导读:本文包含了车辆路径优化论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:路径,车辆,算法,时间,果蝇,软硬,粒子。
车辆路径优化论文文献综述
陈久梅,张松毅,但斌[1]（2019）在《求解多隔室车辆路径问题的改进粒子群优化算法》一文中研究指出针对同时配送多种不能混装货物的多隔室车辆路径问题,建立了最小化车辆行驶成本的数学模型,并提出一种改进粒子群优化算法进行求解。该算法借鉴传统粒子群优化算法与模拟退火算法的思想,以粒子群算法为主框架,在粒子更新过程中引入模拟退火中的Metropolis准则,以一定概率接受劣解,使粒子在寻优过程中能够概率性地跳出局部最优。通过对经典车辆路径问题算例进行改编实验,并与已有文献、基本粒子群优化算法、基本人工蜂群算法分别进行对比分析表明,所提算法不但求解多隔室车辆路径问题有效,而且在求解质量上具有明显优势。(本文来源于《计算机集成制造系统》期刊2019年11期）
宋强[2]（2019）在《Beam-PSO优化算法在多行程车辆路径问题的应用》一文中研究指出针对城市物流配送系统,研究了一类带时间窗和释放时间约束的多行程车辆路径问题。首先,对该运输调度问题进行了描述,构建了以总配送时长最小化为目标的数学模型。其次,为了快速获得问题的满意解,提出了Beam-PSO优化算法。在算法设计中,结合该问题的性质,构建了基于随机键的编解码方法,以克服标准粒子群算法无法直接适用于求解离散问题的不足。同时,设计了基于Beam search优化技术的局部搜索流程,用于强化算法的优化性能。最后,进行了仿真实验,实验结果表明了Beam-PSO优化算法的可行性和有效性。(本文来源于《计算机工程与科学》期刊2019年10期）
胡虹,陈京荣,马军娟,孙森[3]（2019）在《基于时间窗的车辆路径优化问题研究》一文中研究指出物流配送车辆路径优化作为涉及多个影响因素和多目标要求的组合优化问题,其中具有时间窗约束的物流配送车辆路径问题是一个NP难问题。文章给出了基于时间窗约束的车辆配送路径优化模型,改进了传统的C-W节约算法,并与传统的C-W节约算法进行实例比较验证,讨论了各种方案的优劣,给出了切合实际需要的配送方案。(本文来源于《内蒙古科技与经济》期刊2019年19期）
韩明,王亚彬,丁连永,王添幸[4]（2019）在《基于CTDEA算法的车辆+UAV配送路径优化》一文中研究指出提出了高寒山地"车辆+无人机"联运的配送模式,构建了高寒山地"车辆+无人机"路径规划模型,利用CTDEA算法对模型进行了求解;研究表明,相比于现行的"车辆+单兵人力搬运"配送模式,"车辆+无人机"配送模式大幅能够有效提高高寒山地维修器材的配送效率和质量,减少有生力量非战斗减损。(本文来源于《兵器装备工程学报》期刊2019年11期）
杨婷,韩冬桂,燕怒,刘芳[5]（2019）在《基于改进蚁群算法的软硬时间窗车辆路径优化》一文中研究指出文章针对客户对时间紧迫性要求不同的情形,建立软硬时间窗车辆路径优化模型,在车辆行驶距离和载重约束下,以行驶成本、惩罚成本和固定成本形成的总成本最低为目标,利用改进蚁群算法优化车辆路径。首先蚂蚁状态转移规则采用随机规则使蚂蚁优先选择时间窗较窄和到达时间较早的节点,接着采用伪随机规则决定蚂蚁倾向选择信息素浓度较大的路径或随机选择,并且探讨伪随机因子q0取值对解的影响并找到最优值,同时对不满足硬时间窗约束的节点做返回到配送中心的处理。最后通过实例验证,Matlab仿真计算,采用伪随机规则且使用最优的q0值,使配送成本降低且总优化率提高了17%,进一步论证改进蚁群算法有优于遗传算法的收敛效果。(本文来源于《物流科技》期刊2019年09期）
孙金枝[6]（2019）在《基于碳排放的车辆路径优化和速度优化》一文中研究指出近年来,环境和能源问题成为人们关注的一个焦点。交通运输业是一个高能耗的行业,该行业实现节能减排是有必要的。文章以降低车辆碳排放为目标进行车辆路径构建和速度优化,从而实现交通运输业的节能减排。在考虑配送节点约束、车辆速度约束、容量约束、时间窗约束的情况下,构建了一个非线性数学模型,并设计了一个两阶段算法:第一阶段假设网络速度相同进行路径优化,第二阶段在已知路径的情况下进行速度优化。最后通过算例验证了算法的可行性和有效性。(本文来源于《物流科技》期刊2019年09期）
王成亮,李守伟[7]（2019）在《一种基于复杂网络的多厢车辆配送路径优化算法》一文中研究指出寻找复杂配送网络中带有容量约束的多厢车辆优化路径(MCVRP)具有很强的现实意义。将局部搜索方法与果蝇优化算法相结合,提出混合果蝇优化算法(HFOA)来解决这一问题。在该算法中,采用随机方法构造初始可行解,利用路径吸引力概率函数创建果蝇飞行路径方案,选用最优方案更新配送网络的轨迹强度。为了扩大搜索范围、提高算法质量,使用2-OPT、交换和插入3个局部搜索方法优化果蝇群的飞行路径方案。研究发现,HFOA可以有效缩短多厢车辆的最优路径长度,从而使得混合果蝇算法能够产生较好的路径规划方案。并且,在大规模复杂网络上效果更好。基于随机网络、小世界网络或无标度网络的仿真实验发现,网络的平均密度、关键"长程链接"和网络规模对配送路径长度都会产生显着影响。(本文来源于《系统管理学报》期刊2019年04期）
庞燕,罗华丽,邢立宁,任腾[8]（2019）在《车辆路径优化问题及求解方法研究综述》一文中研究指出车辆路径优化问题一直以来是物流研究领域的一个热点和难点.现实生活的许多问题都可看作是车辆路径问题(VRP),因此国内外学者近年来不断提出多种车辆路径优化问题及求解方法以解决愈加复杂的问题.为进一步理清国内外研究现状,对如半开放式VRP、多级VRP、多目标VRP、绿色VRP等车辆路径优化问题,进行了总结分析,然后对车辆路径求解方法进行了介绍,特别地是对元启发式算法进行了较为详细的综述.最后,面向车辆路径优化问题和求解方法在当前形势下面临的新挑战,展望了一些新研究方向,如多目标优化、多级配送网络、绿色VRP、新型交通工具VRP和算法的通用性.(本文来源于《控制理论与应用》期刊2019年10期）
刘建仁[9]（2019）在《基于双层规划模型的冷链物流配送开放式车辆路径优化》一文中研究指出为了解决传统方法忽略惩罚成本、易腐蚀性产品损失等配送成本,导致路径优化结果较差的弊端,通过建立双层规划模型研究冷链物流配送开放式车辆路径优化方法。将物流中心选址看作决策目标建立上层规划模型,考虑固定成本、运输成本、惩罚成本及损失成本之和最小,建立冷链物流配送车辆路径优化下层规划模型。通过上层规划模型设定初始配送中心选址方案,在此基础上,通过下层规划模型完成配送开放式车辆路径优化,反复调整,通过上下层规划模型的相互作用达到冷链物流配送开放式车辆路径优化的目的。针对上层规划模型的决策变量进行染色体编码,获取最优解,针对下层规划模型通过粒子群算法进行求解。实验结果表明,所提方法路径优化结果成本最低,可行性最高。(本文来源于《科技通报》期刊2019年06期）
吴耕锐,郭叁学,薄鸟,刘永利[10]（2019）在《基于激光传感器的多应急救援车辆运输路径优化识别系统设计》一文中研究指出采用当前方法设计的系统识别车辆运输路径时,识别路径所用的时间较长,识别结果与实际结果之间的误差较大,存在系统响应性低和识别结果准确率低的问题。提出基于激光传感器的多应急救援车辆运输路径优化识别系统设计方法,通过速度检测模块、电源控制模块、电机驱动模块、舵机转向模块、路径识别模块和无线通信模块构成多应急救援车辆运输路径优化识别系统的硬件部分。通过激光传感器获取路径信息,并将其转变为路径图像,采用动态阈值算法分割路径图像,通过计算噪点附近像素点的像素值,得到像素均值,根据像素均值去除分割处理后路径图像中存在的噪点,在路径中心线的基础上构建路径识别的特征空间,根据特征空间构建路径样本空间,识别多应急救援车辆运输路径,完成多应急救援车辆运输路径优化识别系统的设计。实验结果表明,所提方法的响应性高、识别结果准确率高。(本文来源于《激光杂志》期刊2019年06期）
车辆路径优化论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对城市物流配送系统,研究了一类带时间窗和释放时间约束的多行程车辆路径问题。首先,对该运输调度问题进行了描述,构建了以总配送时长最小化为目标的数学模型。其次,为了快速获得问题的满意解,提出了Beam-PSO优化算法。在算法设计中,结合该问题的性质,构建了基于随机键的编解码方法,以克服标准粒子群算法无法直接适用于求解离散问题的不足。同时,设计了基于Beam search优化技术的局部搜索流程,用于强化算法的优化性能。最后,进行了仿真实验,实验结果表明了Beam-PSO优化算法的可行性和有效性。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
车辆路径优化论文参考文献
[1].陈久梅,张松毅,但斌.求解多隔室车辆路径问题的改进粒子群优化算法[J].计算机集成制造系统.2019
[2].宋强.Beam-PSO优化算法在多行程车辆路径问题的应用[J].计算机工程与科学.2019
[3].胡虹,陈京荣,马军娟,孙森.基于时间窗的车辆路径优化问题研究[J].内蒙古科技与经济.2019
[4].韩明,王亚彬,丁连永,王添幸.基于CTDEA算法的车辆+UAV配送路径优化[J].兵器装备工程学报.2019
[5].杨婷,韩冬桂,燕怒,刘芳.基于改进蚁群算法的软硬时间窗车辆路径优化[J].物流科技.2019
[6].孙金枝.基于碳排放的车辆路径优化和速度优化[J].物流科技.2019
[7].王成亮,李守伟.一种基于复杂网络的多厢车辆配送路径优化算法[J].系统管理学报.2019
[8].庞燕,罗华丽,邢立宁,任腾.车辆路径优化问题及求解方法研究综述[J].控制理论与应用.2019
[9].刘建仁.基于双层规划模型的冷链物流配送开放式车辆路径优化[J].科技通报.2019
[10].吴耕锐,郭叁学,薄鸟,刘永利.基于激光传感器的多应急救援车辆运输路径优化识别系统设计[J].激光杂志.2019
论文知识图
