导读:本文包含了车辆路径问题论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献，主要关键词:路径,算法,车辆,禁忌,物流,时间,城市。
车辆路径问题论文文献综述写法
申聪,董明[1]（2019）在《生鲜农产品带越库配送的车辆路径问题》一文中研究指出越库(Cross-docking)作为一种高效的配送策略,具有降低库存成本、加快商品转运速度的特点,尤其适用于具有易腐特性的生鲜农产品。将车辆调度与车辆路径问题集成为一个模型来考虑生鲜农产品的配送问题。以越库中心转运成本、存储成本、车辆配送成本和货损成本的总成本为优化目标建立模型,设计了遗传算法对模型求解,并进行数值实验分析结果,验证了模型和算法的可行性,得到了最优的车辆与库门的分配策略以及出库车的的最优配送路径。(本文来源于《上海管理科学》期刊2019年06期）
芦娟,夏扬坤,邹安全,符卓,王松[2]（2019）在《带装载能力的需求依背包拆分车辆路径问题》一文中研究指出以最小化总的旅行时间为优化目标,以单车场、单车型、装载能力和需求依背包拆分等为约束条件,将以往客户需求不可拆分的条件松弛为依背包来离散拆分,建立了带装载能力的需求依背包拆分VRP(CVRPSDB)的单目标数学模型。设计了一个自适应禁忌搜索算法(ATSA)对模型进行求解。该算法采用了自适应惩罚机制,构建了一个多邻域结构体,并针对客户点与背包都设计了相应的邻域操作算子,较好地适应了客户需求量的离散拆分程度。经算例测试与文献对比,验证了所设计模型与算法的有效性。(本文来源于《工业工程》期刊2019年06期）
王勇,黄秋彬,刘永,许茂增[3]（2019）在《基于客户重要度的混合时间窗车辆路径问题研究》一文中研究指出为了研究基于客户重要度的混合时间窗车辆路径优化问题,提出了基于顾客价值理论的客户差异化管理策略。结合影响客户重要度评价的主要因素和混合时间窗车辆路径问题的特性,建立了影响客户重要度的综合评价体系,提出用叁角模糊数表示语言变量值,并对客户点进行综合评价。采用了模糊集成方法将客户评价指标进行集成计算,将集成后的方案评价指标值作为模糊k-means聚类算法的输入进行聚类操作,设计了聚类有效性指标选取合理聚类方案。分析了基于聚类结果的客户重要度划分方案,提出了基于客户重要度和客户服务时间窗相结合的差异化管理策略,构建了基于配送成本、车辆维护成本、违反时间窗惩罚成本之和最小化和配送车辆数最小化的双层数学规划模型,设计了一种GA-TS混合智能算法求解模型。通过实例对构建的模型和设计的算法进行了合理性验证,并进行了不同算法计算结果比较和敏感度分析研究。结果表明:该方法能有效解决基于客户重要度的混合时间窗车辆路径问题,且评价指标体系中商品需求规模和客户发展潜力值两个指标的敏感性较高。本研究为解决基于客户重要度的车辆路径优化相关问题提供了新的思路。(本文来源于《公路交通科技》期刊2019年11期）
陈久梅,张松毅,但斌[4]（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）
闵嘉宁,金成,陆丽君[5]（2019）在《基于多重启动迭代扫描的需求可拆分车辆路径问题》一文中研究指出需求可拆分车辆路径问题放松了经典车辆路径问题中对每个客户只访问一次的约束。针对这一问题,提出了一种基于改进扫描算法的两阶段方法。通过多重启动迭代扫描把客户点按照车辆负载分成最少数量的组,每组的负荷需求和分裂点由负荷率和阈值系数进行微调。采用禁忌搜索算法在每组中生成最优路径、最小化总行驶里程。为了验证该算法的可行性和有效性,在基准数据集上进行了案例研究。计算结果表明,该算法对于客户地理位置分散分布的实例来说,在距离和计算时间方面获得近优解非常明显;而对于客户地理位置集群分布的实例来说,在"最大-最小距离"聚类方法执行后所得到的各聚类上再执行该两阶段算法,非常有效。(本文来源于《制造业自动化》期刊2019年10期）
唐校辉,黎旭成,刘松灵,陈振武,王卓[6]（2019）在《车辆路径规划问题主流求解框架对比分析》一文中研究指出车辆路径规划问题(VRP)广泛存在于交通出行、物流管理等领域,本文针对如何有效求解VRP问题,对目前主流的VRP求解框架进行了对比。首先对VRP及其变形问题进行介绍,总结了常用的VRP问题经典求解算法。其次介绍了叁种主流的VRP求解工具,并基于Solomon标准数据集在不同约束条件下(车辆数、寻优步数、优化方法)对不同VRP框架进行仿真测试对比。最后基于易用性、运算效率、求解质量、社区活跃度和扩展性五个维度的评价指标对框架进行分析,得到各个框架的综合评定结果,该结果可为不同业务场景提供支持。(本文来源于《品质交通与协同共治——2019年中国城市交通规划年会论文集》期刊2019-10-16）
陈荣虎,赵李丽[7]（2019）在《改进禁忌算法求解考虑实时路况的车辆路径问题》一文中研究指出车辆路径问题作为经典的组合优化问题,随着电子商务的蓬勃发展而广受关注.基于实时路况和禁忌搜索算法在求解该问题时过于依赖初始解的特点,提出了一种改进的禁忌搜索算法,即根据实时路况,先运用竞争决策算法的资源分配方式取得较优的初始解,再在此基础上进行禁忌搜索运算.实验案例中将改进后的禁忌搜索算法和改进前的禁忌搜索以及其他算法进行了对比,发现它不仅保持了禁忌搜索的高效率,而且计算结果更优更稳定,应用范围更加广泛.(本文来源于《青岛理工大学学报》期刊2019年05期）
宋强[8]（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）
李曼,刘东阳,严茜[9]（2019）在《商贸物流城市配送车辆路径问题目标选择策略——基于时间与距离参数的实证分析》一文中研究指出车辆路线问题具有广泛的应用性和重大的经济价值,一直受到国内外学者的普遍关注。本文考虑城市交通拥堵普遍存在的现实情况,打破已有研究中"距离与时间正相关"的理论假设,受基于时间竞争的现代战略思维启发,提出总时间最少方案优于总距离最短方案的可能,以总时间最少为目标构建车辆路径问题模型;通过采集实例小样本数据应用精确算法对问题求解,实证证明了总时间最少方案优于总距离最短方案的假设,为商贸物流企业制定合理的城市配送车辆路径问题目标选择策略提供了参考依据。(本文来源于《电子商务》期刊2019年10期）
胡虹,陈京荣,马军娟,孙森[10]（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）
车辆路径问题论文开题报告范文
（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：
以最小化总的旅行时间为优化目标,以单车场、单车型、装载能力和需求依背包拆分等为约束条件,将以往客户需求不可拆分的条件松弛为依背包来离散拆分,建立了带装载能力的需求依背包拆分VRP(CVRPSDB)的单目标数学模型。设计了一个自适应禁忌搜索算法(ATSA)对模型进行求解。该算法采用了自适应惩罚机制,构建了一个多邻域结构体,并针对客户点与背包都设计了相应的邻域操作算子,较好地适应了客户需求量的离散拆分程度。经算例测试与文献对比,验证了所设计模型与算法的有效性。
（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。
车辆路径问题论文参考文献
[1].申聪,董明.生鲜农产品带越库配送的车辆路径问题[J].上海管理科学.2019
[2].芦娟,夏扬坤,邹安全,符卓,王松.带装载能力的需求依背包拆分车辆路径问题[J].工业工程.2019
[3].王勇,黄秋彬,刘永,许茂增.基于客户重要度的混合时间窗车辆路径问题研究[J].公路交通科技.2019
[4].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
[5].闵嘉宁,金成,陆丽君.基于多重启动迭代扫描的需求可拆分车辆路径问题[J].制造业自动化.2019
[6].唐校辉,黎旭成,刘松灵,陈振武,王卓.车辆路径规划问题主流求解框架对比分析[C].品质交通与协同共治——2019年中国城市交通规划年会论文集.2019
[7].陈荣虎,赵李丽.改进禁忌算法求解考虑实时路况的车辆路径问题[J].青岛理工大学学报.2019
[8].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
[9].李曼,刘东阳,严茜.商贸物流城市配送车辆路径问题目标选择策略——基于时间与距离参数的实证分析[J].电子商务.2019
[10].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