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帶軟時間窗的動態(tài)車輛路徑規(guī)劃問題研究與實現車輛路徑規(guī)劃問題在很多領域包括物流行業(yè)運用廣泛。隨著各種輔助技術的成熟,比如衛(wèi)星導航技術可以提供路線信息,計算機計算能力和存儲能力的提高,高速信息網絡的建成等都在促使車輛路徑規(guī)劃問題向更加智能更加高效方向發(fā)展。這樣既能減少企業(yè)的物流成本同時能夠提高顧客的體驗?，F實中顧客會隨機提出送貨需求,同時希望倉庫能夠在一個固定時間段將貨物送達,此時間段是一個彈性區(qū)間,所以帶軟時間窗的動態(tài)車輛路徑規(guī)劃問題研究有現實意義。基于實際需求,本課題研究帶軟時間窗的動態(tài)車輛路徑規(guī)劃問題,針對問題中軟時間窗和請求動態(tài)到達的約束條件設計了具體的解決方案。在軟時間窗前一段到達會增加企業(yè)的時間成本,為此設計了一個線性懲罰函數;而在后一段到達會使顧客滿意度降低,設計了一個指數懲罰函數。同時將車輛整個工作時間分解成一系列固定時間片來解決請求動態(tài)到達問題。本論文設計兩個智能啟發(fā)式算法:改進大領域搜索算法和混合粒子群算法。兩個算法會對上個時間片到達的請求進行計算規(guī)劃出路線,而將本時間片到達顧客點放在下一個時間片處理。改進大領域搜索算法針對軟時間窗要求設計一個基于活動安排的貪心算法生成初始解,然后采用插入刪除啟發(fā)式策略進行優(yōu)化?；旌狭Ｗ尤核惴ㄡ槍栴}設計了針對性的粒子結構,并采用Grasp算法生成初始解,然后使用一個粒子速度位置啟發(fā)式函數進行迭代求解,最后采用PathRelinking算法優(yōu)化結果。本課題采用Solomon標準數據,該數據依據顧客點的分布分為六大類型,每個類型包含9到12個數據文件每個文件含有100個顧客信息。由于目前還沒有研究相同問題的文獻,所以將和一篇研究帶硬時間窗的動態(tài)車輛路徑規(guī)劃問題文章進行對比。懲罰區(qū)間設定為20,同時計算六大類型數據平均結果。從結果來看廢棄率很明顯減少,能夠服務的顧客數目增多。同時針對本論文提出兩種算法分別在懲罰區(qū)間和廢棄率,懲罰區(qū)間和路程,動態(tài)度和廢棄率,動態(tài)度和路程四個方面進行分析?？梢钥吹搅蟛煌愋蛿祿趲讉€變量之間的表現,進而得出變量之間的關系。為了直觀的展示路徑規(guī)劃效果,本課題設計了基于百度地圖的動態(tài)車輛路徑規(guī)劃系統(tǒng)。該系統(tǒng)分別采用百度地圖API為平臺,前端以JQuery技術為核心,后端以PHP和MySQL調用基于Python實現算法。前端可以采用顧客信息包括時間窗和需求等

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