开题报告-带时间窗约束的vrp的节约算法

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1、毕业论文开题报告题目:带时间窗约束的VRP的节约算法毕业设计(论文)开题报告1.文献综述:结合毕业设计(论文)课题情况,根据所查阅的文献资料,每人撰写2500字以上的文献综述,文后应列出所查阅的文献资料。在人类征服自然、改造自然的进程中,一直伴随着各式各样的物流活动,可以这样说,人类的文明史就是一部物流发展和变革的历史,经济的发展和科学技术的进步促进了物流活动的广度和深度,而物流活动的扩大和深化又进一步推动了经济和社会的发展。亚当.斯密在《国富论》中指出,市场经济的发展由社会分工所支持,社会分工的广度依存于市场的扩大

2、,进而市场的扩大又是以运输为中心的物流活动所支持。尽管物流活动自古有之,但直到1915年,“物流”这一名词才第一次出现在阿齐.肖的《市场流通中的若干问题》一书中,经过数十年的理论研究和实际运作,人们认识到合理、高效的物流能够从以下几方面创造社会财富:(1)促进国民经济合理布局,有利于社会资源的优化配置;(2)有效地使用流通设施和设备,节约社会资源;(3)减少流通环节,缩短生产周期,加速资金周转;(4)促进社会分工,加速生产的集中化、规模化。人们对物流合理化进行了坚持不懈的探索,其中对车辆路径问题(VehicleRou

3、tingProblems,简称VRP)的理论和应用研究非常具有代表性,Canen和Seott将VRP称为“最近十年运筹学领域最成功的研究之一”。具有学术背景的运筹学学者不仅设计和改进了形式多样的模型和算法,而且对推动路径系统在实际中的应用也起到重要作用;另一方面,由于符合生产需要的计算机软件的成功研制,工商业者对车辆路径问题的重视也日益加强。随着现代科学技术的迅猛发展以及全球经济一体化趋势的加强,各国都面临着前所未有的机遇和挑战。现代物流作为一种先进的组织方式和管理技术,被广泛认为是企业在降低物资消耗,提高劳动生产率

4、以外的重要的利润源泉,在国民经济和社会发展中发挥着重要作用。由于JIT理论和实践的成熟,现代产业对物流配送提出了更高的要求——将合适的零件以合适的数量在合适的时间送到生产线。这是为适应消费需要变得多样化、个性化而建立的一种生产体系及为此生产体系服务的物流体系。消费者需求趋于多样化,对送货时间的要求日趋严格,除了因缺货造成的机会成本的损失外,由于配送不及时也会造成货物价值的大大降低。在配送运输上,时间窗口显得越来越重要。因此,降低运输成本,提高配送的及时性和配送的服务质量,优化车辆路径问题,是降低企业成本的迫切需要。车

5、辆路径问题是研究如何通过合理规划行驶路线来实现运输成本优化的一类优化调度问题,其相关理论和算法对于降低物流成本具有重要的应用价值,因此一直是运筹学和组合优化领域的研究热点。多年来车辆路径问题已衍生出众多研究分支,如开放式车辆路径问题、多站点车辆路径问题、装卸货车辆路径问题、带时间窗车辆路径问题和周期性车辆路径问题等,并取得了大量的研究成果,同时车辆路径问题也广泛应用于生产和生活的各个方面,如信件投递、货物配送、车辆调度等,产生了巨大的经济效益。在实际生活中,常常存在这样一类车辆路径问题:用户对时间有较为严格的要求,他

6、们希望在事先指定的时间区间内进行服务,因此在规划车辆的行驶路线时,不仅要考虑车辆的负载限制,还要同时考虑用户时间要求的满足。这一类问题可以抽象为带时间窗的车辆路径问题,其中用户指定的时间区间称为时间窗。由于时间窗约束的引进,带时间窗的车辆路径问题的求解更加困难,因此带时间窗的车辆路径问题一直是车辆路径问题中最重要的研究分支之一。目前,我国物流业处于快速发展阶段,2006-2011年社会物流总费用年复合增速17%。但物流效率不高,物流总费用占GDP比例17.8%,两倍于欧美日等发达国家。通过中国期刊数据库检索,1994

7、~2005年12年时间,在中国的正式期刊上已经发表该领域的文章仅二十多篇。就这方面研究的深度和广度来说,远不能适应当前我国配送业以及物流业迅速发展的需要。国内在车辆路径问题上的研究基本上着重于车辆路径问题的启发式算法研究。如王雷[1]《用节约法解带有时间窗的车辆调度问题》中通过建立带时间窗的非满载车辆优化调度的数字模型,并利用节约算法对带时间窗的非满载车辆调度问题模型进行研究,并应用此算法对带有时间窗车辆调度问题进行仿真,得到最优解,证明此算法的优越性;李大卫、王莉、王梦光[2]《一个求解带有时间窗口约束的车辆路径问

8、题的启发式算法》对适用于旅行商问题的最近距离搜索启发式算法进行修正,构造出评价函数,并依此提出一个求解有时间窗约束的车辆路径问题的启发式算法。求解具体算例表明,此算法是有效的;王科峰,叶春明,唐国春在[6]《带时间窗分车运输同时收发车辆路径问题及其启发式算法》结合汽车零部件第三方物流的实际背景,提出了带时间窗的可分车运输同时收发车辆路径问题,并

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