基于节能减排的车辆路径问题及优化算法研究

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1、重庆交通大学硕士学位论文基于节能减排的车辆路径问题及优化算法研究姓名:朱海英申请学位级别:硕士专业:交通运输规划与管理指导教师:彭勇20101128摘要车辆路径问题是组合优化和运筹学领域研究的热点问题之一,主要研究满足约束条件的最优车辆使用方案以及最优的车辆路径方案,它基于一般车辆路径问题的框架,研究满足物流配送经营和运作需要的各种车辆路径问题,并构建具有高质量和高鲁棒性问题的求解算法,对于提高经营管理水平和降低运作成本具有重要的理论意义和现实价值。在已有的VRP文献中,研究车辆路径问题的目标大多是车辆行驶里程最短、运输总费用最低、车辆按一定时间到达、使用的车辆数最少

2、等,随着能源的日趋短缺和环境压力的不断增大,全社会节能、环保意识逐渐加强,节能减排成为了物流配送车辆路线优化的新突破。本文从节能减排的角度重新审视车辆路径问题,以节能减排为目标,寻找给所有顾客提供服务燃油消耗最少的路线。通过分析车辆运输中可以节能减排的环节,确定装载量和运输距离为基于节能减排的车辆路线模型(Vl计RFC)主要的直接影响因素,定义基于节能减排的车辆路线问题为已知汽车空载时行驶每公里的燃油消耗量和增加单位负载行驶每公里的燃油消耗量,寻找给所有顾客提供服务路径最短并且燃油消耗最少的路线。建立基于节能减排的几个车辆路径模型,包括有无能力约束的、闭合式和开放式的

3、以及多任务的VRPRFC模型,开发设计其优化算法,并用MATLAB编程实现求解。以具体实例作为实证分析的材料,结果显示本文提出的算法的可行性,得到了满足各约束条件的路径。通过比较VRPRFC模型与VRPMTD模型的不同,分析节能减排对车辆路径安排的影响及影响程度,为运输、物流和配送管理等领域中最优车辆路径方案的规划与设计提供了借鉴和参考。VRPRFC是一个复杂的路径优化问题,影响因素很多,不同的角度可以有不同的路径策略,因此模型尚待完善,对于大规模求解算法也有待进一步深入研究。关键词:物流配送;节能减排;VRPRFC;遗传算法ABSTRACTThevehiclerou

4、tingproblem,VRP,isaclassicalconlbinatorialoptimizationprob·lem,whichhasbecomeoneofthehotissuetackledinthefieldofcombinatorialoptimi·zationandoperationsresearch.TheoptimizationobjectiveoftheVRPistoconsiderhowbesttoutilizethevehiclesanddeterminestheoptimalrouteschemeundersomesideconstrain

5、ts.TostudydifferentversionsofVRPsandconstructsolutionalgorithmswithhighqualityandrobustuessisverynecessaryandsignificanttoimprovetheman-agementlevelandreduceoperationcostofproductionmanagement.AlmostalltheexistedresearchpapersofVRPsfocusonminimizingthesunloftraveldistance(traveltime),th

6、elowesttotalcostoftransportation,vehiclesarrivingac-cordingtoacertaintime,usingtheleastnumberofvehiclesandSOon,butwiththegrowingshortagesofenergyandtheincreasingpressuresofenvironment,societystrengthenesenvironmentalandenergy-savingawareness,andthenreducingfuelcon-sumptionhasbecomeabrea

7、kthroughofvehicleroutingoptimizationinthelogisticsdistribution.Fromthepointofviewofreducingfuelconsumption,thispaperfindsthelowestfuelconsumptionrouteforallcustomers.Byanalyzingthefactorsofreducingfuelcon—sumptionintransportations,loadinganddistanceoftransportationaremajorforVR

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