配送中随机型车辆路线优化研究

《配送中随机型车辆路线优化研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、上海海事大学硕士学位论文配送中随机型车辆路线优化研究姓名：汪爱娇申请学位级别：硕士专业：交通运输规划与管理指导教师：王学锋;赵刚20040101论文独创性声明本论文是我个^在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果．论文中除了制加以标注和致谢的姐坊外r不包含其他人或其他机构已经发表或撰写过的研究威果．·其他同志对本研究的启发和所做的贡献均已在论文中作了明确的声明并表示了诲臆．竹卑獬：边盗拯日期：2翌生：!：!本刖同意t海海运学院菊r关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留送交激印件，允许沦史被查阅和借阅：学校可以上网公布论文的全部或都分内容，可以

2、采用影印、缩印或者其它复翻手段保存论文．保密的沦摘要发达国家从上世纪八十年代就对随机型的车辆路线问题进行了研究，已有许多关于随机型车辆路线问题的文献，但是在随机型车辆路线问题的研究上还存在许多不足的地方，决大多数研究是有关单个随机因素的车辆路线问题，而对需求和时间都随机的车辆路线问题的研究很少。国内，由于物流业发展较晚，对车辆路线问题的研究也比较晚。目前对车辆路线问题的研究很多，但基本上都集中于确定型的车辆路线问题的研究，而对随机型车辆路线问题的研究还很少，随着我国物流业的发展，随机型车辆路线问题的研究将有着巨大的实际价值。本文首先对配送中车辆路线问

3、题的任务、重要性进行了说明。由配送中随机因素的普遍性引出了研究随机型车辆路线的必要性，并根据随机因素的类别，对随机型车辆路线进行了分类。然后对各类型随机型车辆路线的研究现状进行了系统综述，并指出了目前研究中存在的不足，最后指明了本文研究的内容和方向。第二章中第一节对车辆路线的基本问题和确定型车辆路线问题的基本解法进行了阐述。第二节说明了随机型车辆路线中预先设定车辆路线的目标、在随机型的配送中的服务策略以及服务策略对车辆路线的影响，和随机因素变为确定的时间(信息)对车辆路线的影响等问题。第三章分析和研究客户随机的旅行商路线、客户随机的车辆路线、需求随机

4、的车辆路线，在前人研究的基础上，本文提供了比较完善的计算路程期望的公式。根据确定型车辆路线的节约算法，本章提出了随机型车辆路线的节约算法。本章中还对以上两种节约算法的不同点进行了研究。第四章，本章先对时间随机的旅行商车辆路线问题和时间随机的车辆路线问题进行了研究，着重研究了时间服从连续分布的随机型车辆路线问题，并构建了优化车辆路线的数学模型。本章还给出了模型的解法。最后，对需求和时间都随机的车辆路线问题进行了研究，给出一个比较完善的求车辆路线期望总费用公式。最后本文的研究进行了总结，并指明了进一研究的方向。关键字：配送，车辆路线，随机，节约算法ABS

5、TRACTDevelopedcountriesbegantoresearchStochasticVehicleRoutingProblem(SVRP)in1980’S．andtherehavebeensomeconcernedarticles．SomearticlesalreadyhavewelIiIlustmtedsomecharactereandprepertiesofsvRP．ButthereareshortagestostudyonSVRP．EspeciallystudyofSVRPisalmostconcentratedonSVRPwith

6、onlyonestochasticfactor．suchasVRPwithStochastictraveI-rimes，vRPwithStochasticDemandsandVRPwithStochasficCustomers．111egoalofthisdissertationistoperfectstudyofSVRP．andstudyVRPwithstochastictraveItimesanddemands．TherearesomeresearchesoRVRPinourcountry．Butmostofworksarefocusedonth

7、edeterministicV隅inwhichthereisnouncertaintyfactor．So．IiteratureofSVRPislackinginourcountry．Wnhthedevelopmentoflogisticsinourcountry．theresearchonSVRPisreallyamatterofgreatsignificance．ChapteroneofthedissertationintroducestheconceptsofdistributionandVehideReutingProblem．theimpor

8、tanceofVFIP．BecagseVehiclesmeetIotsofstochasticfactors