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原文传递随机车辆路径问题研究

论文题名：	随机车辆路径问题研究
关键词：	车辆路径问题;随机性;遗传算法;模拟退火算法;库存路径问题
摘要：	该文较深入地研究了随机性信息条件下的一系列车辆路径问题,具有重要的理论意义和实用价值.论文的主要研究内容如下:第1章在对大量相关文献进行总结提炼的基础上,分别回顾了国内、外对车辆路径问题的研究成果,分析了构成该问题的各个要素,并指出了随机车辆路径问题研究中存在的不足和潜在的研究领域.第2章简要地介绍了组合优化问题中的一些概念,对目前应用广泛的亚启发式算法的一般特征进行了总结,重点阐述了遗传算法和模拟退火算法的产生、发展、机理和特点.第3章研究了一类随机顾客和随机需求量车辆路径问题的模型和算法.该问题的特别之处在于,假设顾客需求不可分割,且顾客是否需求商品的信息在车辆还未到达该顾客点前就已获得,而准确的需求量仅仅当车辆到达该顾客点时才能获知.论文提出了单回路策略和多回路策略,分析了这两种策略的上、下界和渐近性能,并以对预回路的评价作为目标函数,设计了求解问题的遗传算法和模拟退火算法.第4章研究了随机旅行时间车辆路径问题的模型和算法.作者提出了具有容量约束的机会约束模型和补偿模型,并把它们改造成便于使用遗传算法求解的形式;基于新构造的MX3和MX4两种交叉算子分别设计出求解上述两种模型的遗传算法,实验表明这两种交叉算子优于MX1和MX2算子.第5章利用组合优化、排队论和几何概率领域的理论和知识,研究以期望系统时间最小为目标函数的有容量约束动态随机需求量车辆路径问题的下界,提出了解决该问题的TSP策略及其改进的TSP策略,并对这两种运作策略的渐近性能进行了分析.库存控制问题和路径问题是物流管理中两个重要的、联系密切的问题,将它们综合在一起考虑会进一步降低企业的物流成本,在第6章中以库存成本和路径成本最小化作为目标,提出了求解一类随机库存路径问题的启发式算法,该算法体系具有简明实用且行之有效的特点.结论部分指出论文的主要创新之处,并对未来研究作以展望.
作者：	谢秉磊
专业：	管理科学与工程
导师：	郭耀煌
授予学位：	博士
授予学位单位：	西南交通大学
学位年度：	2003
正文语种：	中文