基于两阶段求解算法的动态车辆调度问题研究
DOI:
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作者:
作者单位:

1. 重庆大学
2.

作者简介:

葛显龙

通讯作者:

中图分类号:

基金项目:

国家863计划;重庆市自然科学基金资助;教育部人文社会科学研究青年基金项目


Research on dynamic vehicle routing problem based on two-phase
algorithm
Author:
Affiliation:

Fund Project:

;ChongQing Natural Science Fund

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    摘要:

    在分析需求动态变化的基础上, 根据需求信息的提出顺序, 将动态配送问题转换成不同时刻的静态车辆调
    度问题, 建立基于时间轴的动态车辆调度模型; 利用量子理论改进遗传算法, 设计量子遗传算法; 针对动态车辆调度
    问题实时性强的特点, 设计“初始优化阶段+实时优化阶段”的两阶段求解策略, 通过信息更新插入动态需求客户,并
    对已产生的计划路径进行局部优化调整. 通过仿真计算, 验证了模型和算法的有效性.

    Abstract:

    On the basis of analyzing dynamic needs information of customers, and according to the dynamic order
    information, the dynamic vehicle scheduling model based on the time taxes is established. The dynamic distribution
    problem is transformed into a series of static distribution problems. At the same time, quantum genetic algorithm is
    designed for vehicle routing problem(VRP). Aiming at the real time of dynamic vehicle scheduling problem, the two-phase
    solution of “initial optimization stage” and “real-time optimization stage” are established, which optimizs sub-routes through
    continuously updating information and inserting the dynamic needs customers. Simulation results show the effectiveness of
    the model and algorithm.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

王旭, 葛显龙, 代应.基于两阶段求解算法的动态车辆调度问题研究[J].控制与决策,2012,27(2):175-181

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  • 收稿日期:2010-09-09
  • 最后修改日期:2011-03-27
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  • 在线发布日期: 2012-02-20
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