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T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

检索规则说明：

AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

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文献类型

2 篇 学位论文

馆藏范围

2 篇 电子文献
0 种 纸本馆藏

日期分布

学科分类号

1 篇 工学
- 1 篇 交通运输工程
1 篇 管理学
- 1 篇 图书情报与档案管...

主题

2 篇 不确定信息车辆路...
1 篇 相似度计算
1 篇 最大熵分布估计算...
1 篇 动态车辆路径问题
1 篇 模糊车辆路径问题
1 篇 知识表示
1 篇 随机车辆路径问题
1 篇 混合粒子群算法
1 篇 案例库
1 篇 分置策略
1 篇 自感应蚁群算法
1 篇 案例检索
1 篇 权重

机构

1 篇 南京航空航天大学
1 篇 南京理工大学

作者

1 篇 陆琳
1 篇 王婷婷

语言

2 篇 中文

检索条件"主题词=不确定信息车辆路径问题"

共 2 条记录，以下是1-10 订阅

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详细简洁

排序：

不确定信息车辆路径问题及其算法研究

不确定信息车辆路径问题及其算法研究

引用

作者：陆琳南京航空航天大学

学位级别：博士

随着全球市场分工的进一步细化,世界范围内贸易的频度与数量都呈现出显著的增长,物流效率成为甄别一个企业乃至一个国家经济运行效率的重要指标之一。车辆路径问题是物流运输系统的核心组件,并且由于其研究方法及成果可直接应用于组合... 详细信息

随着全球市场分工的进一步细化,世界范围内贸易的频度与数量都呈现出显著的增长,物流效率成为甄别一个企业乃至一个国家经济运行效率的重要指标之一。车辆路径问题是物流运输系统的核心组件,并且由于其研究方法及成果可直接应用于组合优化领域,因而自诞生之日起就得到了理论与实务界的广泛关注,取得了大量的成果。但是,受于时代经济与信息处理技术的限制,这些研究大多是确定型模型,即假设在安排车辆路径之前所有的相关信息都已经知道并且确定。现今,社会经济运行的环境较之从前发生了巨大的变化,一方面,经济活动频率大大增加,并且伴随着大量的不确定信息;另一方面,通信及计算机技术的飞速发展不仅使社会经济秩序避免了因不确定信息的泛滥而可能引发的混乱,而且进一步促使人们利用这些不确定信息创造更多的财富。可以说,对不确定信息的处理策略及技术手段直接决定了经济实体的效率、盈利水平。针对这一新情况的产生、发展,本文对不确定信息车辆路径进行研究,开展了以下工作: 首先,对不确定信息车辆路径问题的进行了一般概述。阐述了车辆路径问题的定义、构成、分类、模型以及求解车辆路径问题的经典算法;在此基础上,将不确定信息车辆路径问题划分为非实时信息处理的不确定信息车辆路径问题和实时信息处理的不确定信息车辆路径问题两大类,分析了不确定信息车辆路径问题的内涵、特点、研究现状及相应的各种数学模型、优化方法,指出研究中存在的问题。其次,对求解车辆路径问题的各类启发式算法的研究现状进行了较为详细的综述和归纳,阐述它们诞生的源泉思想、运作流程,并详尽分析了它们在车辆路径问题中的应用进展。在此基础上提出了新的改良算法,即最大熵分布估计算法、自感应蚁群算法和混合粒子群算法,进行了相应的理论分析与证明,为处理复杂的不确定信息车辆路径问题提供必要的数学求解工具。第三,逐次递进研究了2类随机车辆路径问题。首先,研究仅有供(取)货任务的车辆路径问题,即随机需求车辆路径问题。对此,结合现实生活中长期顾客服务记录所隐含的统计性知识构建了新的统计学模型,设计了求解该模型的混合粒子群算法,并通过大量的仿真试验比较分析了新算法与其他智能算法的优劣。其次,进一步研究具有供货和取货双重任务的车辆路径问题,即同时供货和取货的随机车辆路径问题。应用上节的统计学思想,构建了该类问题的整数规划模型,提出期望程度因子、距离性比因子等概念,设计了针对该问题的自感应蚁群算法,并与其他优化算法进行了数据测试与比较,验证了算法的有效性。第四,分析了模糊车辆路径问题,综合选择车辆行驶时间以及顾客预约时间为模糊信息参量,克服了现有研究仅局限于某种单模糊变量而未能系统考虑复合模糊变量的缺陷,并采用细分顾客类别以吸收配送者知识系统的方法,分别以物流企业效用最大化和顾客效用最大化两种决策目标构建了2类模糊车辆调度优化模型,给出了求解该类问题的最大熵分布估计算法,并结合仿真试验分析了决策参数的变化对2类模型计算结果的影响,给出了相关参数制定的依据。第五,渐进深入研究了2类实时动态车辆路径问题。首先,研究了非满载动态车辆路径问题,即动态旅行商问题,阐述了动态车辆路径问题实现的技术支持单元以及动态信息数据生成的方法,并利用仿真试验考察了实时不确定信息车辆路径问题各现场一次性优化方法的性能。其次,研究了更具现实意义的满载有时间窗动态车辆路径问题,在服务中心处理新信息的机制以及动态规划行驶中车辆行驶路径的策略方面提出了新的见解,阐明物流企业对新信息的处理方法,提出动态车辆路径问题优化的分置策略,设计了针对该问题的改进蚁群算法以及相应的分段计算启用规则,并结合仿真试验与各现场一次性优化方法及基本蚁群算法进行了性能比较,验证新策略及新算法的有效性。最后,在上述理论的基础上,以VB为开发语言,开发出了具有Windows图形界面的动态车辆路径规划系统,该系统可在电子地图上动态显示出车辆的行驶路线及当前位置,并可根据动态信息的变化确定最优路径并显示输出。

关键词：不确定信息车辆路径问题自感应蚁群算法最大熵分布估计算法混合粒子群算法随机车辆路径问题模糊车辆路径问题动态车辆路径问题分置策略

来源：评论

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基于案例推理的不确定信息车辆路径问题研究

基于案例推理的不确定信息车辆路径问题研究

引用

作者：王婷婷南京理工大学

学位级别：硕士

近年来,随着电子商务的快速发展,物流企业的重要性越来越突出。目前我国的物流运输费用占总费用的50%以上,对能有效改善运输成本的车辆路径问题(VRP)的研究显得尤为重要。在物流配送过程中普遍存在诸如突发车辆故障、道路堵塞、客户需... 详细信息

近年来,随着电子商务的快速发展,物流企业的重要性越来越突出。目前我国的物流运输费用占总费用的50%以上,对能有效改善运输成本的车辆路径问题(VRP)的研究显得尤为重要。在物流配送过程中普遍存在诸如突发车辆故障、道路堵塞、客户需求变化等不确定事件,使得原配送路线不经济或不可行。如何快速实时地调整原配送方案,使得突发情况下,配送方案仍旧达到最优,是现阶段VRP研究面临的重要问题。为了解决以上问题,本文将人工智能和知识工程领域的理论引入不确定信息VRP问题的求解,按照“VRP问题的知识表示→构建案例库→案例检索→案例知识重用”这一思路,从基于案例推理的知识重用角度解决突发状况下的VRP问题,以提高VRP问题求解系统的智能化和实时性。本文首先在对VRP问题和知识表示进行理论梳理的基础上,提出了一种VRP问题的树状知识表示法。设计了VRP问题知识表示支持系统的体系结构,通过编辑启发式输入窗口,辅助非物流专业人员进行物流信息的输入。采用prolog语言对VRP问题的知识描述树进行表述,生成了VRP问题的知识化信息模型,为后续VRP问题建模求解时调用。构建了基于VRP问题树状知识表示结构的案例库。提出了一种基于案例属性重用度的权重确定方法(Reusability of Attributes,简称RA法),实现了突发情况下,案例属性权重的实时计算和动态更新。在此基础上,提出了一种多层加权的相似度计算方法(Multilayer Weighted k-Nearest Neighbor,简称MWK法),考虑了VRP问题属性之间的多层隶属关系,改进了传统算法中不考虑属性之间相关性的缺陷。用MATLAB编程实现了这两个算法。最后以某大型连锁超市为应用背景,运用VRP问题树状知识表示方法、RA法和MWK法,对该超市配送过程中产生的突发问题进行了分析和计算。实验结果表明,将本文提出的方法综合应用,在计算效率、结果的查全率和分辨率上均有改善。本文的研究是人工智能、知识工程以及运筹组合优化学科的交叉与渗透,为从基于案例推理的知识重用角度解决不确定信息VRP问题,为提高问题求解的实时性和智能化提供了研究思路和解决方法。

关键词：不确定信息车辆路径问题知识表示案例库案例检索权重相似度计算

来源：评论

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