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范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
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文献类型

26 篇 学位论文
10 篇 期刊文献
1 篇 会议

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37 篇 电子文献
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27 篇 工学
- 17 篇 交通运输工程
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- 8 篇 计算机科学与技术...
- 8 篇 软件工程
- 2 篇 机械工程
- 2 篇 环境科学与工程（可...
- 1 篇 仪器科学与技术
- 1 篇 电气工程
- 1 篇 水利工程
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- 19 篇 管理科学与工程(可...
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- 15 篇 应用经济学
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主题

37 篇 自适应大规模邻域...
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2 篇 动态算法框架
2 篇 时间窗
2 篇 时间依赖
2 篇 禁忌搜索算法
2 篇 高速铁路
2 篇 无人机站点
2 篇 海洋垃圾回收
2 篇 路径优化
2 篇 无人车
2 篇 启发式算法
2 篇 模糊需求
2 篇 动态取送货问题
2 篇 随机机会约束
2 篇 碳排放
2 篇 构造型算法
1 篇 列车开行方案
1 篇 城市商品配送
1 篇 带有时间窗的取送...

机构

7 篇 大连海事大学
5 篇 北京交通大学
3 篇 西南交通大学
2 篇 兰州交通大学
2 篇 南京大学
2 篇 吉林大学
1 篇 长安大学
1 篇 华中科技大学
1 篇 湖南大学
1 篇 西华大学
1 篇 华东交通大学
1 篇 中国民航科学技术...
1 篇 国防科技大学
1 篇 大连科技学院
1 篇 山东科技大学
1 篇 清华大学
1 篇 西北工业大学
1 篇 海南电网有限责任...
1 篇 上海交通大学
1 篇 太原科技大学

作者

2 篇 王新
2 篇 史俊妍
2 篇 李荡
1 篇 赵小龙
1 篇 石进永
1 篇 杨悦
1 篇 徐磊
1 篇 李勇杰
1 篇 徐明武
1 篇 li dang
1 篇 miao guoqiang
1 篇 高乙元
1 篇 zhao jie
1 篇 张思涵
1 篇 郑从镇
1 篇 wang yinghui
1 篇 杜剑
1 篇 苗国强
1 篇 ma bai-yu
1 篇 zheng congzhen

语言

37 篇 中文

检索条件"主题词=自适应大规模邻域搜索算法"

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排序：

多车辆与多无人机协同物流调度方法研究

多车辆与多无人机协同物流调度方法研究

引用

作者：毛妮中南大学

学位级别：硕士

随着电子商务的迅速发展,我国物流行业的需求日益增长,同时新冠疫情的爆发也加速推动了物流配送模式的变革,以无人机作为配送工具的新型物流模式为智慧物流提供了新思路。由于无人机平台具有一定的局限性,因此本文考虑车辆与无人机协同... 详细信息

随着电子商务的迅速发展,我国物流行业的需求日益增长,同时新冠疫情的爆发也加速推动了物流配送模式的变革,以无人机作为配送工具的新型物流模式为智慧物流提供了新思路。由于无人机平台具有一定的局限性,因此本文考虑车辆与无人机协同的物流配送模式,从而实现空中无人机与地面车辆运输的优势互补。基于物流行业的实际需求与无人机技术发展现状,本文分析了车辆与无人机协同物流调度体系,重点研究了车辆与无人机协同路径规划问题,以提高物流配送时效和客户满意度。本文以城市末端物流配送作为应用背景,重点研究车辆与无人机协同物流调度模型及方法,主要工作与创新点如下:(1)为了使车辆与无人机协同配送模式更好的应用于物流实际配送中,本文对车辆与无人机协同配送模式进行了解析,详细的分析了车辆与无人机的协同模式、无人机飞行过程与投送模式、无人机的发射与回收技术、应用场景等。以配送完成时间为目标,面向物流配送服务需求以及路网的实际情况,分析车辆与无人机协同物流配送体系,详细规划由订单下达到包裹签收的调度流程,保障在复杂需求环境中较优的协同路径快速生成,为实际物流配送提供实时化的任务规划。(2)针对小规模物流配送,本文提出单车与单无人机协同物流配送问题,并建立了混合整数规划模型。为了解决该问题,提出基于最大节省规则的启发式算法,该算法分为两个阶段分别生成车辆路径和无人机:第一阶段通过蚁群优化算法求得车辆路径,第二阶段通过最大节省规则生成无人机路径。本文设计不同规模的实验验证了算法在解决小规模算例上的性能,对比实验表明了车辆与无人机协同配送模式相较于传统车辆配送模式的优越性。(3)为了优化物流调度模式,本文提出多车辆与多无人机协同物流配送问题,并建立数学模型。考虑到问题的复杂性,本文创新性的提出一种改进的变邻域下降算法(IVND),该算法在“先聚类分配任务、再路径规划”的思想引导下,为避免相同任务调度的反复操作或陷入局部最优,融合了变邻域搜索、Metropolis准则和禁忌表等机制。实验结果表明多车辆与多无人机协同配送模式能为传统车辆配送模式节约30%左右的配送时间,且IVND能够在短时间内计算出高质量的解,关键参数分析和仿真实验测试了IVND的鲁棒性和实用性。(4)为了满足物流配送的退换货需求,本文提出考虑同时取送货需求的多车辆与多无人机协同路径规划问题,对正向物流(送货物流)和逆向物流(退货物流)进行整合,建立混合整数规划模型并提出了自适应大规模邻域搜索算法(ALNS),该算法结合了Savings算法和最近邻算法。大量的实验测试了算法的有效性和收敛性,并通过关键参数分析和仿真实验分析证明ALNS的鲁棒性和实用性。本文的研究成果可为无人机在物流配送邻域提供理论和技术方法的支撑,进一步推进国家智慧物流行业的发展。本文共有图83幅,表18个,参考文献108篇。

关键词：车机协同配送协同路径规划启发式算法改进变邻域下降算法自适应大规模邻域搜索算法

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基于实时信息的动态取送货问题研究

基于实时信息的动态取送货问题研究

引用

作者：史俊妍吉林大学

学位级别：硕士

具有点对点、小批量、多批次特点的实时城市配送快速发展、需求倍增,对物流配送的及时响应和灵活性提出了新的技术要求。适应新的技术要求,论文立足于带时间窗的动态取送货的路径规划问题,兼顾实时取送货接驳和在途车辆路径安排,研究基... 详细信息

具有点对点、小批量、多批次特点的实时城市配送快速发展、需求倍增,对物流配送的及时响应和灵活性提出了新的技术要求。适应新的技术要求,论文立足于带时间窗的动态取送货的路径规划问题,兼顾实时取送货接驳和在途车辆路径安排,研究基于实时信息的动态取送货问题,对于探索动态路径规划优化方法,解决现有算法缺乏动态算法框架指导等实际问题,具有重要理论和现实意义。论文在整个调度时域内不断更新路径规划方案与调度计划,以调度时域内的车辆配送总成本最小为目标函数,其中,车辆配送总成本包括超出时间窗的惩罚成本和车辆运营成本的总和;综合考虑新请求逐渐出现、旧请求修改或取消、交通拥堵状况和车辆抛锚4种实时信息对车辆路径规划和车辆调度的影响,确定了车辆路径问题基本约束、时间窗约束、容量约束、调度时域约束等主要约束条件,建立了基于实时信息的取送货动态车辆路径规划模型。论文针对动态路径规划问题求解算法缺乏行之有效的动态算法指导的现状,设计了动态算法框架。该框架基于实时优化方法,给出了调度时域内静态子问题执行规则和计算规则;进而针对具体静态子问题,采用构造型启发式算法生成初始可行解,分别采用禁忌搜索算法和自适应大规模邻域搜索算法两种智能优化算法,改善了初始可行解质量;更新路径规划方案时,运用动态插入法,解决了处于规划中的未固定请求和新请求同步处理问题。实验分析表明,论文提出的方法能有效解决基于实时信息的动态取送货问题;基于实时优化方法设计的动态算法框架,为解决动态取送货问题提供了重要参考。

关键词：动态取送货问题动态算法框架构造型算法禁忌搜索算法自适应大规模邻域搜索算法

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车辆和无人机联合配送路径问题研究

车辆和无人机联合配送路径问题研究

引用

作者：王新大连海事大学

学位级别：硕士

在物流配送领域,无人机作为一种新型运输工具,具有成本低廉、飞行不受地面交通拥堵影响等诸多优点,但它在飞行距离和载重容量方面则不及卡车等传统运输工具。为适应各类顾客的配送需求,使用无人机和卡车联合完成物流配送任务的模式越来... 详细信息

在物流配送领域,无人机作为一种新型运输工具,具有成本低廉、飞行不受地面交通拥堵影响等诸多优点,但它在飞行距离和载重容量方面则不及卡车等传统运输工具。为适应各类顾客的配送需求,使用无人机和卡车联合完成物流配送任务的模式越来越受到产业界的青睐,如城市及乡村物流商品配送、应急药品配送等都有该种模式的应用。该种模式通过两种运输工具的任务分配和相互协作,有利于大大降低整体的物流配送成本,但却给物流调度带来了极大的难度。该问题是不同于传统车辆路径问题的一个新问题,传统车辆路径问题仅针对车辆的路径进行规划,而车辆和无人机联合配送问题则是要对车辆和无人机的路径同时进行调度和安排,两种配送交通工具具有各自的优势和劣势,其合理的搭配是提高配送效率和降低配送成本的关键,特别在本文中无人机需要在多个站点起降的现实背景下,其问题复杂性远远高于仅使用车辆配送的传统车辆路径问题。针对这一问题,在对其进行明确定义的基础上,建立了混合整数规划模型,依据问题中车辆与无人机的协作特性以及车辆和无人机与不同顾客点的关系特性设计自适应大规模邻域搜索算法(Adaptive Large Neighborhood Search,ALNS),根据问题特性对算法中相应的初始化、删除和插入算子等进行了改进,对算法关键环节的设计进行了详细的阐述。在实验中,首先将ALNS算法与Gurobi计算的结果进行对比分析。在实验结果分析中,分别对车辆和无人机的配送成本以及服务顾客点数量的结果进行分析,并将车辆和无人机联合配送模式与仅卡车配送模式进行对比,还对无人机飞行最大里程以及无人机与卡车速度的比值进行灵敏度分析,最后基于电子地图展示了某应用实例的解决方案。研究结果表明,ALNS算法得出的结果与Gurobi相同甚至在一定计算时限下更优,比Gurobi在运行时间上有明显优势,体现了 ALNS算法的有效性。车辆和无人机联合配送模式节约了整体的配送成本,这验证了车辆与无人机联合配送模式的有效性。对于企业决策者来说,在交通不发达或有水路山路阻隔的乡村及山区建立无人机站点,实现对其周边顾客的覆盖,可更好地发挥无人机配送的优势并极大地节约整体配送成本。

关键词：车辆和无人机联合配送无人机站点车辆路径问题自适应大规模邻域搜索算法

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考虑道路中断的车辆与无人机联合配送路径优化研究

考虑道路中断的车辆与无人机联合配送路径优化研究

引用

作者：李睿涵大连海事大学

学位级别：硕士

近年来,日渐增多的突发事件给社会的经济发展和人民的生活带来了诸多的不便,尤其是发生重大自然灾害或公共卫生事件导致基础道路设施受损、中断的情况,使物资供应体系不能运转,从而发生部分地区物资短缺的情况。由于受灾地区存在多种不... 详细信息

近年来,日渐增多的突发事件给社会的经济发展和人民的生活带来了诸多的不便,尤其是发生重大自然灾害或公共卫生事件导致基础道路设施受损、中断的情况,使物资供应体系不能运转,从而发生部分地区物资短缺的情况。由于受灾地区存在多种不确定因素,加之应急物资调配在时间上具有紧迫性,为使应急物资能在第一时间到达受灾地区,合理选取应急物资的配送路线就成了救灾行动的一个关键问题。近年随着无人机技术的成熟,利用无人机进行配送可以帮助解决受灾地区中受到道路中断等限制的区域的应急物资配送问题,快速且高效地实施应急物资调运。因此,考虑将无人机与车辆相结合应用于应急物资的配送之中是一个很好的方案。应急物资的配送不同于传统的物资配送,为了避免受灾地区人民群众的生命安全受到威胁,配送时间因此尤为重要。本文分析了国内外有关车辆无人机联合配送路径优化问题和中断情景对配送路线的相关影响,在考虑道路中断因素的前提下,提出了车辆无人机联合配送的应急物资配送问题,以总配送时间最短为目标,构建考虑道路中断的车辆无人机联合配送路径优化模型。依据问题中车辆与无人机的协作特性以及车辆和无人机与不同受灾需求点的关系特性设计自适应大规模邻域搜索算法,对算法进行改进并做出详细阐述。在对搜索算子的设计上,采用破坏性较大和破坏性较小的两种搜索算子,通过评估不同搜索算子的优化效果,根据权重选择最适合的搜索算子,具有良好的优化效果。本文使用MATLAB软件对道路中断下的车辆无人机联合配送路径优化模型进行求解,分析中断影响下不同算法的数据表现。以2022年雅安地震影响下的芦山县为例,根据道路中断情况对受灾需求点的类型进行划分,并对道路中断下的车辆无人机联合路径优化模型进行求解分析,分析中断影响下不同算法的数据表现。通过与遗传算法和粒子群算法求解结果的对比证明了所设计算法能以更优路线将物资配送到受灾需求点,缩短应急物资的配送时间,有效证明了自适应大规模邻域搜索算法的有效性。

关键词：道路中断车辆无人机联合配送车辆路径问题自适应大规模邻域搜索算法

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动态拼车算法研究

动态拼车算法研究

引用

作者：华诗佳清华大学

学位级别：硕士

城市交通问题已经成为当前国内外各大城市共同面临的一大挑战,这其中以交通堵塞问题最为突出,由此也造成了一系列社会、环境和经济上的问题。与此同时,随着科技的迅速发展,拼车模式由于其在缓解交通堵塞问题和低碳环保等方面的优势而受... 详细信息

城市交通问题已经成为当前国内外各大城市共同面临的一大挑战,这其中以交通堵塞问题最为突出,由此也造成了一系列社会、环境和经济上的问题。与此同时,随着科技的迅速发展,拼车模式由于其在缓解交通堵塞问题和低碳环保等方面的优势而受到越来越多的关注。然而对于在线拼车调度平台而言,车辆与乘客之间的匹配问题仍然是其面临的主要挑战。本文针对动态情况下拼车调度平台在算法调用的时间截面遇到的动态拼车问题进行研究。与其它文献不同,本文考虑车辆具有不同的初始位置、车载乘客和被安排的乘客以及对应的之前被安排的路径信息,同时引入重新安排比例用于衡量可重新安排的订单占已被安排的订单中的比例。对于该动态拼车问题,本文首先对其建立混合整数模型,然后设计了分支定价算法和拉格朗日松弛算法这两种基于数学规划的算法对其进行求解。对这两种算法分解得到的子问题进行统一,设计动态规划算法对子问题并行地进行求解,加快算法求解的速度。由于基于数学规划的算法不能保证在有限的时间内得到可行解,同时耗时随着问题规模的增大而急剧上升,因此本文设计了自适应大规模邻域搜索启发式算法(An adaptive large neighborhood search heuristic,ALNS)进行求解,并提出了修改的Shaw移除算子、随机插入算子和最佳插入算子这三种新的算子用于求解动态拼车问题。本文设计算例对提出的算法进行测试对比,其中在启发式算法对比时引入业界常用的最近车辆调度启发式算法(Nearest vehicle dispatch,NVD)和最佳插入启发式算法(Best insertion heuristic,BIS)进行对比。结果显示分支定价算法和拉格朗日松弛算法在求解质量、规模和时间上均明显优于求解器(Gurobi)直接求解,分支定价算法在所有的算例下均得到质量最佳的解。ALNS算法得到解的质量均优于NVD和BIS,该优势在大规模的算例下更为显著。与基于数学规划的算法相比,ALNS具有明显的时间优势,得到解的平均gap在9%以内。之后,本文设计动态仿真框架模拟实际应用,进一步验证了各算法在实际应用中的有效性。最后,对重新安排比例因素进行灵敏度分析,为拼车调度平台提供建议平衡系统总收益与用户体验之间的关系。

关键词：动态拼车问题分支定价算法拉格朗日松弛算法自适应大规模邻域搜索算法动态仿真框架

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考虑中转中心能力约束的越库配送优化研究

考虑中转中心能力约束的越库配送优化研究

引用

作者：于瑞海华东交通大学

学位级别：硕士

随着我国经济的快速发展,我国物流行业保持较快的增长速度,其中物流运输行业是我国提供就业岗位、促进经济发展的重要产业,但是我国物流运输行业盈利水平总体偏低,因此物流运输成本的管理显得至关重要。现代物流企业在进行长距离的货物... 详细信息

随着我国经济的快速发展,我国物流行业保持较快的增长速度,其中物流运输行业是我国提供就业岗位、促进经济发展的重要产业,但是我国物流运输行业盈利水平总体偏低,因此物流运输成本的管理显得至关重要。现代物流企业在进行长距离的货物运输时,为了节约运输成本,一般选用大型货车对货物进行运输,但是大型货车面临着交通拥堵、环境污染大、产生噪音及城市交通管制等问题。为满足不同客户的需求,越来越多的物流运输企业开始采用越库配送的方式。在越库配送过程中,仓库不再进行货物的存储而是具有了中转中心的作用,它将入库货物按照客户的需求进行卸货作业,以便可以在中转中心快速地对出库货物进行分拣、包装和装载等作业活动,由于货物不会发生上下货架的作业,因此越库配送基本上消除了传统仓库的存储功能,可以用最短的时间将货物配送到客户手上。由于中转中心的作业能力有限,在货物的转运过程中,如果运输车辆与作业卡位安排不当,会导致运输车辆在中转中心出现长时间排队、争抢卡位等问题,增加企业成本。考虑到越库配送的特点与当前企业实际的物流配送场景,本文在越库配送车辆路线问题中增加了中转中心的能力约束、客户的时间窗约束以及车辆的载重量约束,并构建了越库配送问题的数学模型,在优化目标方面,将最少运输总成本作为优化目标。对于模型的求解算法,本文利用自适应大规模邻域搜索算法,并对算法的删除和插入算子、算子的选择策略和算法终止条件等进行了研究。相比较其他算法,自适应大规模邻域搜索算法对优化模型约束条件的设置不会影响到算法本身的求解效率,并且根据具体的求解问题,可以设计相应的不同算子,不同算子之间的组合能够实现不同的搜索策略,从而获得更大的搜索空间,最终获得更优的解。经过标准数据集的测试,结果表明该算法能求得优良的求解结果。本文最后调研并采集了S物流公司的配送数据,将构建的模型应用于该企业的车辆调度和路线优化过程中,并采用设计的自适应大规模邻域搜索算法进行求解。优化结果与S物流公司原有的路线规划方案相比,表明本文构建的模型和算法可以有效降低该类企业的运输成本、缩短车辆行驶时间和提升客户的满意度。

关键词：车辆路线问题越库配送能力约束自适应大规模邻域搜索算法

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考虑分段线性部分充电的电动车团队定向问题研究

考虑分段线性部分充电的电动车团队定向问题研究

引用

作者：苏芷滢上海大学

学位级别：硕士

物流需求的快速增长,给物流行业带来机遇的同时也带来巨大的挑战。高配送成本和对城市环境的负面影响是物流企业亟待解决的问题。电动汽车相较于燃油汽车,更利于降低运输成本与环境污染,同时为了实现碳达峰和碳中和的目标,许多物流配送... 详细信息

物流需求的快速增长,给物流行业带来机遇的同时也带来巨大的挑战。高配送成本和对城市环境的负面影响是物流企业亟待解决的问题。电动汽车相较于燃油汽车,更利于降低运输成本与环境污染,同时为了实现碳达峰和碳中和的目标,许多物流配送公司已经将电动汽车整合至物流配送车队。此外,配送资源与服务需求的不匹配也制约着物流行业的发展,尤其是在配送的高峰时期。如何在高峰时期安排有限的运力资源进行物流配送服务,是物流公司需要解决的关键痛点。目前,绝大多数关于电动汽车路径问题的学术研究假设了电动汽车在充电站进行完全充电,或充电量与充电时长线性相关,然而在实际场景中,电动汽车的充电量与充电时长的关系呈非线性,并且电动汽车在充电站不需要完全充电。本文针对配送资源有限和非线性部分充电情况下的电动车配送路径问题进行研究,将非线性充电过程使用分段线性函数拟合,将该问题提炼为考虑分段线性部分充电的电动车团队定向问题(Electric Vehicle Team Orienteering Problem with Piecewise Linear Partial Recharging,EVTOP-PLPR),并构建混合整数规划模型,设计自适应大规模邻域搜索算法(Adaptive Large Neighbourhood Search,ALNS)对大小规模算例进行实验,以期解决在配送资源有限情况下的电动车团队定向问题。本文的具体研究内容如下:(1)针对配送资源有限和非线性部分充电的情况,并基于运筹优化模型和车辆路径问题的相关理论知识,使用分段线性函数模拟非线性充电过程,提出了考虑分段线性部分充电的电动汽车团队定向问题,并构建了混合整数规划模型。在可使用车辆数、客户节点时间窗、总配送时长、汽车电池容量的约束条件下,该问题模型选择客户节点并规划对其进行配送服务的路径,同时决定在访问充电站节点时的充电时长与充电量,以实现通过服务客户获得利润最大化的目标。(2)根据本文提出的研究问题的特征,设计了自适应大规模邻域搜索算法。在该算法中,针对问题特性引入了客户节点选择算子,与客户节点破坏算子、客户节点修复算子和充电站节点调整算子共同作用,从而避免算法过早收敛,提高算法深度探索解空间的能力。此外,利用自适应选择机制对算子进行选择,以提高算法的求解效率。同时,为了避免算法陷入局部最优,将模拟退化算法作为解的接收准则,使较差解有可能被接受,从而跳出局部最优。(3)为了验证自适应大规模邻域搜索算法性能,进行了数值实验。首先通过小规模算例实验,将其结果与Gurobi求解器的结果对比,证明模型和算法的有效性,并探索可使用车辆约束条件对目标函数值变化的影响。其次进行大规模算例求解,以验证设计算法的高效性;通过修改充电过程函数参数,将分段线性充电和两类线性充电进行实验并分析其结果,从而证明了分段线性充电过程的更优性。再通过对客户时间窗、充电速率和电池容量参数的调整,分析其他约束条件对目标函数值的影响。最后基于数值实验的结果,向物流配送企业提出在运力受限时期可以采纳的建议并给出管理启示。

关键词：团队定向问题电动车辆路径问题分段线性部分充电自适应大规模邻域搜索算法

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S配送中心高峰期车辆路径优化研究

S配送中心高峰期车辆路径优化研究

引用

作者：李浩然山东科技大学

学位级别：硕士

近年来，我国电子商务行业发展日趋繁荣，人们的消费方式不断升级，越来越多的需求推动了物流配送行业的迅速发展，发展壮大的物流配送公司承接了新商业模式中商品配送环节，很大程度上为商家与客户之间交易提供了便利。现今物流配送公... 详细信息

近年来，我国电子商务行业发展日趋繁荣，人们的消费方式不断升级，越来越多的需求推动了物流配送行业的迅速发展，发展壮大的物流配送公司承接了新商业模式中商品配送环节，很大程度上为商家与客户之间交易提供了便利。现今物流配送公司之间的竞争愈发激烈，需要降低配送成本从而提高竞争能力。由于车辆配送成本在总物流成本中占比较高，因而研究配送过程中的车辆路径问题对于降低物流成本具有重要意义。S配送中心作为X公司的下级配送站点，成立时间较短，配送人员工作经验不足，在配送高峰期通过人工经验制订的配送路径方案存在客户配送成本高、车辆利用率低等问题，造成了配送资源的浪费，因而需要对其配送高峰期的配送车辆路径方案进行分析优化。　　首先，本文对S配送中心配送高峰期的客户需求情况以及配送车辆路径方案分析发现，现行人工规划路径方法面对大规模路径规划问题缺乏全局性，规划路径呈现局部区域性，同时配送人员在高峰期配送中的任务分配意识差，导致了现行配送车辆路径方案中车辆配送成本高、任务分配不均、车辆利用率较低等问题。　　然后，由于上述配送高峰期客户规模超过大规模问题的最低标准，因此在考虑容量约束的情况下，建立了大规模配送车辆路径优化模型。为有效求解大规模车辆路径问题，本文以自适应大规模邻域搜索算法为基本框架，结合Metropolis准则，允许迭代中产生不可行解，并针对不可行解设计了相应的惩罚函数，同时提出了一种基于路径间空间相似度的移除算子，改进算法的搜索能力，并通过标准算例进行了验证。　　最后，通过改进算法对大规模车辆路径优化模型求解，得到优化后的配送车辆路径方案。对优化后的配送路径方案与原方案进行对比分析发现:优化方案在车辆利用率、配送距离等方面均优于原人工规划得出的方案，验证了大规模车辆路径优化模型和改进算法的可行性与有效性，解决了X公司S配送中心在配送高峰期车辆配送距离成本高、车辆利用率低等问题，同时使用算法规划配送路径也能降低业务人员在配送高峰期的工作负担。

关键词：快递配送车辆路径问题自适应大规模邻域搜索算法

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疫情下基于传统车辆与无人车的联合动态应急物资调度

疫情下基于传统车辆与无人车的联合动态应急物资调度

引用

作者：徐明武长安大学

学位级别：硕士

新冠疫情以其持续时间长、传播广泛、影响范围广、防治难度大等特征,给全球各地社会经济发展和民众健康造成了严重威胁,是世界各国公共卫生安全防治的重点议题。鉴于疫情的突发和不确定性,在紧急物资调配初期和紧急高峰期,应急医疗物资... 详细信息

新冠疫情以其持续时间长、传播广泛、影响范围广、防治难度大等特征,给全球各地社会经济发展和民众健康造成了严重威胁,是世界各国公共卫生安全防治的重点议题。鉴于疫情的突发和不确定性,在紧急物资调配初期和紧急高峰期,应急医疗物资短缺情况频发。同时,由于疫情强度和传播区域的改变,疫情应急物资调度也会呈现出动态性特点。面对动态更新的疫情数据和复杂多变的需求状况,确保应急物资调配的及时性和满意度,对有效遏制传染病疫情蔓延,减少生命及经济损失,有着重大意义。本文以疫情下医院应急医疗物资供需为对象,综合考虑需求点紧迫度、满意度、动态性、配送时间以及成本等因素,研究基于传统车与无人车的应急医疗物资调配问题。首先,本文从人口因素、医院设施能力、物资需求三个维度构建应急优先级评价指标体系,确定了各因素的权重以及需求点的紧迫度;运用K-Means算法与免疫算法结合确定区域应急分中心的选择以及物资需求点的区域划分;在物资中心-区域应急分中心-物资需求点三级网络的基础上,构建了多周期下考虑紧迫度的传统车辆与无人车联合动态应急物资调度模型。调度模型中考虑物资供应不足与充足条件下对应急物资进行分配;传统车辆负责从物资中心到区域应急分中心进行第一阶段的配送;传统车与无人车联合负责将物资从区域应急分中心到物资需求点进行第二阶段配送。该模型以单周期下物资需求点满足率最大、服务完所有需求点总时间最短以及总成本最小为优化目标,设计了自适应大规模邻域算法对调度模型求解。最后,以武汉市2020年疫情为例,对本文构建考虑紧迫度的传统车与无人车物资调度模型进行分析。研究表明,该模型可保证对紧迫度高的物资需求点更多分配物资并优先配送,满足了应急救援物资的效用最大化;利用传统车辆与无人车联合配送,相比完全采用传统车辆进行配送,在配送时间相差不大的情况下,能够有效降低配送成本。本文探讨了疫情下应急物资动态调度问题,综合考虑需求点紧迫度,构建了基于传统车与无人车联合的疫情应急物资动态调度模型,进一步丰富了应急物资管理理论体系;同时为疫情下物资调度提供了新的解决思路,因而研究具备一定的理论意义与实际应用价值。

关键词：应急物资需求紧迫度动态调度无人车自适应大规模邻域搜索算法

来源：评论

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车载无人机双层协同路径规划问题研究

车载无人机双层协同路径规划问题研究

引用

作者：罗志浩国防科技大学

学位级别：硕士

地面有人驾驶车辆搭载中小型无人机协同完成目标侦察、信息采集等任务,是一种典型的有人无人协同任务系统的应用,也是军事和民用领域出现的一种新的协作模式。当车载无人机进行协同侦察时,车辆在侦察区域附近的路网行驶,并不断放飞和回... 详细信息

地面有人驾驶车辆搭载中小型无人机协同完成目标侦察、信息采集等任务,是一种典型的有人无人协同任务系统的应用,也是军事和民用领域出现的一种新的协作模式。当车载无人机进行协同侦察时,车辆在侦察区域附近的路网行驶,并不断放飞和回收无人机,无人机则自动飞往目标点收集目标信息,并在电量耗尽前回到车辆上进行补充。地面车辆作为中小型无人机的地面移动平台,可以携带无人机巡查更广的侦察区域,弥补无人机续航能力小的不足;同时,地面车辆只能在已有路网或平坦硬质地面行驶,而无人机可以快速飞抵一些车辆无法有效到达的区域,进行贴近侦察,获取更加准确的目标信息。这种全新协同模式的出现必然需要相应的协同路径规划方法来完成车辆行驶路径和无人机飞行路径的优化,而当前车辆路径规划和无人机飞行路径规划方法并没有考虑两者协同工作的情况,不能提供有效的支撑。鉴于此,本文开展车载无人机双层协同路径规划技术研究,主要完成以下几方面工作:首先,分析了车载无人机协同工作的特点和在路径规划领域面临的挑战。车载无人机路径规划需要时空双方面的准确协同:在时间维度上,无人机进行目标侦察时受其续航时间限制,需要及时回到地面车辆上进行更换电池;在空间维度上,地面车辆放飞无人机后继续向前行驶,其前方回收无人机的地点既要贴近未侦察目标区域,又要保证无人机完成当前侦察任务后能够飞达。针对车载双层路径规划问题的特点,建立了问题的混合整数规划模型,详细的考虑了不同合作模式、时空协同和续航能力的约束。第二,设计了车载无人机双层路径规划问题的启发式求解算法。针对求解时间紧急的情况,设计了先路由后分组、先分组后路由、聚类分组和贪婪分组等四种启发式求解算法,可以在数秒内通过启发式规则的搜索,快速构造问题较优的可行解。通过随机数据的实验,比较了四种启发式算法在不同规模的数据下的求解效率。并通过精确求解的算法,在小规模的数据上检验了算法求解的质量。第三,在求解时间宽松情况下,设计了进一步提高启发式算法求解质量的适应性大规模邻域搜索算法。针对问题特点,设计了6种车辆路径节点删除算子、5种无人机路径节点删除算子和3种路径重构算子,并在算法迭代搜索过程中引入了算子权重调节和邻域规则应用次数调整两种适应性学习策略,提高了算法的搜索效率。通过随机数据的实验,比较了自适应大规模邻域搜索算法在不同规模、不同参数设置下的求解效果和效率。第四,通过邻域搜索过程的分析,设计了进一步提高适应性大规模邻域搜索算法的基于聚类的邻域搜索思想,并将其与现有算法结合,提出了基于聚类思想的多起点邻域搜索算法以及基于聚类思想的大规模邻域搜索算法。针对邻域搜索的特点,算法定义了可行解之间的距离,并在算法迭代过程中通过聚类的思想有效的减少了搜索的时间。通过随机数据的实验,比较了基于聚类思想的搜索算法与多起点邻域搜索算法和自适应大规模邻域搜索算法在不同规模、不同参数设置下的求解效果和效率。为进一步验证算法的有效性,以长沙市的实际地图为背景案例,展示了车载无人机双层路径规划问题与算法的应用。

关键词：车载无人机合作路径规划任务规划启发式算法自适应大规模邻域搜索算法基于聚类思想的搜索过程

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