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基于混合智能优化算法的车辆路径优化研究PDF电子书下载

交通运输

• 作 者：宁涛着
• 出 版 社：北京：中国铁道出版社
• 出版年份：2018
• ISBN：9787113243531
• 页数：186 页

图书介绍：本书系统地介绍了优化调度算法的基础理论及其在物流配送调度问题中的应用。本书在量子算法的叠加性、纠缠性和坍塌等基础上结合云模型随机性和稳定倾向性的特点，通过云发生器对量子算法进行改进研究，达到提高算法的收敛性和鲁棒性，更贴切地表现了不确定性和动态等问题定性和定量之间的转换关系。将混合算法分别应用于带时间窗车辆路径问题、不确定需求车辆路径问题、有同时集送货需求车辆路径问题以及动态车辆路径问题，最后通过实验验证了提出方法的有效性。最后将方法运用于物流配送的“最后一公里”问题和干扰管理问题中，将理论研究与物流行业的实际问题相结合，该方法也可以对生产调度、交通管理等领域提供一定的借鉴依据。 查看图书目录点击购买PDF全本电子书 上一篇：多彩贵州 最美高速 贵州省县县通高速公路特辑下一篇：工程力学丛书 船体强度与结构设计 《基于混合智能优化算法的车辆路径优化研究》目录 标签：算法 路径 混合 车辆 智能

第1章 调度优化问题概述1

1.1 调度问题概述1

1.1.1 调度的定义1

1.1.2 调度问题的特点2

1.1.3 调度管理的必要性4

1.2 优化的相关概念4

1.2.1 优化的发展及分类4

1.2.2 优化问题的求解5

1.3 调度优化问题应用研究概述7

1.3.1 物流配送调度问题研究7

1.3.2 作业车间调度问题研究8

1.3.3 生产批量计划问题研究10

小结11

第2章 车辆路径问题12

2.1 车辆路径问题背景12

2.2 车辆路径问题概述13

2.3 车辆路径问题数学描述及评价指标16

2.4 车辆路径问题的分类和研究现状17

2.4.1 车辆路径问题的分类17

2.4.2 车辆路径问题研究现状18

2.5 车辆路径问题的几种研究方法26

2.5.1 精确算法27

2.5.2 启发式算法27

2.6 研究中存在的问题及发展趋势31

小结31

第3章 智能量子算法32

3.1 研究现状32

3.1.1 与其他算法的比较33

3.1.2 优势34

3.2 量子计算逻辑体系35

3.2.1 量子比特35

3.2.2 量子门36

3.2.3 向量空间38

3.2.4 量子理论假设40

3.2.5 量子纠缠42

3.2.6 量子计算特性42

3.3 量子计算的内涵及外延44

3.3.1 量子计算原理44

3.3.2 基于量子理论的优化算法原理45

小结54

第4章 云智能算法下的车辆路径问题55

4.1 云算法概述55

4.1.1 云模型的定义55

4.1.2 云模型发生器56

4.1.3 云模型的性质58

4.2 云计算的概念58

4.3 云遗传算法概述59

4.3.1 云遗传算法研究现状59

4.3.2 云遗传算法的特点61

4.3.3 基本云遗传算法62

4.3.4 云自适应量子遗传算法62

小结66

第5章 云计算模式下带时间窗车辆路径问题67

5.1 问题概述67

5.1.1 问题分类67

5.1.2 数学模型68

5.2 VRPTW的改进量子遗传算法研究70

5.2.1 量子遗传算法工作原理71

5.2.2 改进量子遗传算法73

5.2.3 算法复杂度分析74

5.2.4 实验及分析74

5.3 VRPTW的混合量子粒子群算法研究77

5.3.1 量子粒子群优化算法77

5.3.2 粒子编码78

5.3.3 评价函数的计算78

5.3.4 混合量子粒子群算法计算步骤79

5.3.5 仿真实验及分析80

小结82

第6章 云计算模式下的不确定需求车辆路径问题83

6.1 不确定需求车辆路径问题描述83

6.2 不确定需求车辆路径问题分析84

6.2.1 模糊需求量描述84

6.2.2 VRPUD模型描述85

6.3 不确定需求车辆路径问题数学模型87

6.3.1 静态需求优化阶段87

6.3.2 动态实时需求优化阶段88

6.4 云自适应遗传算法89

6.4.1 云遗传算法组成要素89

6.4.2 基本云遗传算法操作91

6.4.3 云自适应遗传算法92

6.4.4 基于AHP的决策策略94

6.5 数据分析与仿真验证95

小结98

第7章 有同时集送货需求车辆路径问题99

7.1 求解方法对比99

7.2 问题描述和数学模型100

7.2.1 问题描述100

7.2.2 数学模型101

7.3 集送货问题模型的分类102

7.3.1 调度路径的可行性分析103

7.3.2 问题解的可行性分析105

7.3.3 静态调度问题107

7.3.4 动态调度问题108

7.4 基于混沌理论的改进量子算法109

7.4.1 量子算法的优势109

7.4.2 混沌理论110

7.4.3 量子算法的实现112

7.5 实例研究与分析114

7.5.1 混沌方法初始化115

7.5.2 改进方法计算旋转角116

7.5.3 量子进化算法117

小结119

第8章 云计算模式下的动态车辆路径问题120

8.1 问题概述120

8.2 DVRP调度模型121

8.2.1 DVRP描述121

8.2.2 目标函数121

8.3 DVRP调度策略122

8.4 DVRP的混合量子粒子群算法123

8.4.1 双链量子编码123

8.4.2 基于Logistic映射的粒子群算法124

8.4.3 改进算法设计步骤125

8.4.4 数据分析与验证126

8.5 基于云计算理论的自适应遗传算法128

8.5.1 求解策略128

8.5.2 数据分析与验证128

小结132

第9章 智能量子算法在物流“最后一公里”问题中的应用133

9.1 应用背景133

9.2 不同模式的配送效率模型134

9.2.1 问题描述134

9.2.2 配送模型分析135

9.2.3 有关服务时间（ts）的分析137

9.3 改进的量子细菌觅食算法139

9.3.1 传统的BFOA算法140

9.3.2 改进的QBFO描述140

9.4 QBFO的性能分析142

9.4.1 初始值的设置142

9.4.2 绩效评估143

9.4.3 基于MAGTD的调度决策143

9.5 案例研究144

9.5.1 仿真示例144

9.5.2 实例测试144

9.5.3 不同配送模式下的成本比较145

小结147

第10章 智能量子算法在物流配送干扰管理中的应用148

10.1 应用背景148

10.2 干扰管理模型149

10.2.1 问题描述149

10.2.2 干扰管理模式150

10.2.3 问题目标函数151

10.3 配送干扰管理求解算法153

10.3.1 双链量子编码153

10.3.2 基于Logistic映射的粒子群算法154

10.3.3 改进算法设计步骤154

10.3.4 算法收敛性比较155

10.4 数值实验156

10.4.1 测试算例156

10.4.2 算例验证157

小结160

第11章 总结与展望162

11.1 总结162

11.2 工作展望163

参考文献164

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摘要：本文以“基于混合智能优化算法的车辆路径优化研究.pdf电子书版文档下载”为中心，详细探讨了混合智能优化算法在车辆路径优化中的应用。文章首先概述了混合智能优化算法的基本原理，接着从算法设计、实验分析、实际应用和未来展望四个方面对车辆路径优化进行了深入研究，旨在为我国交通运输领域提供有益的参考。

1、算法设计

混合智能优化算法是一种结合多种智能优化算法优势的算法，具有较好的全局搜索能力和收敛速度。在车辆路径优化中，算法设计主要包括以下三个方面：首先，根据实际需求，选择合适的混合智能优化算法；其次，对算法参数进行优化，提高算法的稳定性和效率；最后，对算法进行仿真实验，验证其有效性。

在算法设计过程中，本文主要采用了遗传算法、粒子群算法和蚁群算法等智能优化算法。通过对这些算法的融合，形成了一种新的混合智能优化算法，能够有效解决车辆路径优化问题。

此外，为了提高算法的鲁棒性和适应性，本文还对算法进行了改进，如引入自适应参数调整策略、动态调整种群规模等，使算法在复杂环境下仍能保持良好的性能。

2、实验分析

为了验证所提出的混合智能优化算法在车辆路径优化中的有效性，本文进行了大量的仿真实验。实验结果表明，与单一智能优化算法相比，混合智能优化算法在求解车辆路径优化问题时具有更高的准确性和效率。

实验过程中，本文选取了多个典型的车辆路径优化问题，如城市配送、物流运输等，对算法进行了测试。结果表明，混合智能优化算法在这些问题上均取得了较好的效果。

此外，本文还对算法的收敛速度、稳定性等性能指标进行了分析，进一步证明了混合智能优化算法在车辆路径优化中的优越性。

3、实际应用

混合智能优化算法在车辆路径优化领域的实际应用主要包括以下几个方面：首先，在城市配送领域，通过优化配送路线，降低配送成本，提高配送效率；其次，在物流运输领域，通过优化运输路线，降低运输成本，提高运输效率；最后，在公共交通领域，通过优化公交线路，提高公共交通的运行效率和服务质量。

本文以某城市配送中心为例，对混合智能优化算法在实际应用中的效果进行了分析。结果表明，该算法能够有效降低配送成本，提高配送效率，具有良好的应用前景。

此外，本文还针对其他实际应用场景，如物流运输、公共交通等，对混合智能优化算法进行了分析和探讨，为相关领域提供了有益的参考。

4、未来展望

随着我国交通运输领域的不断发展，车辆路径优化问题将面临更多挑战。未来，混合智能优化算法在车辆路径优化领域的研究将主要集中在以下几个方面：首先，进一步优化算法，提高算法的适应性和鲁棒性；其次，将混合智能优化算法与其他技术相结合，如大数据、云计算等，提高算法的智能化水平；最后，针对不同应用场景，开发具有针对性的混合智能优化算法。

总之，混合智能优化算法在车辆路径优化领域具有广阔的应用前景。随着研究的不断深入，相信混合智能优化算法将为我国交通运输领域的发展提供有力支持。

总结：

本文从算法设计、实验分析、实际应用和未来展望四个方面对基于混合智能优化算法的车辆路径优化进行了深入研究。研究表明，混合智能优化算法在车辆路径优化中具有较好的性能和优越性，为我国交通运输领域提供了有益的参考。

本文的研究成果将为相关领域的研究者和工程师提供有益的启示，有助于推动我国交通运输领域的科技进步。

本文由nayona.cn整理

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