基于禁忌算法带模糊需求集送一体化路径优化,本论文为免费优秀的关于算法论文范文资料，可用于相关论文写作参考。
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摘 要：随着电商产业的逐步兴起,以第三方物流为代表的物流产业因做为保证电商产业顺利发展的主要因素也逐步发展起来.针对终端客户配送问题中客户散,货量少,需求不确定的特点,文章在对集收送一体化配送问题进行简单描述的基础上,通过引入模糊数的概念,给出了解决这一类终端配送问题的基本解题思路,建立了具有模糊特征的集收送一体化路径问题的规划模型.提出了一种求解该问题的带有模糊需求的禁忌搜索算法.
关键词：模糊需求；集中配送；一体化
中图分类号：F253 文献标识码：A
Abstract： With the E-commerce industry gradually develops in China, logistics industry represented by the L develops step by step, regarded as the guarantee of E-commerce. Paper focuses on the feature which are scattered customers, sketchy goods, uncertain demand on distribution to end-customers. It is based on simple describing integrated vehicle scheduling problem and introduce the concept of atilde. Paper method is the basic approach to solve the problem and establishes programming model on integrated vehicle scheduling problem. Model puts forward a way of tuba search combining with uncertain demand to solve the problem.
Key words： uncertain demand； concentralized distribution； integration
0 引 言
车辆路径问题（Vehicle Routing Problem,VRP）最早是在1959年由Dantzig和Ramser[1]首先提出.是指对一系列客户的需求点,设计一组开始和结束于一个中心出发点的最小费用路径.每个顾客只能被服务一次,而且一个车辆服务的顾客数不能超过它的能力.针对VRP问题的提出,国内外学者们对不同背景的VRP问题做了大量的研究工作.针对物流配送,常见的车辆路径问题有以下几种类型：带容量约束的车辆路径问题；多车型车辆路径问题；带时间窗的车辆路径问题；带回程运输的车辆路径问题；相容性约束车辆路径问题和不确定性车辆路径问题等.对应于不同类型的配送问题,国内外很多的科学家、工程师和管理学者都对这一问题进行了探讨.先后涌现了大量的解决VRP问题的启发式、亚启发式算法.如Clark和Wright在1964提出的节约算法；Lin在1965年提出的2-opt和3-opt交换算法；Gillett和Miller在1974年提出的Sweep算法等,以及近年来出现的亚启发式算法,如遗传算法（Genetic Algorithm）、模拟退火算法（Simulated Annealing）、禁忌搜索算法（Tabu Search）、神经网络（Neutral Network）等.
然而,在以往的绝大多数VRP问题中,人们一般在假定构造路径之前,所有的信息（包括顾客信息,车辆信息）都是确定的,而在实际应用的过程中,由于客观世界存在的不确定因素,以及人类主观因素的影响,车辆路径问题的某些参数可能是不确定的.近几年,不确定性路径问题引起各界学者的注意.Teodorovicc[2]等学者针对顾客需求不确定的车辆路径问题开展研究,其假设各个客户的需求是模糊的,并采用三角型模糊数来描述这一模糊的客户需求.侯玲娟[3]等学者针对一类不确定需求和旅行时间下的随机车辆路径问题,建立了一个随机规划模型,提出了一种带有自适应机制的改进遗传算法.邢占文[4]在前人的研究基础上,综合各种不确定因素,包括需求不确定,车辆不确定等.引入“假设客户”的概念,将动态问题转化为静态问题,并提出基于非精确距离矩阵的共轭优化算法进行优化.
在随机需求车辆路径问题（Vehicle Routing Problem with Stochastic Demands, VRPSD）提出以来,许多专家学者提出了有关求解本类问题的求解算法.其中D.Teodorovic和Pavkovic运用Gilett和Miller[5]提出的sweeping算法,甘勤涛,阳平华,童钟灵[6]提出禁忌搜索算法求解本问题.张建勇,李军[7]通过引入决策者主观偏好值的概念,提出了求解具有模糊特征的车辆路径问题的模糊机会规划模型问题的一种基于模糊模拟的混合遗传算法.
本文研究的集送货一体化车辆路径问题（Vehicle Routing Problem with Pick-up and Delivery, VRPPD）是允许同时集货和送货的混合作业,此类问题是假设某一顾客需求点同时存在集货需求和送货需求时,允许在该顾客点同时进行集货作业和配货作业问题的一个分类.郎茂祥[8-9]对具有多种类型车辆、具有行驶里程限制、同时考虑集货及送货过程的VRP问题,给出了基于货量参数的双下标数学模型.本文基于双下标集散一体化模型,结合模糊车辆路径问题（Fuzzy Vehicle Routing Problem,FVRP）引入三角模糊需求数.提出一种适合实际情况的车辆路径问题,并基于禁忌算法进行求解.
1 问题的描述及模型的建立
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