VRP和制造网络流算法的研究

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VRP问题是为固定的车辆集,设计一些起始于中心站的路径,要求在顾客的需求已知,且每一个顾客最多被服务一次,车的装载量不允许超过车辆容量的情况下,使总费用最小.VRP在大规模物资调运、劳务人员的任务分配等方面具有重要的使用价值.当VRP的一些量为随机变量时,车辆路径问题就转化为随机车辆路径问题(SVRP).如需求、时间是随机变量,或者每一个顾客以一个概率p<,i>出现等.在SVRP模型中我们希望车辆旅行的期望费用值(期望路径总长度)最小.制造网络流问题用于解决水源的调度及工厂的产品运输、分配、合成等问题.该文首先提出一个新的VRP模型及其启发式算法.并证明了在距离约束的VRP情形下对于目标函数MV(车辆数最小),其任一有多项式时间的启发式算法H得到的车辆数目K和最优车辆数目K满足关系K/K≥2,我们还给出了MD(总距离最小)的一个动态规划算法.对随机车辆路径问题,该文给出了一个基于随机需求的SVRP的禁忌算法,并提出了基于这种模型的车辆旅行的最佳方案.最后,该文提出一个制造网络流的最大流算法.
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