【摘 要】
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随着智慧物流的快速发展,客户的个性化需求呈现出动态性和不确定性,传统的车辆路径规划模型已不适用于解决该类问题。因此,动态车辆路径问题（Dynamic Vehicle Routing Problem,DVRP）的研究,对物流业的发展具有重大的实际意义。本文在国内外学者关于DVRP的基础上,重点研究动态需求的车辆路径问题（Dynamic demand based Vehicle Routing Pro
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随着智慧物流的快速发展,客户的个性化需求呈现出动态性和不确定性,传统的车辆路径规划模型已不适用于解决该类问题。因此,动态车辆路径问题（Dynamic Vehicle Routing Problem,DVRP）的研究,对物流业的发展具有重大的实际意义。本文在国内外学者关于DVRP的基础上,重点研究动态需求的车辆路径问题（Dynamic demand based Vehicle Routing Problem,DDVRP）,并采用高效的智能优化算法进行求解。主要研究内容如下:（1）为了满足物流企业在货物配送过程中,出现新增客户需求、客户取消需求和客户改变收货地址三种信息更新的情况,以最小化车辆行驶距离为目标,结合预优化与实时优化的思想,建立了带时间窗约束的动态需求车辆路径问题（Dynamic demand based Vehicle Routing Problem with Time Windows,DDVRPTW）的两阶段规划模型。采用整数编码的方式进行编码,预优化阶段采用改进的遗传算法获得预优化配送路径,在变异操作中融合大规模邻域搜索方法提升遗传算法的局部寻优性能,并引入多种操作算子扩大邻域解的搜索空间;实时优化阶段采用周期性优化策略,采用4种邻域搜索算子快速进行路径调整。设计了两种不同规模的算例分别进行实验,验证了该算法能够规划出较优路径,且在满足实时性约束下,及时调整配送路线,能够为供应商提供解决动态需求下的车辆路径问题的理论指导。（2）为了响应国家节能减排的号召,绿色的低碳物流将成为现代物流业发展的新趋势,许多企业的物流体系一直在不断地更新完善,在考虑经济利益的同时更加兼顾环境效益。以往只考虑企业配送成本的单目标优化已经不能满足现实生活中考虑多个方面的配送情景,且良好的客户满意度能提高企业的竞争力。因此,优化目标要从客户、物流企业和环境三个角度出发。本章以DDVRPTW问题为基础,研究同时考虑配送过程中的配送费用、碳排放和客户满意度的多目标动态需求车辆路径问题（Multi-objective low carbon dynamic demand based Vehicle Routing Problem,MO-LCDDVRP）。优化目标主要包括车辆固定成本、运输成本、惩罚成本、碳排放成本以及客户满意度;涉及到的动态需求要素主要包括新增客户需求、原客户取消需求和客户改变收货地址。结合“预优化+实时优化”策略建立考虑碳排放的车辆路径规划模型。预优化阶段,设计改进模拟退火算法来求解,采用基于k-means的贪婪插入法来构造模拟退火算法的初始解,在局部搜索中引入交换、逆转和插入算子提升算法的寻优能力,从而生成初始配送路径;实时优化阶段,在预优化配送方案的基础上,运用周期性优化的思想,结合动态信息,采用多种路径间搜索算子和路径内搜索算子对子路径进行优化,重新规划配送路径。参考Solomon数据集和相关文献设计不同规模的算例,进行实验,验证了算法的有效性。
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