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物流管理论文实现:基于遗传算法的带时间窗和载重约束的车辆路径优化

时间:2020-02-23 07:52:11

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物流管理论文实现:基于遗传算法的带时间窗和载重约束的车辆路径优化

车辆路径问题

​ 车辆路径问题(Vehicle Routing Problem-VRP)是为一些车辆(确定或不确定数量)确定访问一些客户的路径,每一客户被而且只被访问一次,且每条路径上的客户需求量之和不超过车辆的能力。目标是使总成本(如距离、时间等)为最小。有时间窗车辆路径问题(V ehicle Routing Problem with Time Windows-VRPTW)是在VRP上加上了客户的被访问的时间窗约束.在VRPTW问题中,除了行驶成本之外,成本函数还要包括由于早到某个客户而引起的等待时间和客户需要的服务时间。

算例介绍

某物流配送中心为25个客户点提供配送服务,每个客户的货物需求量、时间窗不同。配送中心拥有3辆同- -类型的电动汽车,其续驶里程dis为160kn,额定载重量Q为5t。假设电动汽车进入充电站就选择充满电,充电时间为0.4h;假设电动汽车从配送中心出发的时间为0h,且在配送过程中的行驶速度恒定为40km/h。电动汽车的行驶成本为10元/km,惩罚成本系数epu为20元/h,lpu 为30元/h。算例的其他数据在表5.1中列出。表5.1中的第- -列数据代表配送中心、客户点及充电站的编号,0代表配送中心,1,2,3,-,.25 代表客户点,26,27 代表充电站:第二列和第三列分别表示配送中心、客户点、充电站的X坐标和Y坐标, .

本文假定客户之间的距离为欧氏距离;表中第四列表示客户点的货物需求量;第五、六列分别表示客户要求的服务时间窗;第七列表示客户点需要服务的时间。.如何安排车辆才能使得总费用最小。

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