导读:本文包含了车辆路由论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:车辆路由问题,局部搜索,启发式算法,大规模
车辆路由论文文献综述
罗海峰[1]（2019）在《基于混合局部搜索方法的大规模车辆路由问题求解研究》一文中研究指出车辆路由问题(Vehicle Routing Problem,VRP)是一种复杂的组合优化问题,属NP-hard问题。文章对大规模的容量受限的车辆路由问题(Capacitated Vehicle Routing Problem,CVRP)进行了分析和建模,并设计了一种混合局部搜索方法(Hybrid Local Search Approach,HLSA)对问题进行求解。所设计的HLSA中,主要利用传统局部搜索和大规模邻域搜索对解的邻域进行搜索。最后,通过对基准测试数据的计算,验证了HLSA对大规模CVRP的有效性。(本文来源于《安徽职业技术学院学报》期刊2019年02期）
郭赛[2]（2019）在《多旅行商问题的解空间分析及其车辆路由优化的应用研究》一文中研究指出我们的社会丰富多彩,包罗万象,生活在大数据时代,车辆运输连接着我们生活的方方面面。车辆路由问题是一个在物流运输和资源分配等方面都有着非常广泛的应用的组合优化问题,是旅行商问题的进一步扩展,主要研究的问题是如何对车辆运输的路径进行优化以及如何合理的调配车辆。随着工业设计以及科学研究领域的各类复杂优化问题的不断深入,使用传统的优化算法在解决复杂优化问题时遇到了很多的困难,在这种背景下,群体智能优化算法的产生为解决复杂优化问题提供了新的思路。在众多群体智能算法中,遗传算法因其强大的全局搜索功能、鲁棒性高、适应性强、计算过程简单、便于与其他算法结合等特征,已广泛应用于工程优化、系统识别、自动控制等领域,是解决NP难问题的更有效的全局方法。本文使用遗传算法,旨在从理论和实验两方面多角度的分析和验证染色体编码方案的设计对于遗传算法解决多旅行商问题的至关重要的地位,综合全局搜索和局部搜索的平衡机制解决问题。基于相对解空间概念,首先分析叁种染色体编码方案对应的解空间在极限意义下的相对大小关系,接下来分析旅行商数与城市数在不同情形下解空间的近似相对大小关系。本文对搜索空间定量分析的理论结果对工程问题的求解可以提供科学的指导意义。从而将其应用于目前较为流行的车辆路由优化问题中,创造性地提出了一种基于两段式编码方案的遗传算法。同时,本文在研究过程中重点关注遗传算法中染色体编码方式对解空间大小的影响,以及这种影响对群体寻求最优位置的指导。提出了一种基于两段式编码的遗传算法,采用先路由后集群的方法改进初始解的构造过程,并使用C-W-saving算法优化车辆的路线,优化选择操作中的选择策略,优化解的选择方法,并调整插入算子,对所选父代染色体进行特定的交叉变异操作,使用最大重迭交叉对子代进行交叉操作。最后在小数据集上进行仿真测试算法的收敛速度,并在大数据集上,通过与原始算法作对比来表明该算法的有效性。(本文来源于《北京邮电大学》期刊2019-05-27）
王志宏[3]（2018）在《叁维街道场景和DSRC-mmWave通信场景中车辆路由协议的研究》一文中研究指出车载自组织网络作为城市智能交通系统的重要组成部分,提供了车辆与车辆,车辆与路边设施之间高效的网络互连与通信服务。现有的车载自组织网络应用主要包括两类:单个车辆与单个车辆的端到端数据交换服务以及单个车辆或路边单元与多个车辆节点的数据传输服务。其中,路由协议对数据传输过程以及应用性能有着关键性作用,因此,本文将主要研究这两类应用中的路由协议。目前大多数路由协议都针对简单的平面城市场景和单一频段的数据转发任务,通过考虑车辆的分布、移动性、街道连通性、无线链路状态等因素来设计路由策略。然而,由于城市街道场景复杂多变(如街道拓扑维度从一维、二维到叁维的变化)和数据传输规模与日俱增(如从传输简单位置及其他控制信息到大规模视频流的变化),现有的车载自组织网络路由协议难以满足当下车辆网络应用对低延时、高吞吐量的服务要求。其中,复杂叁维场景下的端到端路由问题和DSRC-mmWave(5.9GHz和60GHz)混合通信下的传输调度问题亟待解决。这两个方向的最新研究分别面临着车辆空间分布不均匀、跨层传输代价高和毫米波链路波束赋形时延高、并发程度低等带来的挑战。为了应对上述挑战,本文设计了叁维街道场景下低延时的单播路由协议和DSRC-mmWave混合通信场景下高吞吐量的广播路由协议:(1)叁维街道场景中端到端单播路由协议的核心问题是如何在街道口选择下一个转发方向(和如何在街道内部选择下一跳转发节点(包括同层邻居和跨层邻居)。传统叁维路由协议在进行街道选择时通过车辆数量或者密度来分析街道连通度,忽略了不均匀的车辆分布对街道连通度带来的显着影响。本文不仅考虑了路段内车辆的数量,还关注了车辆的位置分布状态,根据空间分布参数设计了一种新的街道连通度和节点选择权重评估方法。考虑到跨层传输将引入比同层转发更大的开销,本文设计了一种多层街道中各层连通质量的合并规则,进一步提出了一种基于空间分布的连通度感知路由协议。实验结果证明了本文所提协议能够有效地提高端到端投递率并降低传输时延。(2)DSRC-mmWave混合通信场景中广播路由协议的核心问题是如何选择簇头网关节点和如何进行高效的毫米波链路传输调度。传统的DSRC-mm Wave混合通信传输方案仅通过低频链路和中心节点进行控制消息和注册消息的交换,且高频率毫米波链路的调度由中心节点完成。由于在城市车载自组织网络中,车辆拓扑高度动态变化,毫米波链路切换复杂,以及频繁地面临节点密度较高的场景,这种集中式的调度方法并不适用。因此针对混合通信场景,本文设计了一种新颖的分布式广播传输调度策略,根据速度、位置及节点度选择簇头,利用DSRC提供的节点移动性特征对毫米波邻居发现与波束赋形加速,并利用毫米波链路信息提高系统的并发程度。实验表明该方案能够有效的提高系统吞吐量。(本文来源于《中国科学技术大学》期刊2018-05-20）
林硕,徐策[4]（2016）在《整车制造中的有限缓冲区车辆路由调度研究》一文中研究指出本文针对整车制造企业中车辆缓冲区的特点和存在的问题,对缓冲区的管理和车辆的路由调度问题进行了简单介绍,并设计开发了缓冲区车辆自动路由系统。通过验证可知,该系统能够解决缓冲区车辆路由的实际问题。(本文来源于《科技广场》期刊2016年08期）
付媛媛[5]（2014）在《基于分层遗传算法的车辆路由和调度研究》一文中研究指出为了能在当今激烈竞争的市场中生存,物流活动需要细心规划以满足商务和顾客的所有需求.车辆路由和调度问题一直被广泛的研究以满足各种行业的特殊的需求.考虑配送与安装分离特点下车辆路径问题.利用混合整数非线性规划(MINP)模型求解送货和安装时车辆运行的最少时间.提出分层遗传算法对各种大小问题实施求解.计算结果表明分层遗传算法的有效性,也对分层遗传算法和MINP模型两者的性能进行了比较.(本文来源于《湖南城市学院学报(自然科学版)》期刊2014年04期）
夏亚梅,程渤[6]（2014）在《电动汽车车联网中基于智能电池调度管理的车辆路由难题(英文)》一文中研究指出Batteries transfer management is one important aspect in electric vehicle(EV)network's intelligent operation management system.Batteries transfer is a special and much more complex VRP(Vehicle Routing Problem) which takes the multiple constraints such as dynamic multi-depots,time windows,simultaneous pickups and deliveries,distance minimization,etc.into account.We call it VRPEVB(VRP with EV Batteries).This paper,based on the intelligent management model of EV's battery power,puts forward a battery transfer algorithm for the EV network which considers the traffic congestion that changes dynamically and uses improved Ant Colony Optimization.By setting a reasonable tabv range,special update rules of the pheromone and path list memory functions,the algorithm can have a better convergence,and its feasibility is proved by the experiment in an EV's demonstration operation system.(本文来源于《中国通信》期刊2014年05期）
洪诗保[7]（2014）在《带时间窗和二维装载约束车辆路由问题的多目标进化算法研究》一文中研究指出车辆路由问题广泛存在于工业领域,尤其在物流和运输行业具有重要应用价值。随着我国市场经济的发展,工业规模越来越大,运输行业也急剧发展,车辆路由问题越来越受到重视。解决车辆路由问题的算法作为一项提高资源利用率的关键性技术,在节约资源、促进低碳经济方面有着非常重要的意义。时间窗约束和二维装载约束是实际的车辆路由问题中经常会遇到的两个约束。至今为止,已有许多学者对这两个约束进行了大量的研究。然而,所有的研究都是将这两个约束条件分开考虑的。论文将这两个约束条件一起考虑,提出了带时间窗和二维装载约束的多目标车辆路由问题,设计了一个求解该问题的多目标进化算法,期望能用新方法来求解该新问题。文中提出的算法使用基于分解的多目标进化算法框架。为了防止算法陷入局部最优,提出了一个基于二分图最优匹配的分裂和重连操作；为了优化使用的车辆数,提出了最差路径消除操作；为了增强寻优能力,使用模拟退火算法对单目标优化子问题进行搜索改进。针对基于分解的多目标进化算法框架,论文还提出了改进的选择策略,从而为杂交操作引入更大的多样性。所提出的算法在Solomon的带时间窗约束车辆路由问题的测试样例上的表现优于其他已有算法,并更新了部分当前已知的非被支配解。最后,还构造了带时间窗和二维装载约束的车辆路由问题的测试样例,并用论文提出的算法进行了求解和分析。(本文来源于《厦门大学》期刊2014-05-01）
蔡淇森[8]（2014）在《带二维装箱约束的异构车辆路由问题的混合启发式算法研究》一文中研究指出随着经济贸易和互联网技术的迅猛发展,物流业已成为了一个具有广阔前景和增值功能的新兴服务业,日益成为国民经济的基础产业。车辆路径优化问题是物流业所关注的重点问题。该问题主要研究物流配送过程中车辆路线的优化,其目标是降低运输成本。在过去的半个世纪中,车辆路径问题引起了广泛的研究兴趣,已取得了丰富的研究成果。本文着重研究最近在实际领域中出现的带二维装载约束的异构车辆路径问题。该问题由物流业中的两个重要问题组合而成,分别是有容量限制的车辆路径问题和着名的二维装箱问题。这两个问题均属于NP-难问题,其相结合的问题显得更难以求解。本文首次提出基于人工蜂群和人工免疫的混合启发式算法来求解带二维装载约束的异构车辆路径问题,在搜索过程中允许搜索在合法解空间和非法解空间来回振荡进行。在验证装载可行性时,本文应用了一种基于评分规则的启发式装箱算法。大量的实验结果表明,本文所提出的方法是有效的。本文所提出的算法的求解质量优于文献中优秀的算法。本文还将所提出的算法应用于带二维装载约束的同构车辆路由问题,该问题可视为带二维装载约束的异构车辆路由问题的特殊情况。此问题提出相对较早,针对此问题的研究较为成熟。本文修改了混合搜索算法框架中的构造初始解的方法和目标函数,并将其应用于上述特殊问题。实验结果说明了此方法的可行性和一般性。(本文来源于《厦门大学》期刊2014-05-01）
王沛栋,唐功友,李扬[9]（2012）在《带容量约束车辆路由问题的改进蚁群算法》一文中研究指出提出一种带容量约束车辆路由问题(CVRPs)的改进蚁群算法.该算法使用一种新的蚂蚁位置初始化方式,增加了蚂蚁走出最优路径的可能性.在搜索过程中,以客户之间路径的节省量作为启发式信息.信息素更新采用一种动态更新的方法,能够根据当前车辆所构建路径的情况对信息素进行更新,避免算法陷入停滞状态.局部搜索除使用2-opt方法外,针对不同车辆访问的客户,还增加了交换搜索和插入搜索以扩大搜索范围.仿真实验验证了所提出算法的有效性.(本文来源于《控制与决策》期刊2012年11期）
曹起武[10]（2011）在《遗传算法在车辆路由问题上的应用》一文中研究指出随着电子商务的迅速发展,物流作为"第叁利润源泉",对世界经济和人们日常生活的影响日益明显.车辆路由问题是现代物流系统优化中的关键.由于遗传算法(GA)的内在并行性经常被应用在大规模启发式搜索问题的解决上,因此以此算法作为理论基础,设计出一套车辆路由问题的解决方案,并用C语言作为开发平台,同时验证该解决方案的有效性.(本文来源于《辽宁师专学报(自然科学版)》期刊2011年04期）
车辆路由论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
我们的社会丰富多彩,包罗万象,生活在大数据时代,车辆运输连接着我们生活的方方面面。车辆路由问题是一个在物流运输和资源分配等方面都有着非常广泛的应用的组合优化问题,是旅行商问题的进一步扩展,主要研究的问题是如何对车辆运输的路径进行优化以及如何合理的调配车辆。随着工业设计以及科学研究领域的各类复杂优化问题的不断深入,使用传统的优化算法在解决复杂优化问题时遇到了很多的困难,在这种背景下,群体智能优化算法的产生为解决复杂优化问题提供了新的思路。在众多群体智能算法中,遗传算法因其强大的全局搜索功能、鲁棒性高、适应性强、计算过程简单、便于与其他算法结合等特征,已广泛应用于工程优化、系统识别、自动控制等领域,是解决NP难问题的更有效的全局方法。本文使用遗传算法,旨在从理论和实验两方面多角度的分析和验证染色体编码方案的设计对于遗传算法解决多旅行商问题的至关重要的地位,综合全局搜索和局部搜索的平衡机制解决问题。基于相对解空间概念,首先分析叁种染色体编码方案对应的解空间在极限意义下的相对大小关系,接下来分析旅行商数与城市数在不同情形下解空间的近似相对大小关系。本文对搜索空间定量分析的理论结果对工程问题的求解可以提供科学的指导意义。从而将其应用于目前较为流行的车辆路由优化问题中,创造性地提出了一种基于两段式编码方案的遗传算法。同时,本文在研究过程中重点关注遗传算法中染色体编码方式对解空间大小的影响,以及这种影响对群体寻求最优位置的指导。提出了一种基于两段式编码的遗传算法,采用先路由后集群的方法改进初始解的构造过程,并使用C-W-saving算法优化车辆的路线,优化选择操作中的选择策略,优化解的选择方法,并调整插入算子,对所选父代染色体进行特定的交叉变异操作,使用最大重迭交叉对子代进行交叉操作。最后在小数据集上进行仿真测试算法的收敛速度,并在大数据集上,通过与原始算法作对比来表明该算法的有效性。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
车辆路由论文参考文献
[1].罗海峰.基于混合局部搜索方法的大规模车辆路由问题求解研究[J].安徽职业技术学院学报.2019
[2].郭赛.多旅行商问题的解空间分析及其车辆路由优化的应用研究[D].北京邮电大学.2019
[3].王志宏.叁维街道场景和DSRC-mmWave通信场景中车辆路由协议的研究[D].中国科学技术大学.2018
[4].林硕,徐策.整车制造中的有限缓冲区车辆路由调度研究[J].科技广场.2016
[5].付媛媛.基于分层遗传算法的车辆路由和调度研究[J].湖南城市学院学报(自然科学版).2014
[6].夏亚梅,程渤.电动汽车车联网中基于智能电池调度管理的车辆路由难题(英文)[J].中国通信.2014
[7].洪诗保.带时间窗和二维装载约束车辆路由问题的多目标进化算法研究[D].厦门大学.2014
[8].蔡淇森.带二维装箱约束的异构车辆路由问题的混合启发式算法研究[D].厦门大学.2014
[9].王沛栋,唐功友,李扬.带容量约束车辆路由问题的改进蚁群算法[J].控制与决策.2012
[10].曹起武.遗传算法在车辆路由问题上的应用[J].辽宁师专学报(自然科学版).2011