行驶里程限制的满载车辆调度问题解决方法

"有行驶里程限制的满载车辆调度问题 (2005年) - 工程技术 论文" 本文主要探讨了在有行驶里程限制的多车场满载车辆调度问题，这是一个典型的物流与运输优化问题。在这种情况下，需要合理规划车辆的行驶路线，以确保在不超过车辆最大行驶里程的同时，有效地完成货物配送任务。 首先，文章将行驶里程限制这一约束条件转化为目标函数的一部分，构建了一个新的路径选择模型。这个模型旨在找到最优的车辆路径，使得总的行驶里程不超过预设的最大值，同时满足车辆的满载状态和多车场的调度需求。 接着，为了求解这个问题，作者设计了一种基于自然数编码的遗传算法。遗传算法是一种全局优化方法，它模拟了生物进化过程中的基因组合和优胜劣汰原则，能够处理复杂的优化问题。在这个算法中，车辆的行驶路径被编码为一组自然数，通过迭代和选择过程逐步逼近最优解。 通过实例分析，文章验证了所提出的遗传算法的有效性。实验结果显示，该算法能成功解决有行驶里程限制的满载车辆调度问题，表明其在实际应用中具有良好的性能和实用性。 此外，文中提及的VRP（Vehicle Routing Problem）是物流领域的一个经典问题，即车辆路径问题，它涉及到如何在满足特定约束条件下，如行驶距离、货物容量等，规划最有效的车辆行驶路线。文章中的N-SVRP（N-Stochastic Vehicle Routing Problem）是VRP的一种变体，引入了随机因素，增加了问题的复杂度。 总结起来，这篇文章贡献了一种解决有行驶里程限制的满载车辆调度问题的新方法，利用遗传算法优化车辆路径，对于物流管理、运输规划等领域具有重要的理论和实践意义。通过这种方法，可以提高运输效率，降低运营成本，对于企业的决策支持和物流系统的优化有着显著的作用。