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车辆调度问题（Vehicle：Routing Problena，简称为VRP）是物流配送中广泛存在的一类问题，VRP属于强NP问题。在建立了带有时间窗的非满载的VRP问题的数学模型基础上，对启发式算法中的节约算法进行改进，设计出带时间窗的非满载的VRF，问题的节约算法。通过对8个客户和13个客户算例的具体计算结果分析该算法的性能，研究表明：节约算法具有易于计算机实现，易于调整，方法易行、效果理想等优点，但在客户规模增加，解的空间增加后，其解的精度也随之下降。

传统蚁群算法在求解中容易出现搜索时间长、收敛过早或停滞现象,为克服这些缺点,通过对蚁群算法进行选择策略、信息素更新等方面的改进,以加快算法的收敛速度,提高算法的搜索能力。再将改进后的蚁群算法引入物流运输车辆调度、综合车辆调度理论,对物流运输车辆的优化调度进行了探讨,对有时间窗车辆调度问题(VSPTW)探求新的求解方法,运用Matlab语言进行编程实现,应用实例对算法进行验证。实践证明,改进后的蚁群算法基本上克服了一般蚁群算法自身的不足,提高了算法的性能。

针对现实配送过程中存在的时间参数模糊化与车辆容积限制问题，利用梯形模糊代数、有符号距离和区间数距离公式，构造出一种较高精度的提前/滞后惩罚函数，在此基础上给出了一种以最小化服务点提前/滞后惩罚、最小化配送总里程以及最小化配送车辆数量为目标的、具有模糊时间窗的有容积约束配送车辆调度问题模型。在问题求解方面，结合粒子群算法和遗传算法，引入遗传算法思想对粒子进行交叉、变异操作，给出了一种基于遗传操作的混合粒子群算法，以解决基本粒子群算法容易陷入局部最优的问题。仿真实验表明，该算法具有可行性和有效性。

车辆调度问题 matlab.程序t.rar

动态规划启发式算法求解时变车辆调度问题

Untitled.多配送中心的车辆调度问题

在分析带有时间窗车辆调度问题的基础上，建立了车辆调度问题的数学模型，并构造了不同时间窗的惩罚函数。设计了针对车辆调度问题基于自然数编码的遗传算法，并改进了传统的交叉运算，避免优秀基因在交叉操作中被破坏，提高了遗传算法的寻优能力。最后，结合算例进行了仿真计算，分析了载重体积约束和时间窗约束对车辆调度的影响，验证了算法的有效性。