联盟运输调度问题研究-东篱科研大数据发现系统（DRDS）

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联盟运输调度问题研究

项目名称：联盟运输调度问题研究
项目类别：面上项目
批准号：60374062
申请代码：F030212
项目来源：国家自然科学基金
研究期限：2004-01-01-2006-12-31

项目负责人：蔡延光
负责人职称：教授
依托单位：广东工业大学
批准年度：2003

中文摘要：

联盟运输调度问题（AVRP）研究物流联盟条件下的运输调度最优化，具有重要的经济意义、社会意义和理论意义。本项目从智能算法、并行算法、智能优化系统方法三个方面研究AVRP的算法，对所提出的算法或方法进行综合仿真和实际应用检验。通过实现策略创新，把遗传算法、模拟退火算法、禁忌搜索算法、神经网络算法、蚁群算法等的思想用来研究不同模型类的AVRP的算法；把组合哲学技术和了望算法应用于求解AVRP，从而开辟了一条解决NP-完全类组合优化问题的新途径；应用群论、图论、关系代数等理论和方法研究AVRP一般模型表示方法，结合最优化、人工智能和专家系统技术，初步建立面向AVRP的智能优化系统，从而达到解决一般形式AVRP的目的，为具有一定的规模、一定集中度的领域知识和良好的分类结构的复杂问题建模自动化和解题自动化提供了一条新途径。

中文主题词：运输调度；联盟运输调度；智能算法；并行算法；智能优化系统

英文摘要：

Vehicle routing and scheduling

英文主题词： Vehicle routing and scheduling

结论摘要：

联盟运输调度问题（Allied Vehicle Routing，AVRP）研究物流联盟条件下的运输调度最优化，具有重要的经济意义、社会意义和理论意义。本项目从智能算法、并行算法、智能优化系统方法三个方面研究AVRP的算法，对所提出的算法或方法进行综合仿真、性能分析和实际应用检验。主要研究成果如下通过实现策略创新，研究了基于遗传算法、禁忌搜索算法、蚁群算法、了望算法、组合哲学算法等原理的AVRP基本模型类的智能算法和分布式并行智能算法。把组合哲学技术和了望算法应用于求解AVRP，从而开辟了一条解决NP-完全类组合优化问题的新途径。研究了基于遗传算法、禁忌搜索算法、蚁群算法等原理的AVRP的具有网络能力有限和允许交通管制、需求动态、带时间窗等特征的AVRP典型模型类的智能算法和分布式并行智能算法。应用群论、图论、关系代数等理论和方法研究AVRP一般模型表示方法，结合最优化、人工智能和专家系统技术，初步建立面向AVRP的智能优化系统，从而达到解决一般形式AVRP的目的，为具有一定的规模、一定集中度的领域知识和良好的分类结构的复杂问题建模自动化和解题自动化提供了一条新途径。

成果综合统计