智能优化算法求解VRPTW问题开题报告

全文总字数：6138字

1. 研究目的与意义（文献综述）

1.1背景：

一个国家的物流企业现代化程度的高低反映出该国家的生产力水平，随着电子商务的出现，传统商业模式发生了巨大的变化，物流也面临着巨大的挑战，作为电子商务的一个有机组成部分，物流已经成为如今经济发展的重要保障。

目前,随着交通行业和电子商务的快速发展,物流配送行业的发展趋于信息化,行业竞争愈来愈激烈。随着物质生活水平的提升,客户对物流配送的及时性有着越来越高的要求。物流企业面临的最主要问题是如何通过高效的配送方法来降低货物配送的花销来实现最大化的收益。

2. 研究的基本内容与方案

2.1 主要目标与基本内容：

1. 综述常用的智能优化算法，包括传统的优化算法和智能优化算法，分析各种方法的优缺点；
2. 研究群智能优化算法的基本思想和基本技术，选取合适的算法，如遗传算法，遗传程序设计等作为本课题的主要研究对象，通过MATLAB编程实现其算法，同时进行数据仿真；
3. 通过数据实验比较各种演化算法的适用性及有效性，同时总结近年新型智能算法的优点并了解其可优化部分；
4. 对于群智能优化算法总结与展望，例如狼群算法、蝙蝠算法等。

2.2 拟采用技术与措施：

1. 针对VRPTW模型，设计合理的函数和约束条件，选取合适的算法，如遗传算法，遗传程序设计等作为本课题的主要研究对象，在MATLAB上进行编程实现，对数据进行仿真。
2. 选取相关论文相同的数据进行仿真之后，建立表格对数据进行处理和对比。
3. 通过一阶段所得数据与其他更优秀算法，如参考文献所提到的狼群算法、蝙蝠算法等进行同样的仿真，对所得结果进行分析，研究其不同的优化效果。
4. 对所使用的智能算法做总结，研究其优势，例如寻优能力、时间耗费等。

3. 研究计划与安排

1. 2020年三月上旬：查阅文献，完成开题报告；
2. 2020年三月下旬到四月上旬：总体设计，完成论文综述，设计算法，完成对VRPTW目标模型的研究；
3. 2020年四月下旬到五月上旬：对算法进行编程，仿真，与其他算法做对比，得出结论；
4. 2020年五月下旬到六月上旬：完成论文，提交初稿，给老师检查，修改定稿，答辩。

4. 参考文献（12篇以上）

[1] 唐坤，车辆路径问题中的遗传算法设计［j］. 东华大学学报 (自然科学版)，2002，28( l )：66一70.

[2] 李大卫,王莉,王梦光.遗传算法在有时间窗车辆路径问题上的应用［j］.系统工程理论与实践,1999,19(8)；65一69.