基于蚁群算法的动态车辆调度系统设计控制科学与工程专业论文.docxVIP

优秀毕业论文 精品参考文献资料 分类号： 分类号： 学校代号：11845 UDC： 密级： 学号：2111204029 广东工业大学硕士学位论文 (工学硕士) 基于蚁群算法的动态车辆调度系统设计 祁浩 指导教师姓名、职称： 塞基玉副数攫 专业或领域名称： 控制型堂皇工程 学生所属学院： 自动化堂院 论文答辩日期： 三Q二五生五旦 万方数据 万方数据 万方数据 A A Dissertation Submitted to Guangdong University of Technology for the Degree of Master (Master of Engineering Science) The Design of Dynamic Vehicle Scheduling System Based on Ant Colony Algorithm Candidate：Qi Hao Supervisor：Associate Prof．Zhu Yanfei Mav 2015 Schoo I of Automation Guangdong University of Technology Guangzhou，Guangdong，P．R．China，5 1 0006 万方数据 万方数据 摘要摘要 摘要 摘要 在物流研究领域中，车辆调度问题是一个具有十分重要理论和现实意义的问 题，车辆配送路线的合理与否对于配送速度、运营成本以及经济效益有很大的影响。 因此采用科学合理的方法确定配送路线是物流配送活动中非常重要的工作，通过对 复杂的配送系统进行优化，可以大幅度提高资源的利用率。 目前动态调度问题在物流等行业的研究大多集中于软件研究，制作可用于演 示、规划设计、仿真模拟的实验平台还相对较少，因此，本文以蚁群算法为中心， 通过两种改进的蚁群算法分别对文中所述的两类动态车辆调度问题进行了分析与仿 真研究。并采用CC2430芯片作为小车的驱动控制，通过Z．Stack组建了ZigBee无 线通信网络，搭建了动态调度的模拟演示系统，通过此系统可以直观地感受到整个 动态车辆调度的过程，也可以为类似物流系统的规划设计、改进、模拟、预估等提 供有利的帮助。 本文针对动态的车辆调度问题，主要做了以下几方面的工作： 1．首先描述了车辆调度问题，并根据影响车辆调度问题的因素对其进行了分类， 在此基础上给出了两种常见的车辆调度问题的数学模型；接下来对动态的车辆调度 问题进行了相关描述，介绍了两种处理动态车辆调度过程中实时信息的方法。 2．介绍了本文所采用的蚁群算法的基本原理及其特点，并分析了其优缺点，针 对基本蚁群算法的不足之处改进了两种蚁群算法：自适应蚁群算法和最大最小蚁群 算法，分别对其原理和求解步骤进行了详细的介绍。 3．系统硬件设计：介绍了本系统的设计思想与总体框架，详细介绍了模拟调度 系统中配送车辆的智能小车的实现过程及各模块的原理。 4．采用自适应蚁群算法对集货或卸货非满载车辆调度系统进行求解，运用 MATLAB对其进行了仿真分析；采用最大一最小蚁群算法带时间窗的车辆调度系统 进行求解，运用MATLAB对其进行了仿真分析。最后通过硬件系统对集货或卸货 非满载车辆的动态调度优化模型进行了模拟演示。 关键词：车辆调度问题，蚁群算法，动态，ZigBee，智能小车 广东工止大学硕士学位论文 11 ABSTRACTAB ABSTRACT AB STRACT In logistics field，vehicle scheduling is a very important problem，which with great theoretical and realistic significance．Vehicle’S distribution route reasonable or not has great influence on the distribution speed，operating costs and economic benefits． Therefore adopt a scientific and reasonable method to determine the distribution line is a very important work in the logistics activity．Through optimizing the complex distribution system，we can improve the utilization rate of resources significantly． Due to the research of dynamic scheduling proble