微粒群算法在自然灾害等引起的变化路径运输问题中的应用研究.doc

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论文导读::“1115”的上海特大火灾造成了巨大的人员与经济的损失。如果消防车辆能克服交通系统的不畅而更及时赶到的话,或许结果会不一样。因此如何将路径变化运输转化为车辆路径问题(Vehicle RoutingProblem, VRP),并求解恰当的行车路径,对于城市应急以及日常的物流配送企业都有着重大的现实意义及经济价值。文中将微粒群算法(Particle Swarm Optimization, PSO)应用于车辆路径问题,建立车辆路径问题的微粒群算法的数学描述,编译出此问题的程序,并对一个实例进行仿真分析。论文关键词:微粒群算法,车辆路径问题,配送,变化路径0 引言2010年11月15日下午发生在上海胶州路的一场高楼大火失去了58条宝贵的生命。有人质疑过消防人员未能及时赶到,事发地点所处市中心,狭小的马路和拥挤的车流量或许是原因之一。如何更快的到达现场实施救援始终是传统路面交通的一大难题。同样的,近几年来我国因雪灾、地震、火灾等自然灾害和交通堵塞、车祸等人为因素引起的运输路径不畅通的问题,致使物流企业的配送运输带来了巨大的经济损失,面临着严峻的考验。虽然变化路径运输

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