基于多目标优化的模糊需求VRPTW动态管理

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摘要针对具有模糊顾客需求的带时间窗车辆路径问题，建立了最小化车辆行驶距离和最小化配送服务延迟时间的多目标模糊机会约束规划模型，提出了管理车辆服务模糊需求的动态优化策略，设计了嵌入模糊模拟的改进非支配排序混合遗传算法来求解模型。通过Solomon标准算例的仿真实验，不仅讨论了决策者主观偏好值对决策目标的影响，而且与传统车辆调度方法进行了对比分析，验证了该动态管理策略的有效性。

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关键词 ：车辆路径, 模糊需求, 多目标优化, 动态管理

Abstract：Considering the Vehicle Routing Problem with Time Windows and Fuzzy Demands, the paper designs a multi-objective fuzzy chance constrained programming model, with the objectives of minimizing the total travel distance and minimizing the total violation time. We propose a dynamic optimization strategy to manage the service for fuzzy demands, and develop a hybrid Nondominated Sorting Genetic Algorithm Ⅱ (NSGAⅡ) embedded fuzzy simulation for solving the model. Computational experiments on Solomon benchmark illustrate the influence of decision-maker’s preference on solutions and verify the effectiveness of the dynamic optimization strategy while compared with the traditional vehicle scheduling method.

Key words： vehicle routing fuzzy demands multiobjective optimization dynamic management

收稿日期: 2011-02-24

基金资助:教育部新世纪优秀人才支持计划资助项目(NCET060236); 高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20100032110034)

通讯作者: 李波（1967~），女，山西长治市人。天津大学（天津市300072）管理与经济学部教授、博士研究生导师。研究方向为物流系统规划、物流系统调度分析、智能信息处理。 E-mail: libo0410@tju.edu.cn

引用本文:

王君,李波. 基于多目标优化的模糊需求VRPTW动态管理[J]. J4, 2013, 10(2): 238-. WANG Jun,LI Bo. Dynamic Management of Vehicle Routing Problem with Time Windows and Fuzzy Demands Based on the MultiObjective Optimization. J4, 2013, 10(2): 238-.

链接本文:

http://manu68.magtech.com.cn/Jwk_glxb/CN/ 或 http://manu68.magtech.com.cn/Jwk_glxb/CN/Y2013/V10/I2/238