Тип работы:
Предмет:
Язык работы:


Применение эвристического алгоритма для решения задачи маршрутизации транспорта в условиях ограничений по грузоподъемности

Работа №113124

Тип работы

Бакалаврская работа

Предмет

математика и информатика

Объем работы43
Год сдачи2018
Стоимость4050 руб.
ПУБЛИКУЕТСЯ ВПЕРВЫЕ
Просмотрено
123
Не подходит работа?

Узнай цену на написание


ВВЕДЕНИЕ
ГЛАВА 1 ОБЗОР СУЩЕСТВУЮЩИХ СПОСОБОВ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ
МАРШРУТИЗАЦИИ ТРАНСПОРТА
1.1Описание задачи маршрутизации транспорта
1.2Алгоритмы для решения ЗМТ
1.2.1Точные алгоритмы
1.2.2Эвристические алгоритмы
1.2.3Метаэвристические алгоритмы
1.3Ограничения в задачах маршрутизации
транспорта
1.4Математическая модель задачи маршрутизации
транспорта
ГЛАВА 2 РЕАЛИЗАЦИЯ ЭВРИСТИЧЕСКОГО АЛГОРИТМА ДЛЯ РЕШЕНИЯ
ЗМТ
2.1Обоснование выбора технических
средств
2.2Исходные
данные
2.3Реализация
алгоритма
2.4Проведение вычислительного эксперимента
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМОЙ ЛИТЕРАТУРЫ
ПРИЛОЖЕНИЕ А. Диаграмма
классов

Каждый год спрос на транспортно-логистические услуги повышается по всему миру. В следствии этого, проблема решения задач маршрутизации транспорта становится все более актуальной и востребованной. Главная цель в рассматриваемых задачах заключается в построение маршрутов для транспортных средств, которые обслуживают заданное количество клиентов.
Количество видов задач маршрутизации транспорта является очень большим, как и алгоритмов, решающих их. Это точные, эвристические и метаэвристические алгоритмы. Т.к. задача маршрутизации транспорта является NP-трудной [26], очевидно, что точные подходы целесообразно использовать только при малоразмерных задачах. Поэтому, для решения задач маршрутизации транспорта предпочтительней и чаще всего используются эвристические алгоритмы. Они создают решения приближенные к оптимальному, но за меньшее время (по сравнению с точными методами). Еще одна особенность эвристических алгоритмов проявляется в многообразие решений, которые получаются в ходе работы алгоритма по одному и тому же примеру.
Таким образом, актуальность темы бакалаврской работы обусловлена тем, что даже при наличии большого количества уже реализованных эвристических алгоритмов, необходимо и дальше реализовывать и улучшать данные алгоритмы для поиска наилучшего результата, т.к. применение автоматизированных систем в области транспортной логистики - один из способов сэкономить ресурсы.
Данная бакалаврская работа отличается высокой практической значимостью. В ходе его создания была разработана программа, решающая задачу маршрутизации транспорта в условиях ограничений по грузоподъемности, позволяющая сделать процесс выбора оптимального пути наиболее результативным.
Объект исследования бакалаврской работы - вычислительный процесс нахождения оптимального пути эвристическим алгоритмом в условиях ограничений по грузоподъемности.
Предмет исследования бакалаврской работы - программа, определяющая оптимальный путь с помощью эвристического алгоритма для решения задачи маршрутизации транспорта.
Цель бакалаврской работы - применить эвристический алгоритм для решения задачи маршрутизации транспорта в условиях ограничений по грузоподъемности.
Для достижения цели работы необходимо решить следующие задачи:
1)программная реализация алгоритма оптимизации с помощью
эвристического алгоритма;
2)вычислительный эксперимент;
3)анализ данных вычислительного эксперимента.
Первая глава описывает задачу маршрутизации транспорта, алгоритмы, которые решают данную задачу.
Вторая глава посвящена разработке алгоритма и программе, использующая данный алгоритм с дополнительными условиями, подводятся результаты работы разработанного алгоритма.

Возникли сложности?

Нужна помощь преподавателя?

Помощь в написании работ!


В данной работе был рассмотрен ряд видов задачи маршрутизации транспорта, подробно описаны распространенные алгоритмы решения ЗМТ, такие как точные, эвристические и метаэвристические алгоритмы. Среди них был эвристический алгоритм перемещения, который был реализован на языке программирования Java. В качестве теста производильности использовался тест Christofides, Mingozzi and Toth. В конце работы проведен вычислительный эксперимент, в результате которого был сделан вывод, что разработанный алгоритм стремится к лучшим результатам данного теста.
В рамках бакалаврской работы все цели и задачи выполнены.
Итогом проделанной работы является:
1)изучена литература, посвященная задаче маршрутизации транспорта;
2)рассмотрены известные методы решения задачи маршрутизации транспорта;
3)проведен анализ по эвристическим алгоритмам;
4)реализован эвристический алгоритм перемещения для решения задачи маршрутизации транспорта;
5)разработана программа, способная решать задачу маршрутизации транспорта с использованием эвристического алгоритма в условиях ограничений по грузоподъемности.


1.Dantzig G. B., Ramser J. H., The Truck Dispatching Problem, [Электронный ресурс ] / G. B. Dantzig, J. Ramser // Management Science, Vol. 6, No. 1, 1959. - 91.
2.Lin S., Computer solutions of the traveling salesman problem [Электронный ресурс] / S. Lin // Bell System Technical Journal. — 1965. — № 44. — P. 2245-2269.
3.Ferrucci, Francesco, Pro-active Dynamic Vehicle Routing [Книга] / Ferrucci, Francesco // Operations Research. — 2013г. — P. 280.
4.Cordeau Jean-Frangois, Laporte Gilbert, W.P. Savelsbergh Martin, Vigo Daniele, Vehicle Routing [Электронный ресурс] / Jean-Frangois Cordeau, Gilbert Laporte, W.P. Savelsbergh Martin, Daniele Vigo // USA.: Handbook in OR & MS, Vol. 14, 2007. - 62с.
5.Hoskins M., Lobit H., Pillac V., Vidal T., Vigo D., Mendoza J.E., Gueret C., VRP-REP: the vehicle routing community repository. Third meeting of the EURO Working Group on Vehicle Routing and Logistics Optimization [Электронный ресурс] / M. Hoskins, H. Lobit, V. Pillac, T. Vidal, D. Vigo, J.E. Mendoza, C. Gueret // Oslo, Norway - 2014.— 89p.
6.Toth Paolo, Vigo Daniele, The Vehicle Routing Problem [Электронный
ресурс] / Paolo Toth, Daniele Vigo // Society for Industrial and Applied
Mathematics, 2002. - 367с .
7.Caric Tonci, Gold Hrvoje, Vehicle Routing Problem / Tonci Caric, Hrvoje Gold // Austria.: In-Teh is Croatian branch of I-Tech Education and Publishing KG, 2008. - 152c.
8.Fisher M., Jaikumar R., A generalized assignment heuristic for vehicle routine / M. Fisher, R. Jaikumar // Net-works, 1981. - P. 109-124.
9.Clark G., Write J. W., Scheduling of vehicles from central depot to a number delivery points / G. Clark, J. W. Write// Oper. Res. Quarts, 1964. - 568-581с.
10.Bach Lukas, Hasle Geir, Wohlk Sanne, A lower bound for the Node, Edge, and Arc Routing Problem [Text] / Lukas Bach, Geir Hasle, Sanne Wohlk // Department of Applied Mathematics, Norway - 2013. - PP. 943-952.
11.Gromicho J., Haneyah S., Kok A.L., Solving a Real-Life VRP with Inter-Route and Intra-Route Challenges [Text] / J. Gromicho, S. Haneyah, A.L. Kok // VU University Amsterdam, Netherlands - 2015. - PP. 30.
12.Gromicho J., van Hoorn J.J., Kok A.L., Schutten J.M.J., Restricted dynamic programming: A flexible framework for solving realistic VRPs [Text] / J. Gromicho, J.J.van Hoorn, A.L. Kok, J.M.J. Schutten // Vrije Universiteit, Amsterdam, The Netherlands - 2011. - P. 902-909.
13.Tsouros Michael, Pitsiava Magda, Grammenidou Karin, RoutingLoading Balance Heuristic Algorithms for a Capacitated Vehicle Routing Problem [Text] / Michael Tsouros, Magda Pitsiava, Karin Grammenidou // Faculty ofEngineering, Aristotle University of Thessaloniki, Greece - 2006. - P. 943-952.
14.Mavroidis Ioannis, Papaefstathiou Ioannis, Pnevmatikatos Dionisios, Hardware Implementation of 2-Opt Local Search Algorithm for the Traveling Salesman Problem [Text] / Ioannis Mavroidis, Ioannis Papaefstathiou, Dionisios Pnevmatikatos // Technical University of Crete (TUC), Brazil - 2007. - PP. 43-52.
15.Kinderwater G.A.P, Vehicle routing: Handling edge exchanges. In E.H.L. Aarts, J.K. Lenstra, editors / G.A.P. Kinderwater, M.W.P. Savelsbergh [Электронный ресурс] // Local Search in Combinatorial Optimization. — Wiley, Chichester, 1997. — P. 337-360...


Работу высылаем на протяжении 30 минут после оплаты.



Подобные работы


©2025 Cервис помощи студентам в выполнении работ