【浅析基于众包的同城区域配送派单设计开题报告4000字】

基于众包的同城区域配送派单设计开题报告目录TOC\o"1-2"\h\u11基于众包的同城区域配送派单设计开题报告 。精确算法能够求解出问题的最优解，但只适用于规模不大的车辆路径优化问题。当求解的规模较大时，求解变得困难，精确式算法不能够很好的解决，但是可以考虑使用其为启发式算法提供初始解。启发式算法是指通过对过去经验的归纳推理以及实验分析来解决问题的方法，即借助于某种直观判断或探索的方法，以求得问题的次优解或以一定的概率求其最优解。相比精确式算法，启发式算法可能会陷入局部最优的情况，求出的结果可能不是最好的，但是能够在较短的时间内得到比较令人满意的近似最优解。启发式算法主要包括两大类，传统启发式算法和元启发式算法。传统启发式算法主要有节约法、插入法、构造型法、局部搜索算法等。相较于传统启发式算法，元启发算法在搜索最优解的过程中能够做到更加全面、更加彻底，因此也是大量学者研究的重点。元启发式算法常用的有粒子群算法、遗传算法、蚁群算法、模拟退火算法、禁忌搜索算法等。目前研究学者致力于研究其改进算法，避免陷入局部最优解的情况。遗传算法模拟大自然中生物进化的过程，由不同个体组成的初始种群逐步进化，产生新的种群，在进化的过程中发生交叉变异等操作，以此来寻求最优解，改进其算法可以从初始个体、选择、交叉、变异等过程中入手，Mohammed（2009）等从交叉算子入手改进遗传算法，设计了混合交叉选择方法，提高了迭代过程中寻求最优解的速度。三、内容与方法（一）内容1绪论1.1研究背景与意义1.2研究方法1.3国内外研究现状2相关技术研究2.1众包技术2.2任务获取方式2.2.1任务搜索2.2.2任务分配3现状描述与问题分析3.1众包企业概况3.2同城区域配送派单分配业务现状3.3同城区域配送派单分配现存问题3.4同城区域配送派单分配问题分析4基于众包同城单量分配的可信度预测算法4.1贝叶斯决策理论引入4.2答案可信度预测算法4.3可信度预测算法对比4.4结果分析结论（二）方法（1）文献研究通过“知网”、“万方”、“维普”等数据库搜索途径，对关键词进行搜索，参考国内外的相关文献，了解该领域研究现状，并进行总结梳理，基于众包企业存在的问题，确定所要研究的目标，建立同城配送设计规划模型。（2）案例研究法选取众包企业同城区域的配送派单为研究对象，研究分析其同城区域配送派单单量分配设计策略，从而发现目前所出现的问题，便于把握现状。（3）理论研究与设计分析相结合本文提出同城配送下保障配送时间下的单量分配设计，基于贝叶斯决策理论运用答案可信度预测算法进行编程实现，并结合众包企业的实际数据进行求解，得到派单分配的结果，比较优化前后配送成本变化，验证算法的可行性。主要参考文献[1]宋娟,崔艳.基于改进遗传算法的同城快递配送模型[J].电子技术应用,2014,40(12):4.[2]杨秋玲.基于节约里程法的同城配送路线规划[J].商业经济研究,2016,000(011):93-94.[3]唐佩佩,冯晓威,宫英丽.基于遗传算法的生鲜同城配送路径优化研究[J].上海管理科学,2018,40(5):7.[4]谷剑锋.郑州地铁参与同城快递的SWOT分析[J].交通节能与环保,2021,17(1):3.[5]昝良,许继恒,吴天羿.基于改进蚁群算法的应急救援路径规划[J].国防交通工程与技术,2014,12(2):4.[6]袁长伟,张倩,芮晓丽,等.中国交通运输碳排放时空演变及差异分析[J].环境科学学报,2016,36(12):8.[7]倪霖,刘凯朋,涂志刚.考虑同时取送货的城市快递共同配送路径优化[J].重庆大学学报：自然科学版,2017,40(10):10.[8]张倩,闫庆友,邹鑫,杨乐,乞建勋.基于时间窗约束下的运输成本模型研究[J].中国管理科学,2016,24(S1):137-144.[9]倪霖,刘凯朋,涂志刚.考虑同时取送货的城市快递共同配送路径优化[J].重庆大学学报,2017,40(10):30-39.[10]庞燕,罗华丽,邢立宁,任腾.车辆路径优化问题及求解方法研究综述[J].控制理论与应用,2019,36(10):1573-1584.[11]李阳,范厚明,张晓楠,杨翔.随机需求车辆路径问题及混合变邻域分散搜索算法求解[J].控制理论与应用,2017,34(12):1594-1604.[12]邵可南,吕成瑶,张帅帅,宫婧.一种基于冷链低碳物流路径的混合优化算法[J].计算机技术与发展,2021,31(02):27-32.[13]陈希琼,胡大伟,杨倩倩,胡卉,高扬.多目标同时取送货车辆路径问题的改进蚁群算法[J].控制理论与应用,2018,35(09):1347-1356.[14]李嫚嫚,陆建,安颖.考虑客户偏好的双目标时间窗指派车辆路径问题[J].东南大学学报(自然科学版),2018,48(03):568-575.[15]孔造杰.运筹学(普通高等教育规划教材)[M].机械工业出版社,2006.[16]贾会群,魏仲慧,何昕,张磊,何家维,穆治亚.基于改进粒子群算法的路径规划[J].农业机械学报,2018,49(12):371-377.[17]李想,李苏剑,李宏.两级选址-路径问题的大规模邻域搜索模拟退火算法[J].工程科学学报,2017,39(06):953-961.[18]张思,王海.基于改进禁忌搜索算法的VRPSPDTW研究[J].物流科技,2020,43(07):1-7+23.[19]徐东洋,李昆鹏,崔利刚,田倩南.供需未匹配的多车场多车型多货品可拆分取送货车辆路径问题[J].中国管理科学,2021,29(01):127-137.[20]MazinAbedMohammed,MohdKhanapiAbdGhani,RaedIbraheemHamed,SalamaA.Mostafa,MohdSharifuddinAhmad,DheyaaAhmedIbrahim.Solvi