基于競合關系的車輛路徑問題模型及算法研究

　　《基于競合關系的車輛路徑問題模型及算法研究》第1章和第2章介紹了問題研究背景、車輛路徑問題、Stackelberg均衡理論及模糊隨機理論研究現狀，并給出了《基于競合關系的車輛路徑問題模型及算法研究》的研究框架。主體內容為第3章到第5章，最后為結論部分。其中，第3章研究了模糊隨機環(huán)境下的競合車輛路徑問題，即將Stackelberg均衡技術應用到車輛路徑問題中，考慮了車輛路徑問題中的多個決策群體，并考慮其包含的不確定因素，提出了基于競合關系的車輛路徑主從均衡數學模型。模型中，上級決策者，可以認為是供應商或者供應公司管理者，其目標是實現全局成本低，包括路線初始成本、服務成本和運輸成本；下級決策者，可以認為是外包運輸公司或者公司運輸規(guī)劃部門，僅關心車輛運輸成本，通過為每輛車安排優(yōu)運輸路線，達到運輸成本小化的目標。第4章對競合車輛路徑問題做了進一步研究，即在第3章的基礎上加入顧客服務時間窗口要求，提出了時間窗口車輛路徑主從均衡模型。在實際案例中，一般情況下，顧客會給定一個貨物送達的時間范圍，即給定其接受服務的時間窗口。在主從模型中，加入時間窗口約束以及顧客滿意度約束，使模型更具普遍性和實用性。第5章提出了時間窗口取送貨車輛路徑主從均衡模型。即在顧客合理的時間要求內，基于前兩章內容，更進一步地探討了同時對顧客進行取貨服務和送貨服務的情況。綜上所述，在模糊隨機雙重不確定環(huán)境下，《基于競合關系的車輛路徑問題模型及算法研究》使用Stackelberg均衡理論對車輛路徑問題進行了研究，依次研究了競合關系下的車輛路徑問題、時間窗口車輛路徑問題以及時間窗口取送貨車輛路徑問題。首先，對這三類問題，分別建立了相應的Stackelberg均衡主從模型，并分析了這三類問題中的模糊隨機不確定性。其次，車輛路徑問題是組合優(yōu)化和運籌學領域中非常著名的NP-Hard問題，雙重不確定環(huán)境和復雜主從模型結構使得《基于競合關系的車輛路徑問題模型及算法研究》提出的車輛路徑問題模型更加復雜和難解。由于該問題的復雜性和不確定性，《基于競合關系的車輛路徑問題模型及算法研究》使用啟發(fā)式算法進行求解。最后，針對這三類車輛路徑問題分別進行了案例應用研究，進一步驗證了該方法的可行性和有效性。決策模型和算法對于實際工程材料配送車輛路徑問題有著一定的指導意義，對于不確定理論、Stackelberg均衡理論以及算法研究也有著積極的推動作用。

　　馬艷芳，博士，副教授，主要研究領域為物流與供應鏈管理、決策理論與優(yōu)化方法等。主持國家和省部級項目各一項，廳局級課題多項。發(fā)表相關論文30余篇，其中SCI檢索論文16篇。