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联盟运输调度问题（Allied Vehicle Routing Problem，AVRP）研究的是物流联盟架构下的运输调度的最优化，是运筹学、应用数学、网络分析、图论、计算机应用及交通运输等学科研究的一个热点问题。本论文针对模糊旅行时间条件下的不同扩展特征几类AVRP，分别进行了数学建模、模型求解算法设计及仿真实验，主要工作如下：
1．研究了单配送中心、单车型的联盟运输调度问题，在建立了该问题模糊规划数学模型的基础上，设计了求解该问题的离散粒子群算法，采用了排斥算子维持群体多样性避免算法早熟收敛现象。
2．研究了单配送中心、多车型的联盟运输调度问题，考虑驾驶员就餐时间、补助等费用，在建立了该问题模糊规划数学模型的基础上，设计了求解该问题的自适应混沌粒子群算法。实验结果表明该算法较好地克服了标准粒子群算法易陷入局部最优、收敛速度慢的缺点。
3．研究了多配送中心、多重交通网络协同运输的联盟运输调度问题，在建立了该问题模糊规划数学模型的基础上，提出了求解该问题的自适应并行粒子群算法，取得了很好的效果。
4．研究了基于复杂交通网络的多配送中心、多车型联盟运输调度问题，在建立了该问题模糊规划数学模型的基础上，首先利用IDPSO对每个配送中心服务的客户进行任务分配求解获取服务车辆及次序，再使用椭圆算法限制客户之间可能经过交通节点区域，最后用Dijkstra算法在限制区域搜索客户之间一条最短路径。