由于顾客消费水平的不断提高，科学技术的飞速发展，再加上政治、经济、社会环境的巨大变化，企业的管理者们在生产和经营决策的过程中面临着越来越多的不确定性因素，使得在做出决策时往往容易出现较大的不确定性。例如，在车辆路径的制订过程中，需求的不确定就导致原来的问题变得更加复杂，使得企业制定策略和方案具有不确定性。在这种情况下，为了提高顾客满意度，降低运作成本和提高运作效率，深入研究与需求不确定性有关的VRP也就显得尤为重要。

而随着我国经济的飞速增长，当前物流活动呈现出前所未有的频繁，仅在2012年1月-12月全国公路货物周转量达到59992.01亿吨公里[3]，物流业已成为我国国民经济的较大增长点。虽然近年来我国的物流管理有所提高，但是目前仍然比较落后。模糊VRP的研究作为发展敏捷后勤的一个重要组成部分，有助于改变我国物流管理落后的现状，也有助于解决城市交通拥挤、能源短缺、大气污染等困扰人们的社会问题，实现效率、资源、环境和价值观念各方面的内在统一，促进物流业的进步和社会经济的可持续发展。

另外，随着电子商务的蓬勃发展以及中国加入WTO市场竞争进一步加剧，企业要想在市场中不断扩大自己的地盘。首先当然是要保障自己的产品质量好，功能全，而另一个不可忽视的要素就是如何提高自己的管理水平。模糊VRP的研究成果，不仅可以帮助运输企业提高管理水平，为顾客提供优质的服务，解决发展电子商务中的许多瓶颈。而且有助于企业节约运输成本，提高车辆利用效率，实现资源的合理配置，缩短生产周期，汲取“第三利润源泉”的财富。

1.2  研究成果的不足及课题创新

不过纵观这些关于模糊车辆调度问题的研究成果，目前对不确定VRP的研究还存在以下几点问题：

1，实际问题中引起不确定性的因素有很多而且它们往往会交叉影响，但是目前的研究却主要集中在由单一不确定性因素，或者两种不确定因素引起的车辆调度问题，未综合考虑车辆、顾客、路况等各种不确定性，与广泛的实际应用尚有距离。

2，就目前所知道的解决不确定VRP的算法而言，种类很多，而这些算法相互之间也无法对比出其算法的优劣，因此如何设置一套完整的评判标准来判定算法的优劣是亟待解决的问题。 

3，实际应用过程中，往往会遇到数据量超过我们理论算法的负荷导致无法应用，或者应用结果与实际偏差很大，因此有必要研究更有效的算法。

4，现实生活中，人们的需求各异，有时候很可能会相互冲突，所以在决策过程中最好时能由单一目标向多一目标转换。因此目标的增加也是将来研究的一个拓展方向。

而针对上述的几个问题，现在也有很多人致力于这类问题的深入研究与探讨。我通过查阅车辆调度问题的许多文献，发现不论是确定性的车辆调度问题还是模糊车辆调度问题，基本上都是在一个物资中心的模型下来考虑车辆调度问题的。而在实际生活中往往会出现多个物资中心同时供应需求点的情况，这也是很常见的。那在这种情况下，我们该如何考虑模糊车辆调度问题呢？这就是我的毕业设计所考虑的问题。本文中将首先会通过引进单物资中心的模糊车辆调度问题，进而给出两个物资中心的模糊车辆调度问题的一般模型，再利用遗传算法进行求解进一步验证我的模型的合理性。从而从理论上解决多物资中心的情况下的模糊车辆调度问题。文献综述

2  模糊集合及模糊机会约束规划