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基于GIS的物流配送中心末端大规模车辆路径优化问题研究

发布时间:2019-04-22 08:47
【摘要】:在我国商品零售业配送中,服务的零售户网点数目众多,这些客户分布在城市的各个大街小巷,在地理位置上相对集中又整体分散。物流企业或部门从服务质量上要考虑配送的准时性、快速性;从管理上要考虑对员工的合理安排与管理,同时需要从成本上降低各种物流费用,提高物流经济效益。本文针对这种大规模零售点车辆配送问题建立了两阶段启发式求解框架。首先将大规模配送区域划分,将大规模多车服务多点的配送路径优化问题转化为若干个单车服务多点配送路径优化问题。在划分中引入工作量均衡指标,提出了基于聚类方法的两阶段配送区域划分方法。采用该方法对配送区域划分,得到两阶段法的初始解。在GIS平台上,提出了生成车辆路径方案的基于遗传算法和模拟退火算法的混合智能优化算法。设计开发系统应用于包头烟草配送决策中,验证了算法的有效性、准确性和优越性。
[Abstract]:In the retail distribution of goods in our country, there are many retail outlets serving, these customers are distributed in every street in the city, and they are concentrated and dispersed in the geographical position relatively. Logistics enterprises or departments should consider the timeliness and rapidity of distribution in terms of service quality, and the reasonable arrangement and management of employees in management. At the same time, it is necessary to reduce all kinds of logistics expenses and improve logistics economic benefits from the aspect of cost. In this paper, a two-stage heuristic solution framework for large-scale retail vehicle distribution problem is proposed. First, the large-scale distribution region is divided, and the large-scale multi-vehicle service multi-point distribution route optimization problem is transformed into a number of single-bike service multi-point distribution route optimization problem. In this paper, the workload balance index is introduced and a two-stage distribution area partition method based on clustering method is proposed. The initial solution of the two-stage method is obtained by dividing the distribution area with this method. On the GIS platform, a hybrid intelligent optimization algorithm based on genetic algorithm and simulated annealing algorithm is proposed to generate vehicle routing scheme. The design and development system is applied to the decision-making of Baotou tobacco distribution, and the validity, accuracy and superiority of the algorithm are verified.
【作者单位】: 北京科技大学东凌经济管理学院;
【基金】:国家自然科学基金资助项目(71172168) 北京科技大学优势学科创新平台资助项目
【分类号】:F724.2;F259.2;C934

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号:2462692

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