邮政速递物流配送路径优化问题的研究

发布时间：2017-07-27 13:38

  本文关键词：邮政速递物流配送路径优化问题的研究

  更多相关文章： 邮政速递物流 车辆路径问题 蚁群算法 遗传算法

【摘要】：随着快递市场的迅猛发展，中国速递市场的竞争变得异常激烈。国外速递公司的渗透，本土民营企业的不断涌现，都对中国邮政速递物流的发展带来了巨大的威胁和挑战。配送效率的高低直接影响速递物流发展水平，邮政速递物流配送车辆（以下简称为邮车）作为邮政速递物流企业配送过程中的主要载体，其配送效率的高低直接影响整个速递物流的效率和企业的竞争力。因此，研究邮车路径优化问题对提高邮政速递物流整个配送链的运营效率，增强速递物流企业的竞争力具有重要意义。 本文首先介绍了研究背景和研究意义，阐述了车辆路径问题和蚁群算法的国内外研究现状以及目前研究中存在的问题；其次，论述了物流配送和基本车辆路径问题的相关理论知识以及解决车辆路径问题的优化方法；再次，概述了蚁群算法和遗传算法的基础理论及其特点，详细分析了基于改进蚁群算法的速递物流的邮车路径优化的算法步骤，系统地论述了邮车路径优化的算法设计；最后，结合中国邮政速递物流股份有限公司河北邯郸分公司（以下简称邯郸速递物流）实例对邮车的配送路径进行了优化，将该结果与蚁群算法的寻优结果进行了比较分析，，验证了改进蚁群算法的可行性和有效性，并提出了对邯郸速递物流以及邮车路径优化的对策与建议。
【关键词】：邮政速递物流 车辆路径问题 蚁群算法 遗传算法
【学位授予单位】：河北工程大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：F259.2;F616;TP18
【目录】：

• 摘要6-7
• Abstract7-11
• 第1章 绪论11-20
• 1.1 研究背景和意义11-12
• 1.1.1 研究背景11
• 1.1.2 研究意义11-12
• 1.2 国内外研究综述12-17
• 1.2.1 车辆路径问题的研究现状12-14
• 1.2.2 蚁群算法的研究现状14-17
• 1.2.3 目前研究中存在的主要问题17
• 1.3 研究内容和研究方法17-20
• 1.3.1 研究内容17-18
• 1.3.2 研究方法18
• 1.3.3 本文的创新点18-20
• 第2章 物流配送与车辆路径问题理论概述20-26
• 2.1 物流配送理论概述20-21
• 2.1.1 物流20
• 2.1.2 物流配送20-21
• 2.2 车辆路径问题的基础理论21-23
• 2.2.1 车辆调度问题的理论概述21
• 2.2.2 车辆路径问题的理论概述21-23
• 2.3 车辆路径问题的优化方法23-25
• 2.4 本章小结25-26
• 第3章 速递物流邮车路径优化模型的建立26-32
• 3.1 车辆路径问题的数学模型26-27
• 3.2 邮车路径优化的成本分析27-28
• 3.2.1 邮车路径选择的影响因素27-28
• 3.2.2 邮车路径成本构成28
• 3.3 邮车路径优化模型的建立28-31
• 3.3.1 问题描述28-29
• 3.3.2 模型假设条件29
• 3.3.3 符号的说明29-30
• 3.3.4 模型的建立30-31
• 3.4 本章小结31-32
• 第4章 基于改进蚁群算法的邮车路径优化算法32-46
• 4.1 蚁群算法相关理论概述32-36
• 4.1.1 蚁群算法的数学模型32-34
• 4.1.2 蚁群算法的实现步骤34-36
• 4.1.3 蚁群算法的特点36
• 4.2 遗传算法的相关理论概述36-40
• 4.2.1 遗传算法的基本概念37
• 4.2.2 遗传算法的要素分析37-39
• 4.2.3 遗传算法的基本步骤39-40
• 4.3 蚁群算法的改进40-44
• 4.3.1 蚁群算法与遗传算法的融合40
• 4.3.2 遗传算法对蚁群算法的改进40-41
• 4.3.3 蚁群算法的其他改进41-42
• 4.3.4 改进蚁群算法的步骤42-44
• 4.4 邮车路径优化的算法设计44-45
• 4.4.1 邮车路径的编码44
• 4.4.2 邮车路径的适应度函数44-45
• 4.4.3 邮车路径的操作算子45
• 4.5 本章小结45-46
• 第5章 邯郸市邮政速递物流邮车路径优化实证研究46-60
• 5.1 邯郸市邮政速递概况46-48
• 5.1.1 邯郸市邮政速递物流概述46
• 5.1.2 邯郸市速递物流业务介绍46
• 5.1.3 邯郸市邮政速递物流运营现状46-48
• 5.2 实证研究48-57
• 5.2.1 邮车路径优化模型的数据获取50-54
• 5.2.2 邮车最佳行驶路径方案54
• 5.2.3 优化结果对比分析54-57
• 5.3 对邯郸速递物流及其邮车路径优化的对策和建议57-59
• 5.4 本章小结59-60
• 结论与展望60-61
• 致谢61-62
• 参考文献62-66
• 附录：算法实现的部分源代码66-76
• 作者简介76-77
• 攻读硕士学位期间发表的论文和科研成果77-78

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本文编号：581728