绿色物流下物流配送路径优化研究

发布时间：2017-03-26 22:04

  本文关键词：绿色物流下物流配送路径优化研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：绿色运输作为绿色物流的重要组成部分,强调在运输过程中降低能源消耗、减少废气排放。公路运输作为货物运输的主要方式,在能源消耗、环境污染等方面存在严重的问题。笔者在公路运输的路径规划方面做了深入的分析与研究,认为优化带取送货物流配送路径、采用协同物流配送方式可使公路运输在能源消耗、环境污染方面大为改观。本文首先对国内外遗传算法的研究现状进行了梳理,整理了各研究者在遗传算法编码、选择、交叉、变异等方面的优化手段与方法;其次,详细讨论了遗传算法的搜索原理及经典遗传算法的计算过程,并深入讨论了遗传算法早熟、局部最优的原因;再次,笔者在遗传算法哲学基础的指导下提出相似度与临时分组两个概念或操作来提高遗传算法过程中种群的多样性,并将遗传算法竞争操作分为两个过程,排挤竞争与适应度竞争以提高其收敛性。最后,笔者采用python语言实现了改进的排挤小生境遗传算法,并通过算例比较分析证明该遗传算法的正确性与可行性。本文认为绿色物流最有效的实现手段是物流企业的协同配送。本文对协同配送问题进行了深入讨论,并建立了数学模型。首先提出了针对协同配送问题,建议客户重新分组策略,将协同配送的物流配送路径优化问题转化为多个单配送中心的物流路径优化问题。在此基础上采用改进的排挤小生境遗传算法进行求解。并通过数据进行分析,证明协同配送是绿色物流比较有效的实现方式。
【关键词】：相似度 绿色物流 物流配送路径优化 遗传算法 小生境
【学位授予单位】：河南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U116.2;F252.1
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 1 绪论9-17
• 1.1 研究背景9-10
• 1.2 研究意义10-11
• 1.3 国内外相关研究综述11-13
• 1.4 本文研究方法13-14
• 1.5 本文主要研究内容14
• 1.6 本文组织结构14-17
• 2 物流配送路径优化基础理论17-25
• 2.1 绿色物流及实现途径17-18
• 2.1.1 绿色物流17-18
• 2.1.2 绿色物流实现途径18
• 2.2 物流配送路径优化问题18-20
• 2.3 遗传算法20-23
• 2.3.1 遗传算法原理20
• 2.3.2 遗传算法计算过程20-22
• 2.3.3 遗传算法优化方法22-23
• 2.4 小生境技术23-24
• 2.5 本章小结24-25
• 3 物流配送路径优化数学模型25-33
• 3.1 带取送货物流配送路径优化数学模型25-27
• 3.1.1 问题描述25-26
• 3.1.2 数学模型26-27
• 3.2 协同配送物流配送路径优化数学模型27-31
• 3.2.1 问题描述27-28
• 3.2.2 数学模型28-29
• 3.2.3 协同配送企业或站点的配送范围调整方法29-31
• 3.3 本章小结31-33
• 4 改进的排挤小生境遗传算法设计、实现与算例分析33-54
• 4.1 改进的排挤小生境遗传算法设计33-35
• 4.1.1 编码设计33
• 4.1.2 初始化群体33-34
• 4.1.3 生成下一代操作34
• 4.1.4 变异操作34-35
• 4.1.5 终止准则35
• 4.1.6 适应度函数35
• 4.2 排挤小生境技术优化方案35-37
• 4.2.1 相似度概念的提出35-36
• 4.2.2 临时分组36-37
• 4.3 改进的排挤小生境遗传算法计算流程37-38
• 4.4 改进的排挤小生境遗传算法实现38-43
• 4.4.1 初始化函数39
• 4.4.2 生成下一代函数39-43
• 4.4.3 变异函数43
• 4.5 实验43-46
• 4.5.1 实验过程43-46
• 4.5.2 实验总结46
• 4.6 算例分析46-52
• 4.6.1 单纯送货物流配送模型算例分析46-48
• 4.6.2 带取送货物流配送路径优化算例分析48-49
• 4.6.3 协同配送算例分析49-52
• 4.7 本章小结52-54
• 5 总结与展望54-56
• 5.1 论文总结54
• 5.2 未来研究工作展望54-56
• 参考文献56-58
• 致谢58-59
• 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果59-60

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本文编号：269412