连锁经营企业物流配送车辆路径优化系统的研究与实现
发布时间：2021-01-11 19:00
物流配送是连锁企业的重要基础与保障，已经成为保证连锁经营体系正常运营的基本条件。作为整个物流配送体系中重要一环的车辆路径优化问题，直接影响到整个物流运输的速度、成本和效益。本文研究连锁经营企业货物配送中的车辆路径优化问题，重点讨论了两种情况：单台车的车辆路径优化问题和多台车的车辆路径优化问题。单台车的车辆路径优化问题：配送中心通过一台车辆，一次性给各销售点配送所需货物。需要以尽可能小的成本，实现车辆在配送中心装载各销售点所需的全部货物后，通过合理的顺序给各销售点依次配送货物，最后再返回到配送中心，这可作为旅行商问题来处理。考虑到经典蚂蚁算法有时会反复选择不太好的路径的缺点，为此利用禁忌表来记录蚂蚁近期搜索过的路径，并将这种带禁忌表的蚂蚁算法，以多组参数作用于该类问题的具体的实例，获得了比较好的结果。多台车的车辆路径优化问题：配送中心拥有多台车辆，各销售点所需要货物的总量超过单台车辆的装载量，力争使用尽可能少的车辆，以尽可能小的总代价，完成给各销售点配送所需货物。将带有2-OPT策略的蚂蚁算法，以多组不同的参数，作用于二个经典的实例，都获得了比较好的结果，并与相关文献进行了比较。在上述理...
【文章来源】：湖南大学湖南省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：71 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
配送中心和销售点分布
图 2.4 第一组参数所对应的路径数量 m为 51，信息素重要程度因子 A为 2，启发式因子的重发因子为 0.1，调节信息素增加强度因子 jq 为 300，最大以找到长度为 463.8982 的最短路径，该路径通过各点的、5、49、9、50、16、2、29、21、34、30、10、39、33、、42、40、13、41、4、18、47、12、46、51、27、48、43、26、8、31、28、3、20、35、36、22。
图 2.4 第一组参数所对应的路径数量 m为 51，信息素重要程度因子 A为 2，启发式因子的重发因子为 0.1，调节信息素增加强度因子 jq 为 300，最大以找到长度为 463.8982 的最短路径，该路径通过各点的、5、49、9、50、16、2、29、21、34、30、10、39、33、、42、40、13、41、4、18、47、12、46、51、27、48、43、26、8、31、28、3、20、35、36、22。
【参考文献】：
期刊论文
[1]物流配送路线选择与改进研究——基于唐山夏日连锁超市的[J]. 王志平,蔡学玲,管超. 现代商贸工业. 2014(13)
[2]考虑城市路网结构的物流配送优化方法[J]. 周瑞华. 地理空间信息. 2014(03)
[3]一种车辆路径规划的新型蚁群算法研究[J]. 赵冬玲,杨艳,潘正运. 电子器件. 2014(03)
[4]基于C-W节约算法的物流配送车辆路径问题的研究[J]. 赵春阁,徐群. 泰山学院学报. 2014(03)
[5]采用不同算法求解车辆路径问题的对比分析[J]. 李宁馨. 重庆工商大学学报(自然科学版). 2014(05)
[6]同时取送货车辆路径问题的改进人工鱼群算法[J]. 柳毅,余福茂,俞武扬. 杭州电子科技大学学报. 2014(03)
[7]一种车辆路径优化调度算法的研究与仿真[J]. 彭其华. 计算机仿真. 2014(05)
[8]遗传算法在物流配送运输车辆路径优化中的应用和改进[J]. 钟惟钰. 物流技术. 2014(09)
[9]带服务优先级车辆路径问题的扫描禁忌搜索算法[J]. 黎金玲,陈燕,王德运,郭海湘,杨娟. 数学的实践与认识. 2014(09)
[10]多配送中心车辆调度问题的DNA计算模型[J]. 殷脂,温蜜. 上海电力学院学报. 2014(02)
博士论文
[1]基于多目标规划的危险废弃物物流选址—选线模型研究[D]. 万凤娇.武汉理工大学 2010
[2]第三方物流配送车辆路径问题模型及算法研究[D]. 彭北青.华中科技大学 2009
[3]邮政物流车辆路径问题研究[D]. 吕雄伟.西南交通大学 2009
[4]物流配送车辆路径方案的智能生成方法研究[D]. 黄敏芳.大连理工大学 2009
[5]连锁经营企业物流配送系统集成规划模型及算法研究[D]. 王雪峰.上海交通大学 2008
硕士论文
[1]免疫遗传算法在车辆路径问题中的应用研究[D]. 苑立杰.大连海事大学 2013
[2]基于多目标模型的超市配送车辆路径选择研究[D]. 梅灼情.福建农林大学 2012
[3]蚁群算法的改进及其在车辆路径问题中的应用[D]. 郭倩倩.西南交通大学 2007
本文编号：2971307
【文章来源】：湖南大学湖南省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：71 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
配送中心和销售点分布
图 2.4 第一组参数所对应的路径数量 m为 51，信息素重要程度因子 A为 2，启发式因子的重发因子为 0.1，调节信息素增加强度因子 jq 为 300，最大以找到长度为 463.8982 的最短路径，该路径通过各点的、5、49、9、50、16、2、29、21、34、30、10、39、33、、42、40、13、41、4、18、47、12、46、51、27、48、43、26、8、31、28、3、20、35、36、22。
图 2.4 第一组参数所对应的路径数量 m为 51，信息素重要程度因子 A为 2，启发式因子的重发因子为 0.1，调节信息素增加强度因子 jq 为 300，最大以找到长度为 463.8982 的最短路径，该路径通过各点的、5、49、9、50、16、2、29、21、34、30、10、39、33、、42、40、13、41、4、18、47、12、46、51、27、48、43、26、8、31、28、3、20、35、36、22。
【参考文献】：
期刊论文
[1]物流配送路线选择与改进研究——基于唐山夏日连锁超市的[J]. 王志平,蔡学玲,管超. 现代商贸工业. 2014(13)
[2]考虑城市路网结构的物流配送优化方法[J]. 周瑞华. 地理空间信息. 2014(03)
[3]一种车辆路径规划的新型蚁群算法研究[J]. 赵冬玲,杨艳,潘正运. 电子器件. 2014(03)
[4]基于C-W节约算法的物流配送车辆路径问题的研究[J]. 赵春阁,徐群. 泰山学院学报. 2014(03)
[5]采用不同算法求解车辆路径问题的对比分析[J]. 李宁馨. 重庆工商大学学报(自然科学版). 2014(05)
[6]同时取送货车辆路径问题的改进人工鱼群算法[J]. 柳毅,余福茂,俞武扬. 杭州电子科技大学学报. 2014(03)
[7]一种车辆路径优化调度算法的研究与仿真[J]. 彭其华. 计算机仿真. 2014(05)
[8]遗传算法在物流配送运输车辆路径优化中的应用和改进[J]. 钟惟钰. 物流技术. 2014(09)
[9]带服务优先级车辆路径问题的扫描禁忌搜索算法[J]. 黎金玲,陈燕,王德运,郭海湘,杨娟. 数学的实践与认识. 2014(09)
[10]多配送中心车辆调度问题的DNA计算模型[J]. 殷脂,温蜜. 上海电力学院学报. 2014(02)
博士论文
[1]基于多目标规划的危险废弃物物流选址—选线模型研究[D]. 万凤娇.武汉理工大学 2010
[2]第三方物流配送车辆路径问题模型及算法研究[D]. 彭北青.华中科技大学 2009
[3]邮政物流车辆路径问题研究[D]. 吕雄伟.西南交通大学 2009
[4]物流配送车辆路径方案的智能生成方法研究[D]. 黄敏芳.大连理工大学 2009
[5]连锁经营企业物流配送系统集成规划模型及算法研究[D]. 王雪峰.上海交通大学 2008
硕士论文
[1]免疫遗传算法在车辆路径问题中的应用研究[D]. 苑立杰.大连海事大学 2013
[2]基于多目标模型的超市配送车辆路径选择研究[D]. 梅灼情.福建农林大学 2012
[3]蚁群算法的改进及其在车辆路径问题中的应用[D]. 郭倩倩.西南交通大学 2007
本文编号：2971307
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