乌鲁木齐市社区蔬菜直销统一配送路径优化研究
发布时间：2021-01-31 16:53
为了降低城市居民所购买的蔬菜的价格，改善城市居民买菜难、买菜贵等民生问题。新疆维吾尔自治区政府通过搭建平台，企业运行及社区出人力的方式。探索出一种新的蔬菜销售模式——社区蔬菜直销点。这种经营模式可以较为有效地解决乌鲁木齐市内蔬菜销售价格偏高的现状，保障市民能够就近买到低价的蔬菜。社区蔬菜直销点在政府的指导下要实行统一采购、统一配送、统一标识、统一定价、统一销售的“五统一”管理模式。但是在完善该经营模式的过程中，经营者和相关服务企业没有对蔬菜实施统一配送的工作，造成总成本居高不下。在物流业高速发展的今天，配送作为物流服务活动中的一项综合性活动形式，在社会经济发展中发挥着越来越重要的作用。配送运输车辆线路的优化，有利于提高物流经济效益、减少企业的运输成本、实现物流的科学化。本文对乌鲁木齐市社区蔬菜统一配送问题进行研究，以配送运输费用最小为目标，结合相关农副产品流通企业的实际情况，考虑容量和服务时间的约束下，构建了有固定存储仓库、有第三方物流公司参与、蔬菜应急配送三种情况下单车场多车型联合运输车辆路径优化问题的模型，之后采用进雷达扫描分组法与改进遗传算法相结合构成RSG-GA混合算法进行求解...
【文章来源】：新疆农业大学新疆维吾尔自治区
【文章页数】：96 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 本文研究的背景及意义
1.1.1 本文的研究背景
1.1.2 本文的研究意义
1.2 车辆路径问题国内外研究现状
1.2.1 国外研究现状
1.2.2 国内研究现状
1.3 本文主要的研究内容和结构安排
1.3.1 本文主要研究内容
1.3.2 本文的结构安排
1.4 本章小结
第2章 车辆路径问题及其求解的算法基础
2.1 车辆路径问题
2.1.1 车辆路径问题的一般描述
2.1.2 车辆路径问题的分类
2.2 解决车辆路径问题的相关算法
2.3 本章小结
第3章 RSG 算法和遗传算法的研究与改进
3.1 RSG 算法介绍
3.1.1 RSG 算法的基本思想
3.1.2 RGS 算法的基本操作
3.1.3 RSG 算法的适用领域及改进研究
3.2 遗传算法
3.2.1 遗传算法的基本思想
3.2.2 遗传算法的基本操作
3.2.2.1 编码
3.2.2.2 适应度
3.2.2.3 遗传操作
3.2.2.4 终止条件
3.2.3 遗传算法的优缺点
3.3 遗传算法的改进研究
3.4 本章小结
第4章 社区蔬菜直销配送特点及统一配送模型构建
4.1 社区蔬菜配送的特点
4.2 现阶段城市社区蔬菜配送模式
4.3 乌鲁木齐市社区蔬菜直销配送现状
4.4 社区蔬菜直销统一配送模型构建
4.4.1 CVRPTW 描述
4.4.2 有固定存储仓库的多车型联合配送运输优化模型
4.4.3 有第三方物流公司参与的配送运输优化模型
4.4.4 应急配送条件下蔬菜统一配送运输优化模型
4.4.5 模型分析
4.5 本章小结
第5章 RSG‐GA 混合算法实现与模型验证
5.1 RSG-GA 混合算法扫描操作方法设计
5.1.1 扫描操作的设计思路
5.1.2 扫描操作算法步骤
5.2 RSG-GA 混合算法遗传操作方法设计
5.2.1 遗传操作的设计思路
5.2.2 遗传操作算法步骤
5.3 参数分析
5.4 RSG‐GA 混合算法的优势
5.5 模型验证与结果分析
5.5.1 有固定存储仓库的多车型联合配送运输优化模型结果分析
5.5.2 有第三方物流公司参与的配送运输优化模型结果分析
5.5.3 应急配送条件下蔬菜统一配送运输优化模型结果分析
5.6 本章小结
第6章 结论与展望
参考文献
附录
致谢
作者简历及发表论文
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于遗传-模拟退火算法的单层球面网壳结构破坏模式优化[J]. 刘文政,叶继红. 建筑结构学报. 2013(05)
[2]基于多目标优化的模糊需求VRPTW动态管理[J]. 王君,李波. 管理学报. 2013(02)
[3]基于遗传算法的最大类间方差法的改进[J]. 杨修国. 电子设计工程. 2013(01)
[4]基于遗传算法的物流配送路径优化算法[J]. 张静,卫文学,刘倩. 中国科技信息. 2013(01)
[5]改进的遗传算法在优化BP网络权值中的应用[J]. 姚明海. 计算机工程与应用. 2013(24)
[6]带服务优先级的煤矿物资配送车辆路径问题[J]. 郭海湘,杨娟,於世为,廖貅武. 系统管理学报. 2012(01)
[7]混合量子遗传算法及其在VRP中的应用[J]. 蔡蓓蓓,张兴华. 计算机仿真. 2010(07)
[8]带有时间窗的多配送中心车辆调度问题研究[J]. 施朝春,王旭,葛显龙. 计算机工程与应用. 2009(34)
[9]有容量约束车辆路径问题的多目标遗传算法[J]. 邹书蓉,黄晓滨,张洪伟. 西南交通大学学报. 2009(05)
[10]遗传选择算子的比较与研究[J]. 杨平,郑金华. 计算机工程与应用. 2007(15)
博士论文
[1]基于记忆—评价—引导机制的免疫优化算法研究[D]. 宋丹.中南大学 2013
[2]混合免疫优化理论与算法及其应用研究[D]. 吴建辉.湖南大学 2013
[3]一些路线问题的算法设计与分析[D]. 包晓光.华东理工大学 2012
[4]食品冷链物流运输服务网络优化研究[D]. 黄纯辉.武汉理工大学 2012
[5]基于遗传算法的模拟电路优化设计方法研究[D]. 于健海.哈尔滨工业大学 2010
[6]车辆路线问题的二阶段启发式算法及其在现代物流配送中的应用[D]. 戴锡.复旦大学 2004
硕士论文
[1]基于时间满意度的时装业配送车辆调度研究[D]. 孙琼玲.南京财经大学 2011
[2]基于遗传算法的车辆调度系统设计[D]. 秦本涛.浙江工业大学 2009
[3]基于蚁群算法的海防部队车辆路径优化问题研究[D]. 闫大勇.国防科学技术大学 2008
[4]基于遗传算法的原油运输车辆调度优化研究[D]. 许和进.南京林业大学 2008
[5]遗传算法在非满载车辆调度中的应用研究[D]. 孙学农.中国石油大学 2007
[6]现代物流配送中心车辆线路优化方案研究与应用[D]. 张丹羽.山东大学 2005
[7]物流配送车辆调度优化研究[D]. 夏新海.武汉理工大学 2004
本文编号：3011251
【文章来源】：新疆农业大学新疆维吾尔自治区
【文章页数】：96 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 本文研究的背景及意义
1.1.1 本文的研究背景
1.1.2 本文的研究意义
1.2 车辆路径问题国内外研究现状
1.2.1 国外研究现状
1.2.2 国内研究现状
1.3 本文主要的研究内容和结构安排
1.3.1 本文主要研究内容
1.3.2 本文的结构安排
1.4 本章小结
第2章 车辆路径问题及其求解的算法基础
2.1 车辆路径问题
2.1.1 车辆路径问题的一般描述
2.1.2 车辆路径问题的分类
2.2 解决车辆路径问题的相关算法
2.3 本章小结
第3章 RSG 算法和遗传算法的研究与改进
3.1 RSG 算法介绍
3.1.1 RSG 算法的基本思想
3.1.2 RGS 算法的基本操作
3.1.3 RSG 算法的适用领域及改进研究
3.2 遗传算法
3.2.1 遗传算法的基本思想
3.2.2 遗传算法的基本操作
3.2.2.1 编码
3.2.2.2 适应度
3.2.2.3 遗传操作
3.2.2.4 终止条件
3.2.3 遗传算法的优缺点
3.3 遗传算法的改进研究
3.4 本章小结
第4章 社区蔬菜直销配送特点及统一配送模型构建
4.1 社区蔬菜配送的特点
4.2 现阶段城市社区蔬菜配送模式
4.3 乌鲁木齐市社区蔬菜直销配送现状
4.4 社区蔬菜直销统一配送模型构建
4.4.1 CVRPTW 描述
4.4.2 有固定存储仓库的多车型联合配送运输优化模型
4.4.3 有第三方物流公司参与的配送运输优化模型
4.4.4 应急配送条件下蔬菜统一配送运输优化模型
4.4.5 模型分析
4.5 本章小结
第5章 RSG‐GA 混合算法实现与模型验证
5.1 RSG-GA 混合算法扫描操作方法设计
5.1.1 扫描操作的设计思路
5.1.2 扫描操作算法步骤
5.2 RSG-GA 混合算法遗传操作方法设计
5.2.1 遗传操作的设计思路
5.2.2 遗传操作算法步骤
5.3 参数分析
5.4 RSG‐GA 混合算法的优势
5.5 模型验证与结果分析
5.5.1 有固定存储仓库的多车型联合配送运输优化模型结果分析
5.5.2 有第三方物流公司参与的配送运输优化模型结果分析
5.5.3 应急配送条件下蔬菜统一配送运输优化模型结果分析
5.6 本章小结
第6章 结论与展望
参考文献
附录
致谢
作者简历及发表论文
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于遗传-模拟退火算法的单层球面网壳结构破坏模式优化[J]. 刘文政,叶继红. 建筑结构学报. 2013(05)
[2]基于多目标优化的模糊需求VRPTW动态管理[J]. 王君,李波. 管理学报. 2013(02)
[3]基于遗传算法的最大类间方差法的改进[J]. 杨修国. 电子设计工程. 2013(01)
[4]基于遗传算法的物流配送路径优化算法[J]. 张静,卫文学,刘倩. 中国科技信息. 2013(01)
[5]改进的遗传算法在优化BP网络权值中的应用[J]. 姚明海. 计算机工程与应用. 2013(24)
[6]带服务优先级的煤矿物资配送车辆路径问题[J]. 郭海湘,杨娟,於世为,廖貅武. 系统管理学报. 2012(01)
[7]混合量子遗传算法及其在VRP中的应用[J]. 蔡蓓蓓,张兴华. 计算机仿真. 2010(07)
[8]带有时间窗的多配送中心车辆调度问题研究[J]. 施朝春,王旭,葛显龙. 计算机工程与应用. 2009(34)
[9]有容量约束车辆路径问题的多目标遗传算法[J]. 邹书蓉,黄晓滨,张洪伟. 西南交通大学学报. 2009(05)
[10]遗传选择算子的比较与研究[J]. 杨平,郑金华. 计算机工程与应用. 2007(15)
博士论文
[1]基于记忆—评价—引导机制的免疫优化算法研究[D]. 宋丹.中南大学 2013
[2]混合免疫优化理论与算法及其应用研究[D]. 吴建辉.湖南大学 2013
[3]一些路线问题的算法设计与分析[D]. 包晓光.华东理工大学 2012
[4]食品冷链物流运输服务网络优化研究[D]. 黄纯辉.武汉理工大学 2012
[5]基于遗传算法的模拟电路优化设计方法研究[D]. 于健海.哈尔滨工业大学 2010
[6]车辆路线问题的二阶段启发式算法及其在现代物流配送中的应用[D]. 戴锡.复旦大学 2004
硕士论文
[1]基于时间满意度的时装业配送车辆调度研究[D]. 孙琼玲.南京财经大学 2011
[2]基于遗传算法的车辆调度系统设计[D]. 秦本涛.浙江工业大学 2009
[3]基于蚁群算法的海防部队车辆路径优化问题研究[D]. 闫大勇.国防科学技术大学 2008
[4]基于遗传算法的原油运输车辆调度优化研究[D]. 许和进.南京林业大学 2008
[5]遗传算法在非满载车辆调度中的应用研究[D]. 孙学农.中国石油大学 2007
[6]现代物流配送中心车辆线路优化方案研究与应用[D]. 张丹羽.山东大学 2005
[7]物流配送车辆调度优化研究[D]. 夏新海.武汉理工大学 2004
本文编号：3011251
本文链接：https://www.wllwen.com/guanlilunwen/wuliuguanlilunwen/3011251.html
