基于蜂群算法的越库车辆调度与路径优化研究

发布时间：2021-02-02 21:36

　　随着互联网与现代物流技术的快速发展,带来了物流配送需求量的增加,因此各个企业的市场效益竞争越来越激烈。为了提高企业的市场竞争力与市场份额,减少物流配送费用成了各企业提高公司利润的有效途径,越库作为一种新型的物流配送方式,可以达到降低库存管理费用、快速配送的目的。同时随着消费者的需求增多,货物种类增多,车辆配送货物的要求也随之提高。对于现代物流管理而言,传统的配送模式已经不能满足当前的物流需求,这就需要从物流供应链整体出发,高效协调各环节的运作,使整体的效益最优化。因此,本文针对越库车辆调度与路径优化问题,研究以越库中心的操作费用和车辆运输费用之和为目标的最小化问题。本文研究的问题是初始时刻,出入库货车均已装满货物等待在越库中心,当入库货车停靠分配的入库仓门后,需卸载完所有货物后才可以离开,然后将货物按照已知出库货车上货物的种类和数量搬运至出库仓门,出库货车装载完货物后按照相应的顾客区域配送货物至顾客点。根据问题的特点建立数学模型,并依据仓门总数、入库货车数、顾客总数,将研究问题分为小、中、大三种不同的规模,并设计遗传算法、蜂群算法和改进的蜂群算法来求解模型。首先根据研究问题的实际情况和... 

【文章来源】：广东工业大学广东省

【文章页数】：63 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

种群划分Tab.4-1Thedivisionofpopulation

染色体构造示意图

【参考文献】：
期刊论文
[1]越库配送车辆调度问题的自适应遗传算法研究[J]. 缪朝炜,苏瑞泽,张杰.  管理工程学报. 2016(04)
[2]基于模糊时间窗的多中心开放式车辆路径问题[J]. 杨翔,范厚明,张晓楠,李阳.  计算机集成制造系统. 2016(07)
[3]面向货物装卸需求的越库仓门分配和货车排序[J]. 李敬峰,叶艳,傅惠.  工业工程. 2016(02)
[4]一种改进的人工蜂群算法[J]. 臧明相,马轩,段奕明.  西安电子科技大学学报. 2015(02)
[5]带有车辆总成本和时间窗约束的工业区废弃物回收车辆调度优化[J]. 李佳书,范厚明,张晓楠,李阳.  物流技术. 2014(03)
[6]基于局部最优解的改进人工蜂群算法[J]. 王冰.  计算机应用研究. 2014(04)
[7]约束多目标人工蜂群算法[J]. 毕晓君,王艳娇.  吉林大学学报(工学版). 2013(02)
[8]越库中心选址模型与启发式算法[J]. 毛道晓,徐克林,张志英,侯丽清.  中南大学学报(自然科学版). 2013(02)
[9]供应网络中越库转运中心仓门分配问题研究[J]. 强瑞,缪朝炜,吴为民.  管理工程学报. 2011(01)
[10]带软时间窗的集货与送货多车辆路径问题节约算法[J]. 祁文祥,陆志强,孙小明.  交通运输工程学报. 2010(02)

硕士论文
[1]遗传算法在物流配送中的研究与应用[D]. 黄尚.广东工业大学 2013



本文编号：3015405