以运输成本最低为目标的同时取送货车辆路径优化研究

发布时间：2017-04-28 15:03

  本文关键词：以运输成本最低为目标的同时取送货车辆路径优化研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着科技的进步和现代化的发展,传统的通过降低能耗,提高生产率的方法创利的空间越来越小,现代物流是打破这一瓶颈的重要手段,合理的物流规划能够有效地降低成本,提高效益,物流合理化高效化越来越受到社会广泛的重视。据统计,2015年社会物流总费用占GDP比为17%,其中,运输费用占了整个物流费用的50%左右,运输配送费用的降低会给整个社会带来巨大的经济效益。对于运输而言,满足客户需求,合理调度车辆,组织行车路线是几项基本任务,那么如何在一定约束条件下协调完成好这几项任务,这就引出了车辆路径规划问题。车辆路径规划是现代运输的一个重要方面,也是国内外物流专家们的重点研究领域。合理的车辆路径规划能够提高运输效率,降低物流成本,车辆路径问题的研究具有重要的理论和现实意义。传统的车辆路径问题(Vehicle Routing Problem,VRP)只考虑了单纯的取货或者送货过程,没有将取货和送货作为一个整体来看待,而本文研究的同时完成取货和送货需求的车辆路径问题(Vehicle Routing Problem With Simultaneous Delivery and Pickup,VRPSDP)没有取送货的先后顺序要求。同时完成取送货任务,避免了迂回运输和重复运输,能够有效地降低成本,提升运输效率,也是逆向物流和绿色物流的发展要求。通常研究VRPSDP都以路径最短为优化目标建立模型,比较片面地追求里程最小化,或者只考虑运输成本当中的某项成本建立成本最低的车辆路径模型,这些路径选择方法忽略了配送过程中其他因素的影响,比较理想化。然而在实际运营中,运输费用包括车辆费用和间接费用。车辆费用由人工费用、燃料消耗、轮胎损耗、保修费用、车船使用税、行车事故损失、折旧等构成。间接费用指运输过程中为管理和组织运输配送所发生的各项管理费用和业务费用。基于这种思想,行驶里程最短的方案不一定是成本最低的方案。因此有必要建立一个综合考虑到运输成本各个方面的车辆路径优化模型,使配送方案更加合理化。通过对运输成本的分析,找出其中影响车辆路径选择的因素,把人工费用、燃料消耗、轮胎损耗、保修费用和折旧这五项成本当作影响因素,构建了一个基于成本最低的同时取送货的车辆路径优化模型,同时针对VRPSDP中客户点取送货需求容量限制和被服务次数限制这两个约束提出了改进想法,VRPSDP是公认的NP难问题,本文采用遗传算法对车辆路径模型进行优化求解,用MATLAB遗传算法工具包进行程序编写,最后用两个算例来验证本文提出的VRPSDP模型的有效性及合理性。
【关键词】：车辆路径 遗传算法 运输成本 优化模型
【学位授予单位】：吉林大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U116.2;F252
【目录】：

• 摘要4-6
• Abstract6-11
• 第1章 绪论11-21
• 1.1 研究背景及意义11-13
• 1.2 国内外研究现状13-19
• 1.2.1 国外研究现状13-15
• 1.2.2 国内研究现状15-18
• 1.2.3 小结18-19
• 1.3 研究内容及技术路线19-20
• 1.4 本章小结20-21
• 第2章 车辆路径问题及其算法综述21-29
• 2.1 车辆路径问题综述21-23
• 2.1.1 车辆路径问题描述21-22
• 2.1.2 车辆路径问题分类22-23
• 2.2 车辆路径问题算法综述23-27
• 2.2.1 精确算法23-24
• 2.2.2 启发式算法24-26
• 2.2.3 群体智能算法26-27
• 2.3 本章小结27-29
• 第3章 同时取送货车辆路径问题模型建立29-39
• 3.1 运输成本分析29-30
• 3.2 同时取送货车辆路径问题建模30-35
• 3.2.1 问题描述和基本假设30-31
• 3.2.2 参数和变量定义31-32
• 3.2.3 模型的构建32-35
• 3.3 改进的同时取送货车辆路径问题35-37
• 3.4 本章小结37-39
• 第4章 同时取送货车辆路径问题遗传算法求解39-47
• 4.1 遗传算法综述39-40
• 4.1.1 遗传算法简介39
• 4.1.2 遗传算法求解过程介绍39-40
• 4.2 同时取送货车辆路径问题遗传算法设计40-45
• 4.2.1 染色体编码40
• 4.2.2 初始化种群40-41
• 4.2.3 适应度评估41
• 4.2.4 选择操作41-42
• 4.2.5 交叉操作42-43
• 4.2.6 变异操作43-44
• 4.2.7 终止条件44
• 4.2.8 解的表示44
• 4.2.9 实现工具44-45
• 4.3 本章小结45-47
• 第5章 同时取送货车辆路径问题算例分析47-63
• 5.1 算例建立47-56
• 5.1.1 模型参数设置49-54
• 5.1.2 求解结果分析54-56
• 5.2 改进的同时取送货车辆路径问题算例56-61
• 5.2.1 算例改进56-59
• 5.2.2 求解结果分析59-61
• 5.3 本章小结61-63
• 第6章 总结与展望63-65
• 6.1 总结63-64
• 6.2 研究展望64-65
• 参考文献65-69
• 附录69-75
• 作者简介75-77
• 致谢77

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