H物流公司车辆路径优化问题研究

发布时间：2023-06-03 15:27

　　随着信息网络技术的快速发展,和互联网的普及,电子商务越来越深入的影响着人们的生活。电子商务模式下的物流运输具有服务对象众多、地域分布广、时效要求高等特点,不同类型的电子商务物流企业有不同的客户位置、发货货量、发货频率,时间要求,拥有不同的仓库资源、运输车辆资源,具有不同的优化目标。因此,电子商务物流企业如何根据企业目标,运用现有可用的物流资源,规划车辆行驶路径,满足客户需求,建立一套高效的车辆调度系统,从而降低运输成本,提高客户服务质量,成为电子商务物流行业发展面临的重要问题,具有很高的研究意义和实用价值。首先,本文选择物流服务企业H物流公司作为研究对象,采用理论分析的方法,对车辆路径问题的相关理论进行阐述,包括车辆路径问题的分类、求解方法和研究现状。其次,通过对H物流公司内部物流管理的研究,发现H物流公司物流管理中存在的现状问题。通过对现状问题进行层层分解,依次分析成本管理、车辆运输路径规划管理,了解H物流公司现状问题存在的原因。最后,本文结合H物流公司物流管理现状和客户需求,运用车辆路径问题相关理论,从以下两个方面展开深入研究:研究带容量约束的车辆路径问题(Capacitated ...

【文章页数】：118 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
    1.1 研究背景
    1.2 研究意义
    1.3 国内外研究现状
    1.4 研究内容和研究方法
第二章 H物流公司的现状问题及原因分析
    2.1 H物流公司简介
    2.2 H物流公司现状问题
        2.2.1 公司利润下滑
        2.2.2 客户投诉严重
        2.2.3 员工流失严重
    2.3 H物流公司代表日选取
    2.4 H物流公司存在的问题分析
        2.4.1 运输成本上涨
        2.4.2 司机取货延误
        2.4.3 工作任务分配不均
    2.5 本章小结
第三章 基于改进Dijkstra算法的H物流公司车辆路径优化
    3.1 问题描述
    3.2 数学模型
    3.3 Dijkstra算法的理论
    3.4 改进Dijkstra算法的设计
    3.5 改进Dijkstra算法的实现步骤
    3.6 改进Dijkstra算法的实施过程
    3.7 改进Dijkstra算法的实施结果
    3.8 改进Dijkstra算法优化效果评估
    3.9 本章小结
第四章 基于遗传算法的H物流公司车辆路径优化
    4.1 遗传算法的理论
    4.2 遗传算法的设计
    4.3 遗传算法的实施过程
    4.4 改进Dijkstra算法结果为初始值的遗传算法实施结果
    4.5 改进Dijkstra算法结果为初始值的遗传算法效果评估
    4.6 本章小结
第五章 基于带时间窗改进Dijkstra算法的H物流公司车辆路径优化
    5.1 问题描述
    5.2 数学模型
    5.3 带时间窗改进Dijkstra算法的设计
    5.4 带时间窗改进Dijkstra算法的实现步骤
    5.5 带时间窗改进Dijkstra算法的实施过程
    5.6 带时间窗改进Dijkstra算法的实施结果
    5.7 带时间窗改进Dijkstra算法的效果评估
    5.8 本章小结
第六章 H物流公司车辆路径优化效果对比与选择
    6.1 公司利润优化效果对比
    6.2 客户投诉优化效果对比
    6.3 员工流失优化效果对比
    6.4 H物流公司车辆路径优化方案选择
结论与展望
参考文献
致谢
附录
    附录1 改进Dijkstra算法程序设计代码
    附录2 H物流公司代表日订单详情表
    附录3 改进Dijkstra算法优化效果
    附录4 遗传算法程序设计代码
    附录5 车辆运输作业时间表



本文编号：3829558