生鲜食品冷链物流配送车辆路径优化

发布时间：2017-09-04 09:22

  本文关键词：生鲜食品冷链物流配送车辆路径优化

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【摘要】：随着现代饮食结构的多样化,人类对于生鲜食品的需要值日益增大。而生鲜食品具有生命周期短、易腐率高、保存不易的特性,因此在日常物流运输和配送需要在一定的恒温条件下进行,这就有赖于低温物流系统的支持。而由于我们的冷链物流相对于其他国家而言,低温物流的研发开始的比较慢,冷藏保鲜技术落后,专业人才相对缺乏,导致在配送过程中生鲜产品的新鲜程度大打折扣,则冷链配送的成本高昂。在冷链物流的所有环节中,配送车辆路径的规划问题是至关重要的一个环节,对冷链物流的总经济成本,配送的质量以及客户满意度有着最直接的影响。因此,本文研究的主题是通过科学合理地规划生鲜食品冷链物流配送车辆路径,有效的降低冷链物流配送的总经济成本,并保障生鲜食品配送过程的新鲜程度,满足客户对于配送时间的不同个性化需求以及提高物流配送的安全性。本文首先考虑了生鲜食品配送过程易腐败变质、生命周期短等特征,以及低温派送任务中产生的多项费用,如车辆派遣费用、运输费用、制冷费用等等。接着将生鲜食品冷链物流配送过程中总经济成本最低化作为运筹学模型的决策目标,提出生鲜食品冷链派送车辆路径的一般建模。然后综合考虑生鲜食品配送过程中由于发生腐败变质而产生的货损成本和不同客户对配送时间的个性化要求,以及配送过程疲劳驾驶的规避等因素,对生鲜食品冷链物流配送车辆路径规划的一般模型进行优化,提出了一个带时间窗的生鲜食品冷链物流配送路径车辆规划模型,综合考虑了配送过程中的客户配送时间要求、生鲜食品货损成本等因素。本文还从配送安全性角度出发,考虑了物流配送过程中疲劳驾驶情况的规避。最后,本文运用遗传算法在MATLAB数学软件上进行编程,来求解本文提出的运筹学模型,并使用一家海产品企业冷链配送数据来验证文中提出模型和算法的可行性和合理性,为物流的承运商或者物流规划的设计者提供一个可行的路径规划方法和参考方案。
【关键词】：冷链物流 带时间窗车辆路径问题 生鲜食品配送
【学位授予单位】：华侨大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U116.2;F252
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 第1章 绪论8-22
• 1.1 研究背景及意义8-12
• 1.1.1 研究背景8-10
• 1.1.2 研究意义10-12
• 1.2 国内外研究现状12-16
• 1.2.1 冷链物流研究现状12-13
• 1.2.2 配送路径规划问题研究现状13-14
• 1.2.3 冷链物流配送车辆路径问题研究现状14-15
• 1.2.4 研究述评15-16
• 1.3 本文的研究内容及研究方法16-19
• 1.3.1 本文的研究内容16-18
• 1.3.2 本文的研究框架图18
• 1.3.3 本文的研究方法18-19
• 1.4 本文的创新点19-20
• 1.5 本章小结20-22
• 第2章 冷链物流配送路径问题的研究基础22-35
• 2.1 冷链物流22-24
• 2.1.1 冷链物流的定义22
• 2.1.2 冷链物流的特性22-23
• 2.1.3 冷链物流环节分析23-24
• 2.2 配送车辆路径规划问题24-27
• 2.2.1 配送车辆路径问题的定义24
• 2.2.2 配送车辆路径问题的分类24-25
• 2.2.3 配送车辆路径问题的构成要素25-27
• 2.3 配送车辆路径规划问题的求解算法27-35
• 2.3.1 精确算法27-29
• 2.3.2 启发式算法29-35
• 第3章 生鲜食品冷链物流配送路径的一般模型35-43
• 3.1 生鲜食品冷链物流配送车辆路径问题的描述35
• 3.2 建模思路35-36
• 3.3 假设、约束条件及参数描述36-38
• 3.3.1 模型的一般假设36-37
• 3.3.2 模型的约束条件37
• 3.3.3 模型的参数设置37-38
• 3.4 生鲜食品冷链物流配送成本分析38-40
• 3.4.1 车辆派遣费用38-39
• 3.4.2 运输成本39
• 3.4.3 制冷成本39-40
• 3.5 模型建立40-41
• 3.6 本章小结41-43
• 第4章 生鲜食品冷链物流配送路径模型的优化43-49
• 4.1 模型优化思路43-44
• 4.2 时间窗约束44-45
• 4.3 冷链产品配送过程中产生变质损耗成本45
• 4.4 生鲜食品配送过程疲劳驾驶情况45-47
• 4.5 本章小结47-49
• 第5章 生鲜食品冷链物流配送车辆路径模型的求解49-55
• 5.1 遗传算法简介49-50
• 5.1.1 遗传算法相关概念49-50
• 5.1.2 遗传算法的特点50
• 5.2 遗传算法求解模型过程50-54
• 5.2.1 算法参数设定50-51
• 5.2.2 染色体编码51-52
• 5.2.3 种群初始化52
• 5.2.4 适应度函数处理52
• 5.2.5 遗传操作52-54
• 5.2.6 终止条件54
• 5.3 本章小结54-55
• 第6章 生鲜食品企业配送路径优化算例55-75
• 6.1 S海产品公司简介55-57
• 6.2 S公司海产品冷链配送现状57-59
• 6.2.1 S公司冷链配送运营模式57
• 6.2.2 S公司生鲜食品冷链配送路径现状57-58
• 6.2.3 S公司冷链配送路径存在的问题58-59
• 6.3 S公司海产品冷链物流车辆配送路径优化59-66
• 6.3.1 算例数据处理和参数设置59-62
• 6.3.2 算例的求解过程62-65
• 6.3.3 算例的求解结果65-66
• 6.4 企业算例优化结果分析66-70
• 6.5 对生鲜食品企业冷链配送的优化建议70-73
• 6.5.1 提高冷藏车利用效率70
• 6.5.2 增强突发事件应急处理能力70-71
• 6.5.3 开拓业务范围71-72
• 6.5.4 集成物流资源，均摊物流费用72
• 6.5.5 完善信息化冷链配送系统72
• 6.5.6 秉持当代物流服务信念72-73
• 6.6 本章小结73-75
• 第7章 结论与展望75-79
• 7.1 研究成果与主要贡献75-77
• 7.1.1 研究成果75-76
• 7.1.2 主要贡献76-77
• 7.2 研究进一步展望77-79
• 参考文献79-83
• 致谢83-84
• 个人简历、在学期间发表的学术论文及研究成果84

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1 杨小q，

本文编号：790640