基于蚁群算法的电商物流末端配送模式及路径优化研究

发布时间：2017-05-04 17:10

  本文关键词：基于蚁群算法的电商物流末端配送模式及路径优化研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：电子商务物流末端配送作为物流环节的“最后一公里”,是整个电子商务活动中唯一与最终用户接触的环节,其配送服务模式是否合适以及配送效率是否符合客户预期,将直接影响到消费者对于整个网络购物活动的满意度,成为影响电子商务快速发展的一个重要因素。本文主要针对电商物流末端配送模式及路径优化进行研究。首先基于我国电商物理末端配送的基本情况以及各类人群的特点,构建电商物流末端综合配送模式,该模式一方面考虑不同人群特点选择相应的配送模式,另一方面,主要集中于平衡顾客满意度和成本方面,通过对时间窗的设置与选择,以及动态的模式转换方式,降低快递配送人员等待时间的不确定性和配送失败的风险,用平路长度来量化配送等待时间,为电商物流末端配送路径优化创造研究的基础,使路径优化研究更具意义。然后结合蚁群算法在TSP问题中的应用,分析了蚁群算法的基本原理与实现流程。基于蚁群算法对电商物流末端配送进行路径优化。在路径优化过程中将坡度和拥堵情况考虑其中。通过能量消耗对等的原则,将坡路转化为一定长度的平路,并通过层次分析法将与拥堵相关的因素转化为路径长度,进而通过蚁群算法对转化后的平路总长度进行路径的寻优,使寻得的路径更为优质,配送更加高效。最后对基于蚁群优化算法的电商物流末端配送路径优化过程进行MATLAB实验仿真。通过参照百度地图和实地调研的方式,综合考虑区域各配送点之间的路线长度和路况(坡度和拥堵情况),对贵州师范大学周边地理信息进行采集和绘制,对蚁群算法中一些关键参数值进行选取,以采集的信息作为具体实例对基于蚁群算法的电商物流末端配送路径优化进行MATLAB仿真,验证了其科学性和可行性。
【关键词】：物流末端 配送模式 路径优化 蚁群算法
【学位授予单位】：贵州师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F724.6
【目录】：

• 摘要6-8
• Abstract8-9
• 1 绪论9-18
• 1.1 研究背景与研究意义9-11
• 1.1.1 研究背景9-10
• 1.1.2 研究意义10-11
• 1.2 国内外研究综述11-14
• 1.2.1 电商物流末端配送模式研究现状11-12
• 1.2.2 路径优化研究现状12-14
• 1.3 研究内容及结构14-16
• 1.3.1 研究内容14-15
• 1.3.2 论文结构15
• 1.3.3 技术路线15-16
• 1.4 创新之处16-18
• 2 电商物流末端配送相关理论与模式研究18-27
• 2.1 相关概念的界定18-19
• 2.2 电商物流末端配送模式现状19-20
• 2.3 电商物流末端配送模式20-22
• 2.3.1 送货上门21
• 2.3.2 自助提货21-22
• 2.4 电商物流末端配送综合模式的构建22-27
• 3 路径优化的相关算法与工具选择27-33
• 3.1 传统启发式算法27-28
• 3.1.1 构造性算法27
• 3.1.2 改进性算法27-28
• 3.2 元启发式算法28-30
• 3.2.1 禁忌搜算算法28
• 3.2.2 模拟退火算法28-29
• 3.2.3 遗传算法29
• 3.2.4 蚁群算法29-30
• 3.3 路径优化算法的对比分析30-32
• 3.4 仿真工具的选择32-33
• 4 基于蚁群算法的电商物流末端路径优化33-43
• 4.1 蚁群算法的路径优化原理33-34
• 4.2 蚁群算法在TSP中的应用34-36
• 4.3 基于蚁群算法求解电商物流末端配送最优路径36-43
• 4.3.1 电商物流末端路径选择的原则36-37
• 4.3.2 求解物流末端配送最优路径基本实现步骤37-38
• 4.3.3 基于层次分析法的末端配送影响因素权重分析38-41
• 4.3.4 电商物流末端配送路径优化41-43
• 5 仿真验证与结果分析43-53
• 5.1 地理信息采集与处理43-47
• 5.1.1 地理信息的采集43
• 5.1.2 地理信息的处理43-47
• 5.2 MATLAB仿真模拟47-50
• 5.3 结果分析50-53
• 6 总结与展望53-55
• 6.1 总结53-54
• 6.2 展望54-55
• 参考文献55-57
• 附录57-59
• 攻读硕士学位期间的研究成果59-60
• 致谢60

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