基于GIS的物流配送定位—路径优化研究

发布时间：2017-10-16 13:31

  本文关键词：基于GIS的物流配送定位—路径优化研究

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【摘要】：随着国内外物流业的蓬勃发展,物流对我国国民经济产生重要影响。管理者希望优化物流的各个环节,从而获取行业的最大利润。物流配送是物流的重要环节,物流配送水平是衡量物流业发展的一个重要标志。在理论上,本文从整体的角度研究定位-路径优化问题(Location Routing Problem,LRP)。在对定位-配给问题(Location Allocation Problems,LAP),车辆路径问题(Vehicle Routing Problem,VRP),旅行商(Traveling Salesman Problem,TSP)问题及LRP问题分析研究的基础上,分别建立定位-配给模型,车辆路径优化问题模型,旅行商问题模型和有交通拥堵指数的定位-路径优化问题模型。在实现上,本文从全方位的角度解决定位-路径优化问题。在百度地图上描绘出实际配送路线图,定位出配送中心和配送点的地理位置,添加配送中心和配送点的详细信息。本文重新编写遗传算法并通过数据集验证可行性,从技术的角度实现了弗洛伊德和遗传组合算法解决现实LRP问题。本文主要有以下几个部分:第一部分,背景和概念介绍。介绍了物流配送问题研究的理论背景和实际意义,阐述了物流、物流配送、地理信息系统的概念,分析彼此之间的内在联系,分析地理信息系统技术在物流配送应用的理论可行性。第二部分,LRP问题分析与研究。通过JavaScript技术在百度API平台上进行二次开发实现了物流配送和GIS的结合,通过分析得出VRP问题在一定约束条件下可以转化为TSP问题,通过JAVA技术重新编写标准遗传算法,从技术的角度实现了配送中心和配送点坐标数据来源于百度地图的LRP问题的算法编写。通过对交通拥堵指数的研究和对交通拥堵指数公式的推导,在LRP问题模型上引入交通拥堵指数。在此基础上得出弗洛伊德和遗传组合算法解决有交通拥堵指数的LRP问题是可行的。第三部分,LRP问题实例验证。运用弗洛伊德和遗传组合算法对M蔬菜物流公司的实际问题进行实例验证。在实例验证部分,分别验证无拥堵指数和有拥堵指数的LRP问题。
【关键词】：物流配送 地理信息系统 弗洛伊德和遗传组合算法 定位-路径优化问题
【学位授予单位】：兰州财经大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U116.2;F252
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 1 绪论9-16
• 1.1 选题背景和研究意义9-10
• 1.1.1 选题背景9
• 1.1.2 研究意义9-10
• 1.2 国内外研究现状10-13
• 1.2.1 国外研究现状10-11
• 1.2.2 国内研究现状11-13
• 1.3 主要内容13-15
• 1.4 主要创新点15-16
• 2 物流配送和地理信息系统16-23
• 2.1 物流配送16-18
• 2.1.1 物流配送概念16
• 2.1.2 物流配送特点16-17
• 2.1.3 物流配送功能17-18
• 2.1.4 物流配送的意义18
• 2.2 地理信息系统18-23
• 2.2.1 地理信息系统概念18-19
• 2.2.2 地理信息系统组成19
• 2.2.3 地理信息系统功能19-21
• 2.2.4 百度地图在物流配送中的应用21-23
• 3 定位-路径优化问题23-30
• 3.1 定位问题23-24
• 3.2 车辆路径问题24-25
• 3.2.1 旅行商问题24-25
• 3.2.2 车辆路径问题与旅行商问题25
• 3.3 交通拥堵指数25-27
• 3.4 定位-路径优化问题27-30
• 4 定位-路径优化问题模型30-35
• 4.1 定位问题模型30
• 4.2 车辆路径问题模型30-32
• 4.3 旅行商问题模型32
• 4.4 定位-路径优化问题模型32-35
• 5 定位-路径优化问题算法分析35-41
• 5.1 Floyd算法38
• 5.2 遗传算法38-41
• 6 技术实现41-44
• 6.1 遗传算法技术实现41-42
• 6.2 百度地图二次开发技术实现42-44
• 7 Floyd与遗传组合算法解决LRP问题44-54
• 7.1 配送中心和配送点的选取44-46
• 7.2 Floyd算法求解步骤46
• 7.3 遗传算法求解步骤46-49
• 7.4 算例与分析49-54
• 总结与展望54-55
• 参考文献55-60
• 致谢60-61
• 附录61-69

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 赵夏;杨逸凡;;基于GIS的高原夏菜物流配送问题研究[J];甘肃科技纵横;2015年04期

2 刘军;周骞;邹桂兰;肖宇;;基于微粒群算法的农产品物流配送路径优化研究[J];物流工程与管理;2013年01期

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本文编号：1042948