高铁快运下城市末端物流配送路径优化研究

发布时间：2020-04-17 08:01

【摘要】：随着我国经济产业链的结构调整,以大宗货物为主要运输产品的铁路运输市场面临着严峻的挑战,面对全国物流行业的激烈竞争,中国铁路总公司依托庞大的高速铁路网,积极开展高铁快运业务,以期在未来的物流行业中增强自身的竞争能力。高铁快运以其自身的特点可将客户所需货物快速的从出发地转移到目的地,提高了货物运输的时效性。为了进一步满足客户在城市末端物流配送的时效性要求,在深入研究分析目前城市末端物流配送的实际情况后,结合客户的实际要求,建立了带有软时间窗的城市末端物流配送路径优化模型。本文的主要研究内容如下:(1)针对目前高铁快运下的城市末端物流配送的发展现状,重点分析了高铁快运的组织模式、服务产品种类及城市末端物流配送的基本过程和目前存在的不足,指出城市末端物流配送环节的服务质量将直接影响高铁快运未来的发展。(2)针对城市末端物流配送的实际情况及客户对货物配送的时效性要求,引入软时间窗约束,限制配送车辆到达所服务对象的时间点,有效保证客户所需货物在其规定的时间段内完成交接,满足客户时效性要求,提高客户满意度。(3)明确了模型的目标。即根据客户的实际需求,建立配送总成本最小的目标函数。配送总成本由运输成本、拥堵成本和惩罚成本三者组成,其中拥堵成本主要是由于道路拥堵导致的额外支出成本。基于此建立了带有软时间窗的城市末端物流配送路径优化模型。(4)根据模型设计求解算法。本文设计了两种启发式算法:自适应性遗传算法和模拟退火算法与遗传算法结合,求解带有软时间窗的城市末端物流配送路径优化模型。(5)根据模型给出相应的算例,使用MATLAB软件应用所设计的两种启发式算法分别求解算例,并对所得计算结果进行对比分析,得出应用模拟退火算法与遗传算法结合可使所得结果更优,同时也验证了模型的可行性。
【图文】：

兰州交通大学硕士学位论文5.3 算例分析以某配送中心为例，选取地图中行政单位、事业单位、写字楼、学校及居住小区共22 个点作为配送中心的服务对象，为方便计算将这些被服务对象均称为小区，配送中心与各小区位置如图 5.3 所示。其中配送中心标号为 0，在图中为五角星所示，，其它小区分别为 1，2，…，22；配送中心坐标为（412，250），各小区的坐标位置见表 5.1。
【学位授予单位】：兰州交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：F259.2;F532;U116

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本文编号：2630638