不确定需求环境下的路径-装载组合物流调度优化问题研究

发布时间：2024-12-21 22:47

　　物流业作为一种复合型服务产业,其融合了运输、仓储及信息等多种产业,是国民经济极其重要的构成部分。目前,我国为物流大国,但远非物流强国,其中最重要的制约因素是物流成本居高不下,降低物流成本成为了物流行业急需解决的关键问题。然而,运输成本、管理成本和保管成本为物流成本的三个重要组成部分,其中,运输成本占物流成本的较大比重。因此,优化运输过程,降低运输费用,对于降低整体物流成本、改善物流质量具有重要的意义。车辆路径优化问题是物流领域优化中的核心问题,其在满足不同客户需求的前提下,通过优化车辆的行驶路径,来降低车辆的运输成本。但在实际的物流运输过程中,不但需要考虑车辆的行驶路径问题,还需考虑车辆的车厢装载问题,如对于厢式运输车辆,其内部装载空间有限,如何优化车厢内装载的货箱种类及数量,将会直接影响到车辆的装载率,也会间接的影响到车辆的派遣数量,这些因素都将制约着运输费用。同时,在实际的企业生产过程中,由于生产因素的限制,企业往往对于未来所需要的各种类货物的需求量是不确定的,在这种情况下,决策者派遣的运输车辆在到各个供应点循环取货的过程中,会造成严重的车辆浪费、车厢装载率低及车辆走弯路的现象,这些...

【文章页数】：66 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
1 绪论
    1.1 研究背景与问题提出
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 问题提出
    1.2 研究意义
    1.3 创新点及研究内容
        1.3.1 创新点
        1.3.2 研究内容
    1.4 论文结构及技术路线
        1.4.1 论文结构
        1.4.2 技术路线
2 国内外相关研究综述
    2.1 车辆路径优化问题的研究进展
    2.2 车厢装载优化问题的研究进展
    2.3 车辆路径与车厢装载组合优化问题的研究进展
    2.4 研究评述
    2.5 本章小结
3 不确定需求环境下的路径-装载组合调度问题的模型及算法设计
    3.1 问题描述
    3.2 参数及变量定义
    3.3 数学模型
        3.3.1 车辆路径优化模型
        3.3.2 车厢装载优化模型
        3.3.3 路径-装载协同优化模型
    3.4 算法设计
        3.4.1 算法框架
        3.4.2 算法流程
    3.5 本章小结
4 路径-装载组合调度问题的多阶段求解算法的实现
    4.1 基于遗传算法的混合粒子群优化算法
        4.1.1 遗传算法及粒子群算法在车辆路径优化问题中的应用
        4.1.2 基于遗传算法的混合粒子群优化算法的思路及步骤
    4.2 启发式正交二叉树搜索算法
        4.2.1 树搜索算法在车厢装载优化问题中的应用
        4.2.2 启发式正交二叉树搜索算法的思想及步骤
    4.3 单车最优路径-装载方案的组合
    4.4 路径-装载协同优化模型的求解
    4.5 本章小结
5 方法比较测试及应用研究
    5.1 方法比较测试
        5.1.1 测试算例的描述
        5.1.2 测试算例优化结果的对比分析
    5.2 实际应用研究
        5.2.1 实际问题的描述
        5.2.2 单车优化方案的求解
        5.2.3 车辆派遣
    5.3 本章小结
结论
参考文献
攻读硕士学位期间发表学术论文情况
致谢



本文编号：4019026