细菌觅食优化算法求解物流网络问题

发布时间：2020-06-03 18:03

【摘要】：互联网技术的发展,在提高人们消费水平的同时,带动着物流行业的发展。物流行业的发展情况标志着一个国家的现代化水平。物流行业的主要竞争体现在物流网络规划的优劣上,构成物流网络的三个主要因素是针对服务目标的设施选址、路径安排和库存控制,在“物流一体化”概念的强调下,针对物流网络系统需要进行集成优化,也就是选址-路径-库存这一集成问题(Combined Location Routing and Inventory Problem,CLRIP)。在物流网络规划中,决策者最为关注的是整个系统的成本问题,而客户、配送设施等服务目标更在意整个系统的响应效率,即时间问题。因此,在综合考虑物流网络规划中的成本和时间等因素的前提下,针对物流网络构成中的设施选址、路径安排、库存控制问题等展开研究。首先,介绍了选题的研究背景、研究意义和研究内容。通过介绍和分析物流网络系统的基本组成如车辆路径问题(Vehicle Routing Problem,VRP)、选址-路径问题(Location-Routing Problem,LRP)、选址-分配问题(Location-Allocation Problem,LAP),和其国内外研究现状,引出研究CLRIP这一集成问题的重要性,并综述了近年来国内外对CLRIP问题研究的情况和不足之处。其次,介绍了研究内容中的核心算法:细菌觅食优化算法BFO(Bacteria Foraging Optimization,BFO)的基本理论,及其三步主要操作:趋向性操作、复制操作、迁徙操作的算法流程。并简要概述了BFO与其他智能算法相比存在的优势和不足,及近年来对于BFO算法改进和其应用情况。第三,简要介绍了多目标优化问题和研究现状。考虑到时间因素和成本因素在生鲜物流配送过程中的重要性,采用多目标优化的思想,对基本BFO进行改进,设计了基于Pareto支配思想的多目标细菌觅食优化算法,并对符合生鲜物流配送问题的带软时间窗选址-路径(Location-Routing Problem,LRP)问题模型进行求解。通过对该问题模型的求解和仿真,验证了所设计的算法在求解此类问题上具有一定的可行性和优势,同时也为后续研究双层规划的CLRIP问题模型奠定基础。最后,根据双层规划思想,在前述研究内容的基础上,考虑到同条路径上配送点的订货周期应该相同,将其作为新的决策变量,在确保库存设施总成本最小前提下,确定每条配送路线上的最佳订货量和订货周期,建立相应的双层规划CLRIP模型。首先通过外层算法在确保库存总成本最小情况下对配送点进行初步分配,即选址-分配问题LAP,再通过内层算法对由外层算法求解的初始方案进行路径安排和优化,即选址-路径问题LRP,通过内外嵌套的方式对问题进行求解。并通过相应的算例验证所设计算法的优势和有效性。研究所设计的问题模型,对现有文献中在LRP和CLRIP研究上的不足,进行了进一步深入研究和优化;同时,针对基本BFO算法的改进也为BFO算法在求解多目标优化问题的实际应用方面提供了一定的思路。
【图文】：

克服了优化对象复杂高、计算耗时过长等缺点。多目标优化方法如图 3.2 所示。图 3.2 多目标优化方法图3.2.1 传统优化方法(1)线性加权法线性加权法是决策者根据需要被有优化函数的重要程度，分别给定函数 f1,f2,…,fm一个权系数 w1,w2,…,wm。将 m 个目标函数可以转化为：1min ( )mi iiw f x (3.6)

配送点权值更新步长 step 3菌群最大前进次数 10sN 归一化权重因子 F1=F2=0.5表 3.5 实验结果表选定的配送中心车辆编号配送路线J11 J1-N10-N7-N25-N16-J12 J1-N1-N5-N20-N15-J1J23 J2-N21-N29-N28-N27-N12-J24J2-N23-N11-N26-N24-N19-N18-N17-N13-J2J45 J4-N30-N6-N3-N14-J46 J4-N22-N2-N8-N4-N9-J4本算例最终选择开放三个配送中心，计算结果可知，系统总成本为 5895.268。该次方案的拓扑图如图 3.5 所示。
【学位授予单位】：兰州交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TP18;F252

【参考文献】

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本文编号：2695193