白沙物流基于区域划分的软时间窗配送研究

发布时间：2017-04-05 00:06

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【摘要】：烟草物流是烟草发展的战略环节,其持续快速发展是提升烟草业竞争力和品牌效应的关键。烟草物流的研究主要集中在配送中心和中转站的选址、配送路径优化和区域布局方面,存在市场脱节的现象。论文探讨基于区域划分的软时间窗白沙物流配送优化问题,具有重要的现实意义。论文针对白沙物流配送基于行政区域和个人经验的区域划分所存在配送客户数分配不均衡和运输路线不合理问题,提出了网格化聚类法对配送区域客户群进行划分,首先将配送区域利用网格法进行初步聚类,再通过K均值聚类算法实现较优的聚类结果,确保客户分配均匀。针对区域客户群进一步构建基于软时间窗的配送模型,运用遗传算法求解,并用实例验证模型的可行性。论文针对客户群进行基于软时间窗配送优化研究,确保时效性和客户满意度,提升白沙物流的物流服务质量和效率,具有一定的实际实用价值。
【关键词】：烟草物流 配送 路径优化 遗传算法
【学位授予单位】：长沙理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：F426.8;F252
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-9
• 第一章 绪论9-17
• 1.1 研究背景及意义9-10
• 1.2 国内外研究综述10-13
• 1.3 本论文主要研究内容13-14
• 1.4 研究方案及技术路线14-15
• 1.5 本章小结15-17
• 第二章 白沙物流配送现状分析17-29
• 2.1 白沙物流的概况17-18
• 2.2 白沙物流配送现状18-26
• 2.2.1 白沙物流配送线路现状18-21
• 2.2.2 白沙物流配送流程现状21-25
• 2.2.3 白沙物流配送区域划分现状25-26
• 2.3 白沙物流配送存在的问题26-27
• 2.4 小结27-29
• 第三章 聚类算法区域划分的软时间窗路径优化模型建立29-39
• 3.1 网格化的K均值聚类配送区域分区问题描述29
• 3.2 网格法的K均值聚类配送区域划分模型构构建29-32
• 3.3 基于软时间配送路径优化模型的构建32-36
• 3.3.1 软时间窗配送路径优化模型问题描述32
• 3.3.2 软时间窗配送路径优化模型的假设条件32-33
• 3.3.3 软时间窗配送路径优化问题数学模型的建立33-36
• 3.4 模型的遗传算法优化36-37
• 3.5 小结37-39
• 第四章 白沙物流烟草配送路径优化实证39-59
• 4.1 配送点地理位置的确认39-41
• 4.2 配送区域进行网格化处理41-51
• 4.3 配送区域路线优化51-56
• 4.4 优化效果分析56-57
• 4.5 本章小结57-59
• 第五章 结论与展望59-61
• 参考文献61-67
• 致谢67-69
• 附录69-80

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