考虑道路畅通状况的冷链物流配送优化问题

发布时间：2017-04-26 14:19

  本文关键词：考虑道路畅通状况的冷链物流配送优化问题，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：冷链物流配送具有较强的易腐性和时效性,货物品质随配送时间的增长而下降。冷链配送活动主要发生在城市,但日益严重的城市道路拥挤延迟了配送车辆在途时间,降低了货物品质和服务效率,增加了货损成本和能耗成本,影响了冷链物流配送质量。据相关统计资料显示我国每年仅就食品流通环节造成的货损就高达上千亿元,而绝大部分发生在城市配送过程中,凸显出在冷链物流配送优化过程中,考虑道路通行状况的必要性和现实意义。目前,针对冷链物流优化问题,国内外文献作了一定程度的研究,主要可以分为三个方面：(1)对冷链配送过程中温度监控和货物质量变化规律的研究；(2)对冷链物流配送路径优化模型的改进研究；(3)针对冷链物流配送路径优化算法的改进研究。其中部分文献在优化模型中考虑了车辆行驶速度的时变性,并以阶跃函数作为速度表达式。但其缺陷在于,道路通行状况具有不确定性,配送车辆速度受道路通行状况影响,而不同路段上的通行状态可能不同,不同时间段内的通行状态可能不同,而仅仅以阶跃函数表示并不能准确反映车辆速度受道路通行状况的影响。本文在现有文献的基础上,研究考虑道路通行状况的冷链物流配送车俩路径选择的优化问题。针对道路通行状况的不确定性,本文将时间划分成若干区间段,将道路畅通状况分为非常畅通、标准畅通、基本畅通、不甚畅通和不畅通五种情况。基于道路畅通度和道路畅通模糊综合评价理论,将道路在各时间段的畅通概率转化为道路通行状况；基于路段阻抗函数的相关理论,将配送路段距离转化为不同通行状况下的车辆运输时间。基于道路通行状况和车辆运输时间,构造运输成本、货损成本、能耗成本以及惩罚成本函数,建立考虑道路通行状况的配送路径优化模型。采用2-opt局部搜索算法改进遗传算法的变异操作,从而提升遗传算法的局部搜索能力。运用matlab计算机仿真求解优化模型,验证了本文构建的模型及设计的优化算法的合理性和有效性。对优化结果进行比较分析,分析表明在冷链物流配送路径优化问题中考虑道路畅通状况具有重要现实意义,尤其对配送路段状况较为恶劣的冷链物流配送路径选择具有重要指导意义。
【关键词】：冷链物流 配送路径 时间窗 道路畅通状况 遗传算法
【学位授予单位】：大连海事大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：F252.1;F224
【目录】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-11
• 第1章 绪论11-18
• 1.1 选题背景及意义11-13
• 1.2 国内外冷链物流配送研究现状13-16
• 1.2.1 国内外冷链物流研究现状13-14
• 1.2.2 国内外带时间窗的车辆路径研究现状14-16
• 1.3 本文研究内容16-18
• 第2章 冷链物流配送路径问题概述18-27
• 2.1 冷链物流概述18-19
• 2.1.1 冷链物流的定义18
• 2.1.2 冷链物流的特点18-19
• 2.1.3 冷链物流服务对象19
• 2.2 车辆路径问题概述19-26
• 2.2.1 车辆路径问题的定义20-21
• 2.2.2 车辆路径问题组成要素21-22
• 2.2.3 车辆路径问题模型阐述22-24
• 2.2.4 车辆路径问题的发展24-26
• 2.3 本章小结26-27
• 第3章 考虑道路畅通状况的冷链物流配送问题建模27-36
• 3.1 问题描述27-30
• 3.1.1 冷链物流配送问题描述27
• 3.1.2 道路畅通状况概述27-30
• 3.2 模型假设及符号描述30-32
• 3.2.1 模型假设30-31
• 3.2.2 符号描述31-32
• 3.3 冷链物流配送问题的目标函数32-33
• 3.3.1 运输成本32
• 3.3.2 货损成本32-33
• 3.3.3 能耗成本33
• 3.3.4 惩罚成本33
• 3.4 冷链物流配送优化模型33-35
• 3.5 本章小结35-36
• 第4章 基于2-opt的遗传算法36-46
• 4.1 冷链物流配送问题的优化算法36-39
• 4.1.1 2-opt算法36
• 4.1.2 遗传算法36-37
• 4.1.3 模拟退火算法37-38
• 4.1.4 禁忌搜索算法38-39
• 4.1.5 蚁群算法39
• 4.2 基于2-opt的遗传算法39-44
• 4.2.1 算法流程39-41
• 4.2.2 编码41
• 4.2.3 初始种群41
• 4.2.4 适应值函数41-42
• 4.2.5 选择操作42
• 4.2.6 交叉操作42-44
• 4.2.7 变异操作44
• 4.3 本章小结44-46
• 第5章 算例实验及结果分析46-58
• 5.1 算例数值46-54
• 5.1.1 数值参数46-50
• 5.1.2 数值处理50-54
• 5.2 结果分析54-57
• 5.2.1 实验结果54-56
• 5.2.2 对比分析56-57
• 5.3 本章小结57-58
• 第6章 结论与展望58-59
• 6.1 研究结论58
• 6.2 研究展望58-59
• 参考文献59-63
• 致谢63-64
• 作者简介64

【参考文献】

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本文编号：328622