基于SA-ACO的物流配送车辆路径优化研究

发布时间：2023-04-16 08:23

　　随着市场经济的深入发展,作为“第三利润源泉”的物流在我国的生产、分配、流通和消费的各个领域起着越来越重要的作用。物流配送是物流系统中直接与消费者相连的环节,在物流的各项成本中,配送成本占了相当高的比例。配送线路合理与否对配送速度、成本、效益影响很大,特别是多用户配送线路的确定更为复杂。其中,对于考虑时间窗因素的车辆路径优化问题已成为研究中迫切需要解决的问题。因此对带时间窗约束的车辆路径优化问题的研究具有一定的理论意义和现实应用价值。 本文首先阐述了国内外研究现状及其存在的问题,介绍了物流配送车辆调度的基础理论；其次,以时间窗约束下的车辆路径问题为基础,详细分析了配送特性并构建相关成本函数,从配送中心的角度,以各项成本的总和最小为目标,建立货物配送车辆路径优化的数学模型;再次,通过对模拟退火算法和蚁群算法的分析,概括总结出两种算法的优劣,系统地论述了模拟退火蚁群的算法设计,并对模型求解；最后,结合邯郸市连锁超市配送实例,在追求配送总成本最小化的前提下进行对线路选择、车辆规模、配送时间的优化,将该结果与蚁群算法的寻优结果进行比较分析,验证了模拟退火蚁群算法的可行性和有效性。

【文章页数】：72 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
    1.1 研究背景及意义
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 国外研究现状
        1.2.2 国内研究现状
        1.2.3 研究中存在的主要问题
    1.3 研究内容与研究方法
        1.3.1 研究内容
        1.3.2 研究方法
        1.3.3 创新点
第2章 物流配送车辆调度基础理论
    2.1 物流管理的基础理论
        2.1.1 物流的基本概念
        2.1.2 物流管理及其主要功能
    2.2 物流配送的基础理论
        2.2.1 配送的基本概念
        2.2.2 配送中的运输问题
        2.2.3 优化配送的原则
    2.3 车辆调度基础理论
        2.3.1 车辆调度的基本概念
        2.3.2 物流配送车辆调度的构成
        2.3.3 车辆调度问题的类型
    2.4 本章小结
第3章 带时间窗约束的物流配送车辆路径优化模型
    3.1 车辆路径问题分析
        3.1.1 经典的车辆路径问题
        3.1.2 扩展的车辆路径问题
    3.2 带时间窗约束的车辆路径问题分析
        3.2.1 带时间窗约束的车辆路径问题的涵义
        3.2.2 带时间窗约束的车辆路径问题模型
    3.3 以总成本最小为决策目标的车辆路径优化模型建立
        3.3.1 建模情况描述
        3.3.2 模型假设条件与约束条件
        3.3.3 符号说明
        3.3.4 配送成本分析
        3.3.5 惩罚成本分析
        3.3.6 模型的建立
    3.4 本章小结
第4章 模拟退火蚁群算法
    4.1 模拟退火算法的基础理论
        4.1.1 模拟退火算法的基本概念
        4.1.2 Metropolis准则
        4.1.3 模拟退火算法的实现步骤
    4.2 蚁群算法的基础理论
        4.2.1 蚁群算法的数学模型
        4.2.2 蚁群算法的实现步骤
        4.2.3 蚁群算法的特点
        4.2.4 改进的蚁群优化算法
    4.3 模拟退火蚁群算法设计
        4.3.1 模拟退火蚁群算法的流程
        4.3.2 模拟退火蚁群算法的参数设计
        4.3.3 模拟退火蚁群算法的特点
        4.3.4 适应度函数
    4.4 本章小结
第5章 车辆路径优化实证分析
    5.1 案例背景
    5.2 实证分析
        5.2.1 车辆路径成本优化模型的数据获取
        5.2.2 车辆最佳的路径方案
        5.2.3 车辆路径优化结果对比分析
    5.3 本章小结
结论
参考文献
致谢
作者简介
发表的论文和科研成果



本文编号：3791191