循环取货物流配送路径优化及车辆数预测系统实现

发布时间：2021-02-11 21:06

　　循环取货是广泛应用于汽车零部件入厂物流的一种物流策略,该策略能确保车辆准时完成小批量、高频次的取送货。随着精益生产思想的发展,循环取货在第三方物流公司、汽车制造企业以及其他制造业领域都具有较大的应用需求。具有小批量、高频次特点的物流配送路径优化仍处于探索发展阶段,许多学者对该问题的研究忽略了一些实际约束,导致循环取货模式在实际应用中并未取得预期的成果,循环取货车辆路径规划算法依然无法解决车辆装载率低、物流成本高的问题。目前大多数学者对循环取货的研究都集中于车辆路径规划,而对车辆数的预测问题却很少研究。车辆数的需求预测仍是依赖人工经验进行预测,无法匹配高信息化水平的循环取货车辆路径规划。本文研究的循环取货车辆路径优化可以归约为一个NP难题,对该问题的研究不仅可以为组合优化问题提供理论基础建设,还能将理论研究成果应用于实际生活;同时对车辆数预测系统的设计和实现也能弥补当前循环取货调度系统较少的不足。针对当前物流配送仍存在车辆装载率低、物流成本居高不下的实际情况,本文引入物流配送中实际存在的多订单配送约束,对基于多订单约束的循环取货车辆路径问题进行研究。为解决该路径优化问题,本文提出了基于邻... 

【文章来源】：哈尔滨工业大学黑龙江省 211工程院校 985工程院校

【文章页数】：63 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

货量预测前处理发货接口表

哈尔滨工业大学工学硕士学位论文物料排产数据表，是供应链匹配主要合作对象物料需求的预计生产数量，包括15个属性，数据表结构如图4-3所示，其中有4个主要字段（排产日期，交付对象名称，排产数量，集成批次号）。排产日期指物料的预计供应时间，时间跨度为历史90天的数据以及未来15天的数据；交付对象名称指物料的预计运送目的地；排产数量指预计生产的物料个数；集成批次号用于获取最近更新的数据。图4-3物料排产数据表未来物料货量数据表，主要存储未来物料货量的预测结果，用来指引车辆数的预测。该表一共包括21个属性，属性名称及其特性如图4-4所示，有4个主要字段（日期、FROM地点组、TO地点组、栈板数量，批次号）。日期是预测物料发货的时间，FROM、TO地点组与货量预测前处理发货接口表中的from、to保持一致，栈板数量是调用预测算法对历史数据建模得到的预测值。图4-4未来物料货量数据表-38-

哈尔滨工业大学工学硕士学位论文物料排产数据表，是供应链匹配主要合作对象物料需求的预计生产数量，包括15个属性，数据表结构如图4-3所示，其中有4个主要字段（排产日期，交付对象名称，排产数量，集成批次号）。排产日期指物料的预计供应时间，时间跨度为历史90天的数据以及未来15天的数据；交付对象名称指物料的预计运送目的地；排产数量指预计生产的物料个数；集成批次号用于获取最近更新的数据。图4-3物料排产数据表未来物料货量数据表，主要存储未来物料货量的预测结果，用来指引车辆数的预测。该表一共包括21个属性，属性名称及其特性如图4-4所示，有4个主要字段（日期、FROM地点组、TO地点组、栈板数量，批次号）。日期是预测物料发货的时间，FROM、TO地点组与货量预测前处理发货接口表中的from、to保持一致，栈板数量是调用预测算法对历史数据建模得到的预测值。图4-4未来物料货量数据表-38-

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于多元时间序列预测的智能交通系统[J]. 李家鑫,宋佳怡,李冠辰,宋琳,刘翰宸.  现代信息科技. 2019(12)
[2]改进粒子群算法优化LSTM神经网络的铁路客运量预测[J]. 李万,冯芬玲,蒋琦玮.  铁道科学与工程学报. 2018(12)
[3]基于改进节约算法的汽车零部件循环取货路线问题研究[J]. 魏宇.  内燃机与配件. 2018(21)
[4]汽车供应物流循环路径实例研究[J]. 柴峰涛,刘荣莉.  科技与创新. 2018(20)
[5]基于时间序列的瓦斯浓度动态预测[J]. 郭思雯,陶玉帆,李超.  工矿自动化. 2018(09)
[6]基于MILK RUN模式与C-W算法的车辆路径规划研究[J]. 刘荣莉,柴峰涛.  科技视界. 2018(20)
[7]汽车试验场在场车辆总数趋势预测[J]. 曾敬,向华荣.  汽车工程学报. 2018(03)
[8]汽车零部件入厂物流循环取货路径优化的模型及算法[J]. 王双金.  物流工程与管理. 2016(03)
[9]机场规划所需地勤保障车辆最低数量预测[J]. 苟晶晶.  中国民航飞行学院学报. 2015(02)
[10]基于GRNN的主要编组站办理车辆数的预测[J]. 李益民.  铁道运输与经济. 2012(02)



本文编号：3029709