基于车联网的冷链物流配送路径优化研究

发布时间：2017-07-20 01:08

  本文关键词：基于车联网的冷链物流配送路径优化研究

  更多相关文章： 冷链物流 车联网 路径优化 配送模型 遗传算法

【摘要】：在冷链物流运输中,消费者最关注的是冷链物流的时效性和产品质量,而冷链物流承运方则更关注物流成本。因此,兼顾物流时效性和成本是冷链物流配送领域研究的热点问题。冷链物流配送主要是针对车辆路径问题(Vehicle Routing Problem,VRP)进行研究。通常情况下,VRP是将物流运输过程中的路段速度作为一个定值处理,在满足客户需求的前提下实现配送成本最优,规划出最佳行驶路径。但是在实际情况下,物流运输过程中的路段速度是动态的信息,单纯的把它作为一个定值处理会使最终的配送方案偏离实际情形,也会大大降低研究的实际价值。本文探讨了冷链物流和车联网的特点,分析了车联网与冷链物流配送相结合进行研究的可行性和优势。在车联网环境下,通过对车联网采集的路段交通信息进行处理得到需求客户点之间的运输速度。本文基于传统的车辆路径优化模型,研究使运输成本、制冷成本、货损成本和违反软时间窗的时间惩罚成本之和最小,同时能够兼顾配送时效性的配送路径模型。这一模型由于对速度进行了处理,在一定程度上更能模拟实际情形。对于本文建立的基于车联网的冷链物流配送路径优化模型,利用LINGO软件求解小规模数据案例来验证模型的正确性。在验证模型正确的基础上,采用改进的遗传算法求解小规模数据案例,证明设计的遗传算法的高效性和准确性。最后,采用改进的遗传算法求解实际配送问题。通过对比现有的配送费用和利用改进遗传算法求解的配送费用,证明本文建立模型的实用性。
【关键词】：冷链物流 车联网 路径优化 配送模型 遗传算法
【学位授予单位】：长安大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U495;TN929.5;F252
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第一章 绪论9-17
• 1.1 研究背景及意义9-11
• 1.1.1 研究背景9-10
• 1.1.2 研究意义10-11
• 1.2 研究现状11-14
• 1.2.1 冷链物流配送研究现状11-12
• 1.2.2 基于物联网的冷链物流研究现状12-13
• 1.2.3 冷链物流配送研究的不足13-14
• 1.3 研究内容及技术路线14-16
• 1.3.1 研究内容14
• 1.3.2 技术路线14-16
• 1.4 本章小结16-17
• 第二章 冷链物流及车辆路径问题概述17-24
• 2.1 冷链物流概述17-19
• 2.1.1 冷链物流定义17
• 2.1.2 冷链物流特殊性17-19
• 2.2 冷链物流车辆路径问题概述19-22
• 2.2.1 冷链物流车辆路径问题描述19-21
• 2.2.2 冷链物流车辆路径问题分类21-22
• 2.3 冷链物流路径优化的必要性22-23
• 2.4 本章小结23-24
• 第三章 车联网及其在冷链物流配送路径优化中的应用24-33
• 3.1 车联网简介24-25
• 3.2 车联网与冷链物流配送车辆路径问题结合25-28
• 3.2.1 基于车联网的冷链物流配送路径优化研究的可行性25-26
• 3.2.2 基于车联网的冷链物流配送路径优化的优势26-28
• 3.3 基于车联网的冷链物流配送车辆路径优化流程28-32
• 3.3.1 多源数据信息28-29
• 3.3.2 车联网对多源信息的处理29-30
• 3.3.3 基于车联网的冷链物流配送路径优化流程30-32
• 3.4 本章小结32-33
• 第四章 基于车联网的冷链物流配送路径优化模型33-47
• 4.1 数学模型描述33-34
• 4.1.1 基于车联网的冷链配送路径优化问题描述33
• 4.1.2 模型假设和约束条件33-34
• 4.2 配送时间分析34-35
• 4.3 配送成本分析35-39
• 4.3.1 运输成本分析35-36
• 4.3.2 制冷成本分析36
• 4.3.3 货损成本分析36-37
• 4.3.4 时间惩罚成本分析37-39
• 4.4 优化模型及模型说明39-41
• 4.4.1 优化模型39-40
• 4.4.2 优化模型说明40-41
• 4.5 模型验证41-46
• 4.5.1 LINGO软件介绍41-42
• 4.5.2 测试数据简介42-43
• 4.5.3 数学模型检验43-46
• 4.6 本章小结46-47
• 第五章 模型遗传算法设计及案例求解47-66
• 5.1 车辆路径问题常用算法概述47-51
• 5.1.1 配送路径优化问题的相关求解算法47-48
• 5.1.2 遗传算法概述48-51
• 5.2 基于车联网的冷链物流配送路径优化模型算法设计51-57
• 5.2.1 染色体编码与译码设计51-52
• 5.2.2 初始种群生成设计52-53
• 5.2.3 适应度函数设计53
• 5.2.4 选择算子设计53-54
• 5.2.5 交叉算子设计54-55
• 5.2.6 变异算子设计55
• 5.2.7 算法终止规则设计55-57
• 5.3 遗传算法程序检验57-59
• 5.4 案例求解59-65
• 5.4.1 案例介绍59-61
• 5.4.2 案例求解61-63
• 5.4.3 结果分析63-65
• 5.5 本章小结65-66
• 结论与展望66-68
• 参考文献68-72
• 附录 172-76
• 附录 276-80
• 攻读学位期间取得的研究成果80-81
• 致谢81

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 韩印;师攀;;基于道路状况的冷链物流配送路径优化[J];物流科技;2015年06期

2 潘东静;;具有模糊需求的农产品冷链物流车辆配送路径优化研究[J];安徽农业科学;2015年05期

3 刘文佳;李芳;;基于物联网的生鲜产品运输路径优化[J];物流工程与管理;2015年01期

4 杨胜平;谢晶;高志立;钱楙芳;施建兵;;冷链物流过程中温度和时间对冰鲜带鱼品质的影响[J];农业工程学报;2013年24期

5 徐丽敏;马万太;朱银龙;于浚烽;;基于物联网的冷鲜肉冷链物流信息采集及监控系统[J];电子产品世界;2013年06期

6 吕俊杰;孙双双;;基于鲜活农产品冷链物流配送的车辆路径优化研究[J];广东农业科学;2013年09期

7 罗勇;陈治亚;;基于改进遗传算法的物流配送路径优化[J];系统工程;2012年08期

8 崔健;;基于RFID的物联网技术在农产品冷链物流中的应用[J];中外企业家;2012年09期

9 汪庭满;张小栓;陈炜;傅泽田;彭朝辉;;基于无线射频识别技术的罗非鱼冷链物流温度监控系统[J];农业工程学报;2011年09期

10 程刚;郭达;;车联网现状与发展研究[J];移动通信;2011年17期

，

本文编号：565598