带软时间窗的循环取货多车型车辆路径问题研究

发布时间：2017-07-27 17:31

  本文关键词：带软时间窗的循环取货多车型车辆路径问题研究

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【摘要】：随着我国汽车产业的快速发展,汽车价格大幅下降、利润空间在不断缩小,如何降低汽车总成本,保持市场竞争优势成为各大总装厂面临的主要问题。入厂物流作为汽车物流的源头,不仅直接影响着汽车物流系统的整体成本,更关系到后续整车生产环节的成本和质量。因此,研究如何降低零部件入厂物流成本显得十分必要和重要。对比分析国内外零部件入厂物流循环取货模式的应用现状和车辆路径问题的研究现状,建立更加符合实际运作的带软时间窗的循环取货多车型车辆路径优化模型。所建模型的目标函数为车辆固定发车成本、可变运输成本和时间惩罚成本之和最小;约束条件重点考虑软时间窗和车辆载重量限制;以车辆行驶里程最短、取货准时性最高且车辆装载率最大为车型分配原则。对比讨论求解车辆路径问题的各种算法,确定采用遗传算法求解所建模型。算法设计中对供应商进行整数编码并根据预估车辆数随机生成断点的方式生成初始种群;采用最佳个体保存和基于局部竞争机制相结合的选择策略以加快种群的收敛速度;对选出的最佳个体分别采用逆转、对换和插入变异,以保持群体的多样性,防止所设计的遗传算法出现过早收敛现象。最后,以SQ企业工业园内20家供应商、3种车型循环取货路线规划为例,利用Matlab编程设计相应的遗传算法,求得该企业采用循环取货有5条最优路径,比传统供应商直接送货的运输总距离缩短了50.3%,运输车辆数减少了75%,平均装载率提高了62.84%,运输总成本节约了61.8%。综合表明所建模型和所设计算法在求解循环取货多车型车辆路径问题时正确有效。
【关键词】：汽车零部件 循环取货 多车型车辆路径问题 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】：U468.8
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第一章 绪论8-16
• 1.1 研究背景及意义8-10
• 1.1.1 研究背景8-10
• 1.1.2 研究意义10
• 1.2 国内外研究现状10-14
• 1.2.1 国外研究现状10-12
• 1.2.2 国内研究现状12-13
• 1.2.3 问题提出13-14
• 1.3 主要研究内容及研究技术路线14-16
• 1.3.1 主要研究内容14
• 1.3.2 研究技术路线14-16
• 第二章 零部件入厂物流相关理论16-29
• 2.1 零部件入厂物流概述16-20
• 2.1.1 零部件入厂物流的定义17
• 2.1.2 零部件入厂物流运行模式17-20
• 2.2 零部件循环取货入厂物流模式20-21
• 2.2.1 循环取货起源20
• 2.2.2 零部件循环取货优缺点20-21
• 2.3 车辆路径问题概述21-27
• 2.3.1 VRP分类22-23
• 2.3.2 VRP求解算法23-27
• 2.4 本章小结27-29
• 第三章 带软时间窗的零部件循环取货多车型车辆路径问题建模29-35
• 3.1 多车型分配原则29-30
• 3.2 问题建模30-34
• 3.2.1 问题描述30-31
• 3.2.2 基本假设31-32
• 3.2.3 参数设置及符号说明32-33
• 3.2.4 模型建立33-34
• 3.3 本章小结34-35
• 第四章 带软时间窗的零部件循环取货多车型路径模型算法设计35-45
• 4.1 遗传算法介绍35-39
• 4.1.1 遗传算法基本原理35-36
• 4.1.2 遗传算法基本概念36-37
• 4.1.3 遗传算法基本实现步骤37-39
• 4.2 带软时间窗的零部件循环取货多车型车辆路径问题算法设计39-44
• 4.2.1 染色体编码39-40
• 4.2.2 初始种群40
• 4.2.3 适应度函数40
• 4.2.4 选择算子40-41
• 4.2.5 交叉算子41-42
• 4.2.6 变异算子42-43
• 4.2.7 终止条件43-44
• 4.3 本章小结44-45
• 第五章 实例验证45-59
• 5.1 SQ汽车制造企业和TH第三方汽车生产物流公司简介45-46
• 5.1.1 SQ汽车企业简介45-46
• 5.1.2 TH汽车生产物流公司简介46
• 5.2 SQ零部件入厂物流规划46-48
• 5.3 SQ工业园区内零部件供应商循环取货规划48-57
• 5.3.1 Milk-run项目运作各方职责48-49
• 5.3.2 循环取货运作流程设计49-51
• 5.3.3 循环取货路径规划51-57
• 5.4 结果对比分析57
• 5.5 本章小结57-59
• 结论与展望59-60
• 结论59
• 展望59-60
• 参考文献60-63
• 附录 部分Matlab主程序代码63-65
• 攻读学位期间取得的研究成果65-66
• 致谢66

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本文编号：582593