基于改进量子进化算法的末端配送任务动态分配模型

发布时间：2021-04-24 07:38

　　大多数物流快递企业的配送业务末端会按照固定的配送服务区进行配送任务分配,无法针对变化频繁、分布不均的动态配送需求进行合理的配送资源设置,造成了各个末端配送节点工作负荷不均衡的现象,并进一步导致了配送调度管理混乱等问题。针对末端配送任务分配问题建立了一种考虑配送成本、资源利用率以及工作量配比差异的配送任务分配模型,对量子进化算法进行改进。对此问题求解,提出采用量子群稳定度作为算法退出判定条件,来避免算法的早退与无效迭代问题,并引入量子变异与淘汰机制,加强了算法对可行解的搜索能力。实验结果表明,与按配送区进行分配的方案相比,算法给出的方案有效缓解了配送任务分配不均的现象,同时也有效降低了总体配送成本。相关模型和算法可以根据动态的配送需求合理地分配各个末端网点的配送任务,有助于配送业务的下一步配送路径优化和科学调度。 

【文章来源】：科学技术与工程. 2019,19(31)北大核心

【文章页数】：9 页

【文章目录】：
1 问题分析
    1.1 问题假设
    1.2 问题目标
        1.2.1 末端节点利用率R
        1.2.2 配送方案总成本C
        1.2.3 末端节点工作配比差异σ
    1.3 模型构建
2 算法设计与改进
    2.1 量子个体编码设计
    2.2 适应度函数
    2.3 量子进化
    2.4 算法改进
        2.4.1 量子群变异与淘汰
        2.4.2 算法退出机制
    2.5 算法流程
3 实验分析
    3.1 实验数据与算法参数设置
    3.2 实验结果分析
    3.3 改进效果分析
4 结论


【参考文献】：
期刊论文
[1]O2O外卖订单配送任务分配模式研究[J]. 邓娜,张建军.  上海管理科学. 2018(01)
[2]基于O2O的大型零售企业城市配送网络优化研究[J]. 赵泉午,赵军平,林娅.  中国管理科学. 2017(09)
[3]基于集配中心供应商协同配送主从决策机制[J]. 张蜊彬,成耀荣,梁佳佳.  系统管理学报. 2017(03)
[4]冷链物流“最后一公里”快速配送方法研究[J]. 李玉鹏,魏俊美,王召同,张昕.  工业技术经济. 2017(01)
[5]改进的双链量子遗传算法在图像去噪中的应用[J]. 国强,孙宇枭.  哈尔滨工业大学学报. 2016(05)
[6]三值量子遗传算法及其应用[J]. 樊富有,王瑞锦.  电子科技大学学报. 2016(01)
[7]“互联网+”背景下快递末端协同配送模式的构建[J]. 杨萌柯,周晓光.  北京邮电大学学报(社会科学版). 2015(06)
[8]函数优化的量子蝙蝠算法[J]. 李枝勇,马良,张惠珍.  系统管理学报. 2014(05)
[9]基于联合配送的开放式动态车辆路径问题及算法研究[J]. 葛显龙,王旭,邓蕾.  管理工程学报. 2013(03)
[10]争夺“最后100米”[J]. 范云兵.  中国物流与采购. 2013(07)

博士论文
[1]电子商务企业末端配送若干关键问题的研究[D]. 孙静.北京科技大学 2017
[2]基于改进量子进化算法的生产调度问题研究[D]. 张建明.华东理工大学 2013



本文编号：3156957