基于改进的细菌觅食优化算法求解冷链物流选址-配送问题
发布时间：2021-03-31 09:57
在互联网的引领下,电子商务领域得到了快速的发展。随之而来的物流配送问题给整个物流行业带来了巨大的挑战。近几年,随着我国冷链商品的产量增加,如何提高物流配送速度,配送服务质量,降低物流成本成为整个物流领域研究的热点。文中分析了当前冷链物流配送中存在的问题,建立冷链物流中的选址-配送模型,根据学者们对选址配送问题的研究,提出用禁忌搜索算法与改进细菌觅食优化算法交互式求解该问题。本文主要所做工作如下:（1）相对于其他物流配送而言,冷链物流配送对时效性要求较高,本文研究了带时间窗约束的车辆路径规划问题。针对于带时间窗约束的车辆路径规划问题的求解提出一种改进细菌觅食优化算法。采用CW算法和贪心策略插入法构造改进细菌觅食优化算法的初始解;分析车辆路径规划中常用邻域变换算子特点,结合时间窗因素,在relocate邻域变换算子的基础上设计出基本m-relocate算子、最小客户数目m-relocate算子、长路径m-relocate算子和费用减少最大m-relocate算子。将这四种邻域变换算子与细菌觅食优化算法中的趋化操作相结合,采用m-relocate算子中的m作为细菌游动的步长,四种邻域算子作为...
【文章来源】：兰州交通大学甘肃省
【文章页数】：71 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
012-2017年中国生鲜农产品总产量统计
基于改进的细菌觅食优化算法求解冷链物流选址-配送问题-6-2车辆路径问题及其优化技术概述车辆路径规划问题（VRP，VehicleRoutingProblems）最早是在1959由Dantzig和Ramser提出的，目的是为了降低物流配送的成本[16]。目前由VRP演变出来的物流配送模型有很多，常见的有带时间窗约束、同时送取货、需求可拆分等一些车辆路径规划问题。由于冷链物流中货物受时间影响比较大，因此本文主要研究车辆路径规划中的带时间窗约束模型。2.1车辆路径规划问题常用算法求解车辆路径规划问题常见的算法可以分为两大类，分别是精确算法和启发式算法，在启发算法中又分为传统启发式算法和现代启发式算法，现代启发式算法也称之为智能优化算法。求解VRP问题的算法结构图如图2.1所示。图2.1车辆路径规划常用算法2.1.1精确算法精确算法是在有限的计算时间内能够求解到VRP问题的最优解的算法[17]，常用求解VRP问题的精确算法有分支限界法、动态规划法、割平面法等。精确算法虽然可以得到VRP问题的最优解，但是大多数VRP问题都被证明是NP问题，随着问题的规模不断地增加，精确算法的求解时间变得会十分的长，因而精确算法只能求解小规模的车辆路径规划问题。下面给出几种常用的精确算法介绍。
兰州交通大学工程硕士学位论文-11-下面通过用2-opt算子，exchange算子，CrossExchange算子和relocate算子对一个物流配送系统中的两条路径做变换，来说明这几种算子的变换过程。在该配送系统由一个配送中心，10个客户节点组成，编号1表示配送中心，编号2到11表示客户节点，两条配送路径。初始配送路径如图2.2所示。图2.2初始配送路径采用2-opt对原路线变换，首先选取路线1中的客户节点3与客户节点4所连接成的边，选取线路2中客户节点8和客户节点9所连接成的边。如图2.3中（a）所示，变换后的新解如图2.3中（b）所示。（a）选择移除的两条边（b）2-opt算子生成的新路径图2.32-opt邻域算子对路径变换过程采用exchange算子对原路线变换，首先在路径1中选择客户节点2和客户节点4，如图2.4中（a）所示，交换之后产生的新解如图2.4中（b）所示。
【参考文献】：
期刊论文
[1]农产品冷链物流国内外研究综述[J]. 闫艳飞,李晓东. 电子商务. 2019(11)
[2]鲜活农产品冷链物流体系发展现状及建议[J]. 任启文. 农业工程. 2019(10)
[3]车辆路径优化问题及求解方法研究综述[J]. 庞燕,罗华丽,邢立宁,任腾. 控制理论与应用. 2019(10)
[4]基于改进蚁群算法的众包配送路径研究[J]. 蒋丽,王静,梁昌勇,赵树平. 计算机工程与应用. 2019(08)
[5]自适应细菌觅食算法求解折扣{0-1}背包问题[J]. 刘雪静,贺毅朝,吴聪聪,李靓. 计算机工程与应用. 2018(18)
[6]定位-路径问题综述[J]. 胡大伟,陈希琼,高扬. 交通运输工程学报. 2018(01)
[7]求解带时间窗车辆路径问题的狼群算法[J]. 叶勇,张惠珍. 公路交通科技. 2017(10)
[8]成品油配送多车舱车辆指派及路径优化问题研究[J]. 张源凯,孙丽君,胡祥培. 运筹与管理. 2017(07)
[9]低碳定位——车辆路径问题[J]. 张春苗,赵燕伟,张景玲,冷龙龙,王海燕. 计算机集成制造系统. 2017(12)
[10]基于遗传算法的蓄冷式冷品多温共配成本优化[J]. 李宇慧,郑国华,曹靖. 铁道科学与工程学报. 2017(04)
博士论文
[1]基于冲突的NP难问题完备算法的研究[D]. 刘燕丽.华中科技大学 2019
[2]生鲜电商物流配送的车辆路径问题研究[D]. 盛虎宜.电子科技大学 2019
[3]冷链物流网络选址—路径—库存多目标优化模型及应用[D]. 李康.东华大学 2018
[4]细菌觅食优化算法的改进及应用研究[D]. 胡洁.武汉理工大学 2012
[5]基于多目标规划的危险废弃物物流选址—选线模型研究[D]. 万凤娇.武汉理工大学 2010
硕士论文
[1]带时间窗农机调度问题模型及算法研究[D]. 王文权.浙江大学 2019
[2]城市生鲜食品冷链物流配送中心选址及路径优化问题研究[D]. 马帅.北京交通大学 2018
[3]考虑新鲜度的生鲜产品物流配送优化模型与算法研究[D]. 王萌.大连理工大学 2018
[4]带时间窗约束的随机需求库存路径问题研究[D]. 李宇.福州大学 2018
[5]物流配送中车辆路径优化技术研究[D]. 张俊.西华大学 2018
[6]基于Spark的带三维装载与时间窗约束的车辆路径规划问题研究[D]. 叶馥榕.厦门大学 2017
[7]寒地稻谷干燥中心定位—路径问题研究[D]. 李芊霆.东北农业大学 2017
[8]带时间窗约束的电动汽车路径规划问题研究[D]. 徐施福.华中科技大学 2017
[9]城市智能交通中的动态路径规划研究[D]. 李军.杭州电子科技大学 2016
[10]扫描法在VRP问题中的应用研究[D]. 王诗瑶.延安大学 2015
本文编号：3111241
【文章来源】：兰州交通大学甘肃省
【文章页数】：71 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
012-2017年中国生鲜农产品总产量统计
基于改进的细菌觅食优化算法求解冷链物流选址-配送问题-6-2车辆路径问题及其优化技术概述车辆路径规划问题（VRP，VehicleRoutingProblems）最早是在1959由Dantzig和Ramser提出的，目的是为了降低物流配送的成本[16]。目前由VRP演变出来的物流配送模型有很多，常见的有带时间窗约束、同时送取货、需求可拆分等一些车辆路径规划问题。由于冷链物流中货物受时间影响比较大，因此本文主要研究车辆路径规划中的带时间窗约束模型。2.1车辆路径规划问题常用算法求解车辆路径规划问题常见的算法可以分为两大类，分别是精确算法和启发式算法，在启发算法中又分为传统启发式算法和现代启发式算法，现代启发式算法也称之为智能优化算法。求解VRP问题的算法结构图如图2.1所示。图2.1车辆路径规划常用算法2.1.1精确算法精确算法是在有限的计算时间内能够求解到VRP问题的最优解的算法[17]，常用求解VRP问题的精确算法有分支限界法、动态规划法、割平面法等。精确算法虽然可以得到VRP问题的最优解，但是大多数VRP问题都被证明是NP问题，随着问题的规模不断地增加，精确算法的求解时间变得会十分的长，因而精确算法只能求解小规模的车辆路径规划问题。下面给出几种常用的精确算法介绍。
兰州交通大学工程硕士学位论文-11-下面通过用2-opt算子，exchange算子，CrossExchange算子和relocate算子对一个物流配送系统中的两条路径做变换，来说明这几种算子的变换过程。在该配送系统由一个配送中心，10个客户节点组成，编号1表示配送中心，编号2到11表示客户节点，两条配送路径。初始配送路径如图2.2所示。图2.2初始配送路径采用2-opt对原路线变换，首先选取路线1中的客户节点3与客户节点4所连接成的边，选取线路2中客户节点8和客户节点9所连接成的边。如图2.3中（a）所示，变换后的新解如图2.3中（b）所示。（a）选择移除的两条边（b）2-opt算子生成的新路径图2.32-opt邻域算子对路径变换过程采用exchange算子对原路线变换，首先在路径1中选择客户节点2和客户节点4，如图2.4中（a）所示，交换之后产生的新解如图2.4中（b）所示。
【参考文献】：
期刊论文
[1]农产品冷链物流国内外研究综述[J]. 闫艳飞,李晓东. 电子商务. 2019(11)
[2]鲜活农产品冷链物流体系发展现状及建议[J]. 任启文. 农业工程. 2019(10)
[3]车辆路径优化问题及求解方法研究综述[J]. 庞燕,罗华丽,邢立宁,任腾. 控制理论与应用. 2019(10)
[4]基于改进蚁群算法的众包配送路径研究[J]. 蒋丽,王静,梁昌勇,赵树平. 计算机工程与应用. 2019(08)
[5]自适应细菌觅食算法求解折扣{0-1}背包问题[J]. 刘雪静,贺毅朝,吴聪聪,李靓. 计算机工程与应用. 2018(18)
[6]定位-路径问题综述[J]. 胡大伟,陈希琼,高扬. 交通运输工程学报. 2018(01)
[7]求解带时间窗车辆路径问题的狼群算法[J]. 叶勇,张惠珍. 公路交通科技. 2017(10)
[8]成品油配送多车舱车辆指派及路径优化问题研究[J]. 张源凯,孙丽君,胡祥培. 运筹与管理. 2017(07)
[9]低碳定位——车辆路径问题[J]. 张春苗,赵燕伟,张景玲,冷龙龙,王海燕. 计算机集成制造系统. 2017(12)
[10]基于遗传算法的蓄冷式冷品多温共配成本优化[J]. 李宇慧,郑国华,曹靖. 铁道科学与工程学报. 2017(04)
博士论文
[1]基于冲突的NP难问题完备算法的研究[D]. 刘燕丽.华中科技大学 2019
[2]生鲜电商物流配送的车辆路径问题研究[D]. 盛虎宜.电子科技大学 2019
[3]冷链物流网络选址—路径—库存多目标优化模型及应用[D]. 李康.东华大学 2018
[4]细菌觅食优化算法的改进及应用研究[D]. 胡洁.武汉理工大学 2012
[5]基于多目标规划的危险废弃物物流选址—选线模型研究[D]. 万凤娇.武汉理工大学 2010
硕士论文
[1]带时间窗农机调度问题模型及算法研究[D]. 王文权.浙江大学 2019
[2]城市生鲜食品冷链物流配送中心选址及路径优化问题研究[D]. 马帅.北京交通大学 2018
[3]考虑新鲜度的生鲜产品物流配送优化模型与算法研究[D]. 王萌.大连理工大学 2018
[4]带时间窗约束的随机需求库存路径问题研究[D]. 李宇.福州大学 2018
[5]物流配送中车辆路径优化技术研究[D]. 张俊.西华大学 2018
[6]基于Spark的带三维装载与时间窗约束的车辆路径规划问题研究[D]. 叶馥榕.厦门大学 2017
[7]寒地稻谷干燥中心定位—路径问题研究[D]. 李芊霆.东北农业大学 2017
[8]带时间窗约束的电动汽车路径规划问题研究[D]. 徐施福.华中科技大学 2017
[9]城市智能交通中的动态路径规划研究[D]. 李军.杭州电子科技大学 2016
[10]扫描法在VRP问题中的应用研究[D]. 王诗瑶.延安大学 2015
本文编号：3111241
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