H公司卷烟车辆装载与路线联合优化研究

发布时间：2023-04-01 01:57

　　H公司作为我国重要的烟草行业国有企业,面对新形势对物流结构模式优化升级十分紧迫。从H公司卷烟物流的实际运作来看,车辆装载问题(Vehicle Filling Problem)和车辆配送路线规划(Vehicle Routing Problem)这二者间的联系十分密切,例如车辆装载问题里货物的装载顺序是由路径优化的配送结果决定的,而在车辆路径优化过程中必须被车辆的装载能力与车厢空间的利用情况所约束,故将VFP和VRP进行联合规划统筹考虑。本文针对卷烟物流配送优化问题,以地市一级的周转中心为基础,从卷烟商品装载码放优化和配送线路优化入手,研究结合H公司卷烟货物配送实际订单量以及车辆与配送情况,对VFP与VRP二者实施联合优化,并建立起了具有卷烟配送特征的联合优化算法模型。采用动态遗传算法对配送路线进行优化与货物装载的实际约束相结合的方式,对卷烟装载与路线进行联合优化。在卷烟装载约束部分充分考虑,例如货物码放分层规则先进后出、货车的载重能力、装箱商品互相承载面等此类限制因素,同时使用启发装载优化算法确保路线内车辆装载效率处于较高水平。在确保取得最优的配送路线同时,可以提升装载车辆的配送效率,保...

【文章页数】：81 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 绪论
    1.1 研究意义
        1.1.1 车辆装载与配送路线联合优化重要性
        1.1.2 H烟草公司装载与配送路线研究意义
    1.2 车辆装载(VFP)与配送路径(VRP)优化概述
        1.2.1 车辆装载(VFP)研究概述
        1.2.2 配送路径(VRP)研究概述
        1.2.3 VFP与DRP联合研究概述
    1.3 文章的研究内容及行文结构
        1.3.1 研究内容
        1.3.2 技术路线图
第二章 车辆装载问题(VFP)优化
    2.1、VFP数学模型
        2.1.1 问题描述
        2.1.2 物流行业车辆装载方式现状
        2.1.3 H公司卷烟货物车辆装载方式现状
    2.2 构建三维装载问题启发式数学模型
        2.2.1 求解车厢装载问题的启发式算法研究
        2.2.2 VFP问题基本假设与符号说明
        2.2.3 卷烟的启发式三维装载(Heuristic Loading of Three-Dimensional Models)——单车型单品种装载优化算法
第三章 车辆路线问题(VRP)问题优化
    3.1. 烟草VRP数学模型
        3.1.1 问题描述
        3.1.2 卷烟配送模型的构建
    3.2 遗传算法对的VRP优化问题研究
        3.2.1 遗传算法概述
        3.2.2 遗传算法特点与优点
        3.2.3 遗传算法处理的问题
        3.2.4 遗传算法构成
        3.2.5 GA的基本遗传算子
    3.3 基于动态遗传算法(Dynamic genetic algorithm)的VRP优化规则详述
        3.3.1 模型建立
        3.3.2 模型求解及动态变异详解
        3.3.3 模型求解步骤
        3.3.4 H公司卷烟配送路线动态遗传算法优化结果
第四章 H公司车辆装载问题(VFP)与车辆路径问题(VRP)联合优化
    4.1 问题描述
    4.2 基本假设和符号说明
        4.2.1 基本假设
        4.2.2 变量和参数参数的符号说明
    4.3 卷烟装载与配送路线规划数学模型与约束条件
        4.3.1 卷烟车辆装载与路线优化联合模型
        4.3.2 H公司车辆装载与路径优化算法模型求解步骤
第五章 数据仿真及结果实例分析
    5.1 H公司卷烟装载物流运行现状及调查数据
        5.1.1 货物及装载车辆物流属性
        5.1.2 H公司卷烟运输相关参数
    5.2 仿真环境
    5.3 H公司卷烟装载与路线优化结果(基于Matlab2017)
第六章 结论与展望
    6.1 主要结论
    6.2 研究展望
致谢
参考文献
附录 配送量统计数据及部分源代码程序



本文编号：3776230