發(fā)布時(shí)間：2019-06-14 13:36

【摘要】：隨著國(guó)民經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展,對(duì)社會(huì)物流需求量顯著增加,推動(dòng)物流產(chǎn)業(yè)保持持續(xù)、穩(wěn)定、快速發(fā)展。在物流實(shí)際運(yùn)作過程中,越庫車輛調(diào)度一直以來都是影響企業(yè)的運(yùn)輸效率和物流成本的關(guān)鍵因素。越庫是指從入庫貨車到達(dá)配送中心、�？啃遁d倉門進(jìn)行卸貨開始,貨物進(jìn)行分配和處理,再到裝載倉門進(jìn)行裝載的整個(gè)過程的一種組織方式,貨物不會(huì)在配送中心存儲(chǔ)而是直接分配的方式進(jìn)行。這種組織方式的實(shí)施,能夠從成本、時(shí)間、環(huán)節(jié)等方面降低和減少,從而大大提升了物流的效益。越庫車輛調(diào)度問題可描述為在一定約束條件下,如何合理分配車輛與倉門,使得整個(gè)運(yùn)作在成本或時(shí)間上達(dá)到最優(yōu)化的問題。它是一個(gè)典型的NP難(NP-Hard)問題,也是最難求解的經(jīng)典組合優(yōu)化問題之一。在過去的幾十年里,研究者們都在不斷尋找和嘗試新的調(diào)度算法,使其提高操作效率、降低操作成本和時(shí)間、增加企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力。遺傳算法作為仿生學(xué)方法中最重要的算法之一,也是應(yīng)用最廣泛的進(jìn)化計(jì)算方法之一。遺傳算法在解決各種非線性優(yōu)化問題中表現(xiàn)出的自適應(yīng)性,全局最優(yōu)性以及隱含的并行性等特點(diǎn)讓其在調(diào)度的優(yōu)化研究方面有著不可替代的優(yōu)勢(shì)。本文針對(duì)多倉門越庫車輛調(diào)度問題特點(diǎn),以遺傳算法為基礎(chǔ),提出了一種改進(jìn)的、更加適用于求解多倉門越庫車輛調(diào)度問題的新算法。由于簡(jiǎn)單遺傳算法在應(yīng)用中常出現(xiàn)收斂過慢、穩(wěn)定性差以及早熟現(xiàn)象等問題,而現(xiàn)有的一些改進(jìn)的自適應(yīng)遺傳算法在求解過程中容易產(chǎn)生局部最優(yōu)解等缺陷。本文從整個(gè)遺傳算法流程出發(fā),針對(duì)遺傳算法前期容易陷入局部最優(yōu),中后期進(jìn)化緩慢等缺陷,從種群多樣性,個(gè)體最優(yōu)保存策略以及交叉概率和變異概率幾個(gè)方面進(jìn)行改進(jìn),根據(jù)實(shí)際問題改進(jìn)交叉方式和變異方式,提出了一種能有效解決多倉門越庫車輛調(diào)度問題的自適應(yīng)遺傳算法。通過實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法在收斂快速性和穩(wěn)定性等方面都有明顯的改善,達(dá)到了預(yù)期的效果。最后,本文針對(duì)越庫車輛調(diào)度的模型和改進(jìn)的算法來開發(fā)一個(gè)多倉門越庫車輛調(diào)度系統(tǒng)。
[Abstract]:With the rapid development of national economy, the demand for social logistics has increased significantly, and the logistics industry has been promoted to maintain sustainable, stable and rapid development. In the actual operation process of logistics, vehicle scheduling has always been the key factor affecting the transportation efficiency and logistics cost of enterprises. Crossing the warehouse refers to a way of organizing the whole process of loading and unloading the goods from the loading truck to the distribution center, the goods are distributed and processed, and then to the loading door. The goods will not be stored in the distribution center, but will be distributed directly. The implementation of this organization can reduce and reduce the cost, time, link and so on, thus greatly improving the efficiency of logistics. The problem of vehicle scheduling over warehouse can be described as the problem of how to distribute vehicles and warehouse doors reasonably under certain constraints, so that the whole operation can be optimized in cost or time. It is a typical NP difficult (NP-Hard) problem, and it is also one of the most difficult classical combinatorial optimization problems. In the past few decades, researchers have been constantly looking for and trying new scheduling algorithms to improve operational efficiency, reduce operating costs and time, and increase the competitiveness of enterprises. Genetic algorithm, as one of the most important algorithms in bionic methods, is also one of the most widely used evolutionary computing methods. Genetic algorithm has irreplaceable advantages in scheduling optimization research because of its adaptability, global optimality and implicit parallelism in solving various nonlinear optimization problems. In this paper, according to the characteristics of multi-warehouse gate vehicle scheduling problem, based on genetic algorithm, an improved new algorithm is proposed, which is more suitable for solving multi-warehouse gate vehicle scheduling problem. Because of the problems of slow convergence, poor stability and premature phenomenon in the application of simple genetic algorithm, some existing improved adaptive genetic algorithms are easy to produce local optimal solution and other defects in the process of solving. Based on the whole process of genetic algorithm, aiming at the defects of genetic algorithm, such as easy to fall into local optimization in the early stage and slow evolution in the middle and late stages, this paper improves the population diversity, individual optimal preservation strategy, cross probability and mutation probability. According to the actual problems, an adaptive genetic algorithm is proposed, which can effectively solve the vehicle scheduling problem of multi-warehouse gate crossing. The experimental results show that the convergence rapidity and stability of the algorithm are obviously improved, and the expected results are achieved. Finally, a multi-warehouse gate vehicle scheduling system is developed according to the model and improved algorithm of cross-warehouse vehicle scheduling.
【學(xué)位授予單位】：廣東工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：U492.22;TP18

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本文編號(hào)：2499427