本文關(guān)鍵詞：甩掛運輸聯(lián)盟車輛協(xié)調(diào)調(diào)度模型研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：在道路運輸業(yè)節(jié)能減排壓力越來越大、客戶物流需求越來越高的環(huán)境下,企業(yè)間聯(lián)盟甩掛運輸成為了我國發(fā)展甩掛運輸?shù)男纶厔�。甩掛運輸聯(lián)盟車輛調(diào)度問題源于常規(guī)車輛調(diào)度問題,是甩掛運輸聯(lián)盟的關(guān)鍵環(huán)節(jié)之一。因此,對甩掛運輸聯(lián)盟車輛調(diào)度問題的研究具有重要的理論意義和實踐意義。本文就甩掛運輸企業(yè)聯(lián)盟的車輛協(xié)調(diào)調(diào)度問題進行研究,主要研究內(nèi)容如下:首先分析了甩掛運輸聯(lián)盟的運作機理。主要介紹了聯(lián)盟運輸組織形式,闡述了聯(lián)盟場站的運作流程,研究了聯(lián)盟車輛調(diào)度問題的特殊性,提出了甩掛運輸聯(lián)盟的經(jīng)濟效益核算方式。其次建立了甩掛運輸聯(lián)盟牽引車調(diào)度模型、掛車配置模型、車輛調(diào)度方案選擇模型。根據(jù)甩掛運輸聯(lián)盟運作機理的分析,提出了雙層規(guī)劃模型的建模思路:上層為基于聯(lián)盟總投入成本最小、總收益最大為目標函數(shù)的聯(lián)盟甩掛運輸車輛調(diào)度模型,下層為基于群決策理論的車輛調(diào)度方案選擇模型。然后分別用改進遺傳算法和群層次分析法對上層車輛調(diào)度模型和下層調(diào)度方案選擇模型進行了求解,并運用Matlab編程實現(xiàn)。最后通過算例驗證了所建立的模型的有效性、甩掛運輸聯(lián)盟的優(yōu)勢性。本文建立的甩掛運輸車輛調(diào)度模型可作為甩掛運輸聯(lián)盟在追求總體利益和個體利益都最優(yōu)的目標下進行聯(lián)盟車輛優(yōu)化調(diào)度的參考。
【關(guān)鍵詞】：甩掛運輸聯(lián)盟 車輛協(xié)調(diào)調(diào)度模型 改進遺傳算法 群層次分析法
【學位授予單位】：吉林大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：U492.331
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 緒論9-17
• 1.1 研究背景與意義9-11
• 1.1.1 研究背景9-10
• 1.1.2 研究意義10-11
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-14
• 1.2.1 常規(guī)車輛調(diào)度問題11-13
• 1.2.2 甩掛運輸車輛調(diào)度問題13-14
• 1.3 研究內(nèi)容與方法14-17
• 1.3.1 研究內(nèi)容14-15
• 1.3.2 研究方法15-16
• 1.3.3 技術(shù)路線16-17
• 第2章 甩掛運輸聯(lián)盟運作機理分析17-25
• 2.1 甩掛運輸聯(lián)盟組織管理17-20
• 2.1.1 聯(lián)盟運輸組織17-19
• 2.1.2 聯(lián)盟場站作業(yè)流程19-20
• 2.2 甩掛運輸聯(lián)盟車輛調(diào)度問題分析20-22
• 2.2.1 聯(lián)盟車輛調(diào)度的特殊性20-21
• 2.2.2 聯(lián)盟牽引車調(diào)度21
• 2.2.3 聯(lián)盟掛車配置21-22
• 2.3 甩掛運輸聯(lián)盟經(jīng)濟效益分析22-23
• 2.3.1 運輸成本22
• 2.3.2 運輸收益22-23
• 2.4 本章小結(jié)23-25
• 第3章 甩掛運輸聯(lián)盟車輛調(diào)度模型25-33
• 3.1 聯(lián)盟車輛調(diào)度問題描述25-26
• 3.1.1 運輸問題描述25
• 3.1.2 任務(wù)路徑描述25-26
• 3.1.3 聯(lián)盟車輛調(diào)度問題建模思路26
• 3.2 聯(lián)盟牽引車調(diào)度模型26-31
• 3.2.1 基本假設(shè)26-27
• 3.2.2 定義變量27-28
• 3.2.3 目標函數(shù)28-29
• 3.2.4 約束條件29-30
• 3.2.5 調(diào)度模型30-31
• 3.3 聯(lián)盟掛車配置模型31
• 3.4 聯(lián)盟車輛調(diào)度方案選擇模型31-32
• 3.5 本章小結(jié)32-33
• 第4章 甩掛運輸聯(lián)盟車輛調(diào)度模型求解33-41
• 4.1 模型求解算法33-34
• 4.1.1 算法分析33
• 4.1.2 求解思路33-34
• 4.2 基于改進遺傳算法的上層調(diào)度模型求解34-37
• 4.2.1 遺傳算法應(yīng)用34
• 4.2.2 遺傳算法設(shè)計34-36
• 4.2.3 約束處理36-37
• 4.2.4 算法程序37
• 4.3 基于群決策理論的下層模型求解37-40
• 4.3.1 模型求解思路37-38
• 4.3.2 確定專家權(quán)重38-39
• 4.3.3 確定指標權(quán)重39-40
• 4.3.4 調(diào)度方案綜合排序40
• 4.4 本章小結(jié)40-41
• 第5章 案例分析41-53
• 5.1 案例描述41-43
• 5.2 算法實現(xiàn)43
• 5.2.1 遺傳算法Matlab實現(xiàn)43
• 5.2.2 群層次分析法Matlab實現(xiàn)43
• 5.3 模型求解過程43-50
• 5.3.1 上層調(diào)度模型求解43-47
• 5.3.2 下層調(diào)度方案選擇47-50
• 5.3.3 綜合排序結(jié)果50
• 5.3.4 結(jié)果比較分析50
• 5.4 本章小結(jié)50-53
• 第6章 總結(jié)與展望53-55
• 6.1 總結(jié)53
• 6.2 展望53-55
• 參考文獻55-61
• 附錄61-65
• 作者簡介及科研成果65-67
• 致謝67

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本文編號：253597