【摘要】：隨著電子商務(wù)的快速發(fā)展，網(wǎng)購(gòu)物流業(yè)務(wù)規(guī)模日益龐大。作為網(wǎng)購(gòu)物流重要一環(huán)的城市物流配送服務(wù)，其客戶需求和配送服務(wù)形式等隨著市場(chǎng)環(huán)境、交通環(huán)境等的不斷變化日益呈現(xiàn)出動(dòng)態(tài)多樣性，而在物流配送服務(wù)過(guò)程中由于運(yùn)輸車輛、場(chǎng)地等服務(wù)資源的分散性和有限性，制約了物流配送服務(wù)的質(zhì)量和時(shí)效性。因此，高效、合理的配送服務(wù)調(diào)度技術(shù)是提高城市物流配送服務(wù)質(zhì)量，，最大程度的滿足客戶需求，提高服務(wù)資源利用率、降低物流配送服務(wù)成本的有效途徑之一。目前物流企業(yè)多采用人工調(diào)度的方式，導(dǎo)致服務(wù)資源利用率低、配送運(yùn)輸成本較高的問(wèn)題。因此，本文為實(shí)現(xiàn)智能調(diào)度做了如下幾個(gè)方面的工作： (1)分析了城市物流配送業(yè)務(wù)的特點(diǎn)，闡述了本文研究中使用的物流配送網(wǎng)絡(luò)模型，并針對(duì)物流配送過(guò)程中涉及到的多方面資源進(jìn)行描述和定義，對(duì)相關(guān)配送服務(wù)資源進(jìn)行整合，為配送過(guò)程中的運(yùn)輸資源的優(yōu)化調(diào)度提供基礎(chǔ)支撐。 (2)結(jié)合城市物流配送的特點(diǎn)，對(duì)物流配送業(yè)務(wù)中運(yùn)單的分配和運(yùn)輸資源的調(diào)度問(wèn)題進(jìn)行分析，針對(duì)在多約束條件和多優(yōu)化目標(biāo)情況下運(yùn)輸資源利用率低和配送服務(wù)成本較高的問(wèn)題，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一種基于人工蜂群算法的物流配送服務(wù)資源調(diào)度算法。應(yīng)用具體的實(shí)例對(duì)算法進(jìn)行了驗(yàn)證并與遺傳算法進(jìn)行對(duì)比，驗(yàn)證了該調(diào)度算法的有效性和穩(wěn)定性。 (3)在物流配送服務(wù)執(zhí)行過(guò)程中經(jīng)常發(fā)生不確定的動(dòng)態(tài)客戶需求，導(dǎo)致按原方案執(zhí)行配送服務(wù)無(wú)法達(dá)到成本最優(yōu)，針對(duì)此類具有動(dòng)態(tài)客戶需求的問(wèn)題，本文進(jìn)行了問(wèn)題分析，建立了相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型，并將其轉(zhuǎn)化為靜態(tài)問(wèn)題進(jìn)行再調(diào)度。達(dá)到及時(shí)響應(yīng)客戶需求變化，快速調(diào)整配送服務(wù)的目的。 (4)在對(duì)物流配送服務(wù)中的服務(wù)資源調(diào)度問(wèn)題的研究基礎(chǔ)之上，分析了城市物流配送調(diào)度系統(tǒng)的相關(guān)需求，完成了系統(tǒng)的功能模塊設(shè)計(jì)和數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)，在設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)上對(duì)各模塊進(jìn)行開發(fā)，最后完成了城市物流配送調(diào)度系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)，并對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行了測(cè)試。
【圖文】：

圖 3-4 客戶位置信息由于某些客戶的發(fā)貨地址與收貨地址同屬同一個(gè)配送中心類集送一體化任務(wù)，配送中心采用直接配送的方式在發(fā)貨客貨客戶處。在該問(wèn)題實(shí)例中，客戶之間的集送一體化任務(wù)

路線如圖 3-5 所示。表 3-7 為各車輛對(duì)應(yīng)表 3-6 人工蜂群算法求解結(jié)果最優(yōu)解 車輛數(shù) 最好錯(cuò)誤率 平均錯(cuò)誤率 平106.0 km 4 0.00% 0.00%
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：TP301.6

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2653108