本文關(guān)鍵詞：綠色物流下物流配送路徑優(yōu)化研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：綠色運(yùn)輸作為綠色物流的重要組成部分,強(qiáng)調(diào)在運(yùn)輸過程中降低能源消耗、減少廢氣排放。公路運(yùn)輸作為貨物運(yùn)輸?shù)闹饕绞?在能源消耗、環(huán)境污染等方面存在嚴(yán)重的問題。筆者在公路運(yùn)輸?shù)穆窂揭?guī)劃方面做了深入的分析與研究,認(rèn)為優(yōu)化帶取送貨物流配送路徑、采用協(xié)同物流配送方式可使公路運(yùn)輸在能源消耗、環(huán)境污染方面大為改觀。本文首先對國內(nèi)外遺傳算法的研究現(xiàn)狀進(jìn)行了梳理,整理了各研究者在遺傳算法編碼、選擇、交叉、變異等方面的優(yōu)化手段與方法;其次,詳細(xì)討論了遺傳算法的搜索原理及經(jīng)典遺傳算法的計(jì)算過程,并深入討論了遺傳算法早熟、局部最優(yōu)的原因;再次,筆者在遺傳算法哲學(xué)基礎(chǔ)的指導(dǎo)下提出相似度與臨時(shí)分組兩個概念或操作來提高遺傳算法過程中種群的多樣性,并將遺傳算法競爭操作分為兩個過程,排擠競爭與適應(yīng)度競爭以提高其收斂性。最后,筆者采用python語言實(shí)現(xiàn)了改進(jìn)的排擠小生境遺傳算法,并通過算例比較分析證明該遺傳算法的正確性與可行性。本文認(rèn)為綠色物流最有效的實(shí)現(xiàn)手段是物流企業(yè)的協(xié)同配送。本文對協(xié)同配送問題進(jìn)行了深入討論,并建立了數(shù)學(xué)模型。首先提出了針對協(xié)同配送問題,建議客戶重新分組策略,將協(xié)同配送的物流配送路徑優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為多個單配送中心的物流路徑優(yōu)化問題。在此基礎(chǔ)上采用改進(jìn)的排擠小生境遺傳算法進(jìn)行求解。并通過數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,證明協(xié)同配送是綠色物流比較有效的實(shí)現(xiàn)方式。
【關(guān)鍵詞】：相似度 綠色物流 物流配送路徑優(yōu)化 遺傳算法 小生境
【學(xué)位授予單位】：河南大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：U116.2;F252.1
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 1 緒論9-17
• 1.1 研究背景9-10
• 1.2 研究意義10-11
• 1.3 國內(nèi)外相關(guān)研究綜述11-13
• 1.4 本文研究方法13-14
• 1.5 本文主要研究內(nèi)容14
• 1.6 本文組織結(jié)構(gòu)14-17
• 2 物流配送路徑優(yōu)化基礎(chǔ)理論17-25
• 2.1 綠色物流及實(shí)現(xiàn)途徑17-18
• 2.1.1 綠色物流17-18
• 2.1.2 綠色物流實(shí)現(xiàn)途徑18
• 2.2 物流配送路徑優(yōu)化問題18-20
• 2.3 遺傳算法20-23
• 2.3.1 遺傳算法原理20
• 2.3.2 遺傳算法計(jì)算過程20-22
• 2.3.3 遺傳算法優(yōu)化方法22-23
• 2.4 小生境技術(shù)23-24
• 2.5 本章小結(jié)24-25
• 3 物流配送路徑優(yōu)化數(shù)學(xué)模型25-33
• 3.1 帶取送貨物流配送路徑優(yōu)化數(shù)學(xué)模型25-27
• 3.1.1 問題描述25-26
• 3.1.2 數(shù)學(xué)模型26-27
• 3.2 協(xié)同配送物流配送路徑優(yōu)化數(shù)學(xué)模型27-31
• 3.2.1 問題描述27-28
• 3.2.2 數(shù)學(xué)模型28-29
• 3.2.3 協(xié)同配送企業(yè)或站點(diǎn)的配送范圍調(diào)整方法29-31
• 3.3 本章小結(jié)31-33
• 4 改進(jìn)的排擠小生境遺傳算法設(shè)計(jì)、實(shí)現(xiàn)與算例分析33-54
• 4.1 改進(jìn)的排擠小生境遺傳算法設(shè)計(jì)33-35
• 4.1.1 編碼設(shè)計(jì)33
• 4.1.2 初始化群體33-34
• 4.1.3 生成下一代操作34
• 4.1.4 變異操作34-35
• 4.1.5 終止準(zhǔn)則35
• 4.1.6 適應(yīng)度函數(shù)35
• 4.2 排擠小生境技術(shù)優(yōu)化方案35-37
• 4.2.1 相似度概念的提出35-36
• 4.2.2 臨時(shí)分組36-37
• 4.3 改進(jìn)的排擠小生境遺傳算法計(jì)算流程37-38
• 4.4 改進(jìn)的排擠小生境遺傳算法實(shí)現(xiàn)38-43
• 4.4.1 初始化函數(shù)39
• 4.4.2 生成下一代函數(shù)39-43
• 4.4.3 變異函數(shù)43
• 4.5 實(shí)驗(yàn)43-46
• 4.5.1 實(shí)驗(yàn)過程43-46
• 4.5.2 實(shí)驗(yàn)總結(jié)46
• 4.6 算例分析46-52
• 4.6.1 單純送貨物流配送模型算例分析46-48
• 4.6.2 帶取送貨物流配送路徑優(yōu)化算例分析48-49
• 4.6.3 協(xié)同配送算例分析49-52
• 4.7 本章小結(jié)52-54
• 5 總結(jié)與展望54-56
• 5.1 論文總結(jié)54
• 5.2 未來研究工作展望54-56
• 參考文獻(xiàn)56-58
• 致謝58-59
• 攻讀碩士學(xué)位期間承擔(dān)的科研任務(wù)與主要成果59-60

【相似文獻(xiàn)】

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