物流配送流程包括采購、倉儲和配送。在作為最后一個環(huán)節(jié)的配送過程中,隨機性的需求會時有發(fā)生,當(dāng)客戶在任意隨機的時間產(chǎn)生新的需求時,如果一味地按照原來的配送計劃繼續(xù)執(zhí)行,則無法滿足客戶的這種隨機需求,從而導(dǎo)致客戶滿意度降低。怎樣快速準(zhǔn)確的響應(yīng)客戶的需求,提供及時而滿意的配送服務(wù)給客戶,成為配送系統(tǒng)亟待解決的問題。本文研究了國內(nèi)外學(xué)者對相關(guān)問題的解決方法,總結(jié)發(fā)現(xiàn),響應(yīng)隨機需求的方法主要有兩類,一類是側(cè)重于研究客戶的需求預(yù)測,而沒有對路線進行實時優(yōu)化達(dá)到使企業(yè)成本最低的目標(biāo);一類是過多的研究路線的優(yōu)化,但是沒有對隨機需求量進行合理的預(yù)測,沒有相應(yīng)的貨物同樣不能及時的應(yīng)對隨機需求。本文結(jié)合某配送公司的實際配送需求,建立了多目標(biāo)規(guī)劃的數(shù)學(xué)模型,該模型以配送運輸總成本和客戶不滿意度作為計算參數(shù),然后對蟻群算法、禁忌搜索算法和遺傳算法等三種元啟發(fā)式算法的原理及適用性進行了對比,最后選擇了不易陷入全局最優(yōu)、并行性和擴展性強的遺傳算法作為求解配送路線的方法,該方法用于求解物流配送的初始配送路線以及產(chǎn)生隨機需求后實時的調(diào)整規(guī)劃路線。同時,在設(shè)計完整配送方案時,為了應(yīng)對隨機需求,將隨機需求的預(yù)測融入配送方案... 

【文章來源】：大連海事大學(xué)遼寧省 211工程院校

【文章頁數(shù)】：83 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖２．２推銷員行駛路線配送圖??Ｆｉｇ．２．２?Ｓａｌｅ?ｍａｎ?ｒｏｕｔｅ?ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ?ｄｉａｇｒａｍ??

指的是：已知有一個中心出發(fā)地點和多個待送貨點，有ｗ個推銷員，每個??推銷員可攜帶的貨物重量相同，某個推銷員從中心出發(fā)地點出發(fā)，每個待送貨點??至少經(jīng)過一次，最后回到出發(fā)地點。如圖２．２所示，表示的是需要４個推銷員才能??完成送貨任務(wù)的行駛路線圖。簡言之，多任務(wù)ＴＳＰ問題的目標(biāo)，即求解需要多少??個推銷員和每個推銷員的行走路線計劃，得到一個總行駛距離最小，花費最少、??用時最短的走訪順序路線。其中，一個推銷員負(fù)責(zé)一條環(huán)路的送貨任務(wù)，保證每??條環(huán)路的送貨量總和不超過推銷員所能攜帶的最大貨物量。??，＂＂＂＂＂Ｘ?廣￣＂Ｎ??４???５?，??乂，＾出發(fā)中心ｆ??９?—？?１０??圖２．２推銷員行駛路線配送圖??Ｆｉｇ．２．２?Ｓａｌｅ?ｍａｎ?ｒｏｕｔｅ?ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ?ｄｉａｇｒａｍ??－１６－??

的需求日益精細(xì)化、個性化，需求的隨機性越來越大，很多需求不大可能提前確??定好，而消費者總是期望購買的產(chǎn)品能夠按照自身的需求及時快速的送達(dá)。這就??要求配送企業(yè)能夠滿足商品配送的高時效性。整體配送過程中的模型如下圖３．１所??／Ｊ?Ｎ?ｏ??＿＿＾＾部不定時??＾一＿＿＿＾?車輛運輸?初?、的需求干擾＞??Ｉ?行?本?：?ｆ??需求和位置一？?＋?—？！?Ｉ?－ｎ?￣￣｜??礎(chǔ)客戶的Ｉ?路?丨新客戶群及??不滿意度：?線：?＾?廣：變動的需求門????：?：?！?執(zhí)?Ｉ?！??Ｓｒ??；ｊ?行ｊ?｜?！的ｊ??￣Ｆ?Ｉｆ隨機ａ未服務(wù)的＿重％??初’．ｅ?原有客戶群一■Ｍｉｒ費????，?１?Ｉ?Ｉ?方?１?ｉｌ?Ｉ?計?Ｉ??＾?｜送１?Ｌ?己派出｜?！??麥Ｓ?類聲?轟?車輛的狀態(tài)??各類疏菜色預(yù)?ｉ需?輛???Ｉ?，??歷史日?一？時測＇￣？嫛求一，冗一１?－??；厚１１?：響?Ｓ?：?：?：??曰?南廠外部不定地點??——?的、的需求干擾．．??�。�?＾￣＾??圖３．１具有隨機需求干擾的配送模型??Ｆｉｇ?３．１?Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ?ｍｏｄｅｌ?ｗｉｔｈ?ｒａｎｄｏｍ?ｄｅｍａｎｄ?ｄｉｓｔｕｒｂａｎｃｅ??圖中可以看出

【參考文獻】：
期刊論文
[1]考慮顧客時間緊迫度的生鮮電商配送路徑優(yōu)化問題[J]. 崔巖,張子祥,時新,王曉亮,王振鋒.  鄭州大學(xué)學(xué)報(工學(xué)版). 2017(06)
[2]基于改進禁忌搜索算法的車輛路徑問題模型[J]. 李明燏,梁麗萍,魯燕霞.  公路交通科技. 2017(10)
[3]農(nóng)業(yè)機器人路徑優(yōu)化及軌跡跟蹤研究—基于遺傳算法[J]. 陳順立.  農(nóng)機化研究. 2017(08)
[4]帶軟時間窗的需求依訂單拆分車輛路徑問題及其禁忌搜索算法[J]. 符卓,劉文,邱萌.  中國管理科學(xué). 2017(05)
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[6]銷售預(yù)測中定量與定性分析方法的比較與探究[J]. 李笑然,姜毅.  商業(yè)會計. 2017(06)
[7]基于混合蟻群算法的車輛路徑問題研究[J]. 梁承姬,崔佳誠,丁一.  重慶交通大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2016(03)
[8]基于大數(shù)據(jù)的時間序列預(yù)測研究與應(yīng)用[J]. 程艷云,張守超,楊楊.  計算機技術(shù)與發(fā)展. 2016(06)
[9]低碳環(huán)境下的車輛路徑問題及禁忌搜索算法研究[J]. 李進,傅培華,李修琳,張江華,朱道立.  中國管理科學(xué). 2015(10)
[10]ICICPrediction:基于因果關(guān)系全局動態(tài)特性的預(yù)測方法[J]. 李巖,王挺,張曉艷.  計算機工程與科學(xué). 2015(05)

博士論文
[1]物流配送選址—運輸路徑優(yōu)化問題研究[D]. 石兆.中南大學(xué) 2014
[2]車輛路徑問題模型及算法研究[D]. 李相勇.上海交通大學(xué) 2007

碩士論文
[1]隨機需求車輛路徑問題的混合遺傳算法研究[D]. 韓娟娟.遼寧師范大學(xué) 2016
[2]基于改進遺傳算法的物流配送車輛路徑問題研究[D]. 王丹.長春工業(yè)大學(xué) 2016
[3]動態(tài)車輛路徑問題的算法設(shè)計與系統(tǒng)實現(xiàn)[D]. 楊丹.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2016
[4]農(nóng)產(chǎn)品電子商務(wù)物流配送體系優(yōu)化研究[D]. 孫群花.成都理工大學(xué) 2015
[5]中央紅連鎖超市物流配送路徑優(yōu)化問題及方法研究[D]. 李玉瑾.哈爾濱理工大學(xué) 2015
[6]運輸優(yōu)化問題中常見啟發(fā)式算法比較與研究[D]. 唐成.西南交通大學(xué) 2014
[7]基于混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的我國蔬菜價格短期預(yù)測研究[D]. 崔利國.中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院 2013
[8]蟻群算法在車輛路徑問題中的應(yīng)用[D]. 李聚.西南交通大學(xué) 2013
[9]物流配送系統(tǒng)需求量變動的干擾管理模型研究[D]. 王雅楠.大連理工大學(xué) 2008
[10]糧食物流需求預(yù)測方法研究[D]. 劉洪霞.吉林大學(xué) 2007



本文編號：3386648