隨著我國(guó)汽車消費(fèi)數(shù)量的增加，整車物流行業(yè)的業(yè)務(wù)規(guī)模也在逐漸擴(kuò)大，面對(duì)越來越多的訂單配送量，整車物流企業(yè)配送中心原有的調(diào)度模式，已明顯難以滿足訂單量增加所帶來的物流需求飆升。因此，為提高整車物流過程的效率，建立整車物流智能調(diào)度系統(tǒng)，成為大多數(shù)從事整車物流活動(dòng)的企業(yè)關(guān)注的焦點(diǎn)，這些企業(yè)開始投資巨額來建立適應(yīng)自身業(yè)務(wù)現(xiàn)狀的整車物流智能調(diào)度系統(tǒng)。首先，本文在對(duì)國(guó)內(nèi)整車物流調(diào)度問題的特點(diǎn)、存在的問題以及難點(diǎn)研究的基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)了兩步驟的整車物流智能調(diào)度算法模型：第一步先將整車物流訂單進(jìn)行聚類，第二步在各個(gè)聚類的基礎(chǔ)上，采用貪婪算法進(jìn)行裝配方案設(shè)計(jì)。第一步聚類過程中，基于整車物流訂單目的地較分散的特點(diǎn)，將客戶地理位置先聚為靜態(tài)的初始客戶類群，接著再對(duì)每個(gè)初始客戶類群中的訂單，通過訂單屬性進(jìn)行聚類。第二步裝配方案設(shè)計(jì)中，基于第一步得到的聚類，首先將每個(gè)類中的訂單通過貪婪算法指派于可用的駁運(yùn)車中，生成訂單與駁運(yùn)車組合，接著再對(duì)每個(gè)組合中的商品車，采用貪婪算法進(jìn)行裝車方案的設(shè)計(jì)。接著，以某整車物流服務(wù)企業(yè)的調(diào)度模式為研究對(duì)象，采用上文中設(shè)計(jì)的算法對(duì)歷史訂單進(jìn)行了調(diào)度方案的設(shè)計(jì)，通過算例得到在本文的算法下，... 

【文章來源】：北京物資學(xué)院北京市

【文章頁數(shù)】：75 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

A企業(yè)整車物流流程

8圖 1.2 技術(shù)路線圖1.4 本章小結(jié)本章首先對(duì)本文的選題背景和選題意義進(jìn)行了描述，明確了研究的目的，在文獻(xiàn)綜述部分，闡述了國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)物流調(diào)度的研究成果，對(duì)他們采用的研究方法及算法做出了介紹，接著明確了本文的研究方法，最終確定了研究框架，根據(jù)框架來確定研究的整體范圍、進(jìn)度等。

圖 3.1 相似度測(cè)度3.1.2 合并算法的選擇聚類分析有多種可供選擇的分類算法，這些算法有(1) 系統(tǒng)分類法。這種算法的操作方法可以描述為：首先將 N 個(gè)樣品看做 N 類，然后將屬性最親近的合并成一個(gè)新類，于是類數(shù)目變?yōu)?N-1 個(gè)，接著再次將屬性最親近的合并成另外一類，類數(shù)目變?yōu)?N-2 個(gè)，這樣接著合并下去，所有的樣品都有自己所屬的一類，將這個(gè)劃分結(jié)果畫成譜系圖來表示分類結(jié)果。(2) 模糊聚類法。當(dāng)聚類涉及事物之間的模糊界限時(shí)，需運(yùn)用模糊聚類分析方法。這種方法適合定性變量的分類。(3) K-mean 法。這種方法將樣品聚合成 K 個(gè)類目，類目數(shù) K 可以事先預(yù)定，也可以在聚類過程中決定。這種方法以歐氏距離作為相似度測(cè)量標(biāo)準(zhǔn)，應(yīng)用于比系統(tǒng)聚類大的

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
[1]基于多智能體的物流配送車輛調(diào)度決策方法研究[D]. 李義華.中南大學(xué) 2012
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碩士論文
[1]基于動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法與貪婪算法的多掛靠港滾裝船配載優(yōu)化研究[D]. 孫曉靜.大連海事大學(xué) 2013
[2]SQ公司整車物流配送路徑優(yōu)化研究[D]. 張騰松.大連海事大學(xué) 2012
[3]基于顧客聚類的時(shí)依性物流配送研究[D]. 蔣傳奇.湖南大學(xué) 2011
[4]基于聚類的車輛線路優(yōu)化算法研究[D]. 袁正磊.山東大學(xué) 2008
[5]基于整數(shù)規(guī)劃的轎車物流配載優(yōu)化的研究[D]. 陳賽虎.上海交通大學(xué) 2008
[6]基于遺傳算法的汽車配送問題的研究[D]. 劉林.南昌大學(xué) 2007
[7]基于收益管理的海運(yùn)集裝箱運(yùn)力分配研究[D]. 吳曉東.四川大學(xué) 2007



本文編號(hào)：3470657