面向快遞集配網(wǎng)絡的LRP研究
發(fā)布時間:2023-04-04 01:27
近年來,電子商務的迅速發(fā)展極大地推動了網(wǎng)絡購物的增長,給快遞業(yè)帶來了新的業(yè)務增長點。然而,快遞企業(yè)服務成本高利潤低的問題長期制約著快遞業(yè)的發(fā)展。而快遞企業(yè)降低成本進行服務的過程中又出現(xiàn)了很多問題,服務質(zhì)量受到一定影響,從而也造成了客戶滿意度的下降;诖,本文作了如下研究: 首先,本文研究了快遞業(yè)現(xiàn)狀,提出對配送網(wǎng)絡進行優(yōu)化的必要性。認為在快遞服務成本結(jié)構(gòu)中,配送費用占據(jù)了五成以上,從降低服務成本的角度看,配送環(huán)節(jié)有更大的優(yōu)化空問;并且配送網(wǎng)絡的每個節(jié)點同時有配送和集貨的需求,可以將兩者集成考慮,提高車輛滿載率,降低配送成本。 其次,服務時間要求是電子商務物流的重要特征之一。本文在一般定位路徑問題模型的基礎(chǔ)上,加入時間窗和集配一體化約束條件,構(gòu)建考慮時間窗和集貨與配送一體化的數(shù)學模型,并在lingo軟件上用小規(guī)模數(shù)據(jù)對模型進行了正確性檢驗。根據(jù)問題的需要,本文利用遺傳算法求解,并通過Matlab軟件實現(xiàn)算法求解。對算法中各參數(shù)的不同設(shè)置會影響算法性能,本文主要探討了種群規(guī)模、變異概率的變化對算法性能的影響。 最后,通過算例,分析了帶有時間窗和沒時間窗的情況,從車輛數(shù)、服務費用等方而對算...
【文章頁數(shù)】:71 頁
【學位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
第1章 緒論
1.1 研究背景及意義
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究目的及意義
1.2 國內(nèi)外相關(guān)研究現(xiàn)狀
1.2.1 電商物流研究現(xiàn)狀
1.2.2 LRP研究現(xiàn)狀
1.2.3 一體化集貨與配送研究現(xiàn)狀
1.3 研究內(nèi)容及方法
1.3.1 研究內(nèi)容
1.3.2 研究方法
1.3.3 論文創(chuàng)新點
第2章 快遞集配網(wǎng)絡及LRP相關(guān)概念
2.1 快遞集配網(wǎng)絡概述
2.1.1 快遞的內(nèi)涵
2.1.2 快遞的特征
2.1.3 快遞業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀
2.1.4 配送與集貨
2.2 LRP相關(guān)問題
2.2.1 定位-配給問題
2.2.2 車輛-路徑問題
2.2.3 定位-路徑問題
2.2.4 LRP模型求解方法概述
第3章 帶時間窗和集配一體化的LRP模型構(gòu)建
3.1 問題描述
3.2 LRPPDTW模型的假設(shè)條件
3.3 LRPPDTW模型參數(shù)變量的選擇
3.4 LRPPDTW模型的構(gòu)建與驗證
3.4.1 LRPPDTW模型構(gòu)建
3.4.2 模型的有效性驗證
第4章 LRPPDTW模型求解算法設(shè)計
4.1 遺傳算法簡介
4.1.1 遺傳算法的基本原理
4.1.2 遺傳算法的優(yōu)缺點
4.2 遺傳算法設(shè)計
4.2.1 算法思路
4.2.2 初始解的構(gòu)造
4.2.3 適應度函數(shù)設(shè)計
4.2.4 遺傳算法各算子的設(shè)計
4.3 算法驗證
4.4 算法靈敏度分析
4.5 算法性能分析
第5章 算例分析
5.1 算例描述
5.2 算例結(jié)果分析
總結(jié)與展望
致謝
參考文獻
附錄
本文編號:3781521
【文章頁數(shù)】:71 頁
【學位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
第1章 緒論
1.1 研究背景及意義
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究目的及意義
1.2 國內(nèi)外相關(guān)研究現(xiàn)狀
1.2.1 電商物流研究現(xiàn)狀
1.2.2 LRP研究現(xiàn)狀
1.2.3 一體化集貨與配送研究現(xiàn)狀
1.3 研究內(nèi)容及方法
1.3.1 研究內(nèi)容
1.3.2 研究方法
1.3.3 論文創(chuàng)新點
第2章 快遞集配網(wǎng)絡及LRP相關(guān)概念
2.1 快遞集配網(wǎng)絡概述
2.1.1 快遞的內(nèi)涵
2.1.2 快遞的特征
2.1.3 快遞業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀
2.1.4 配送與集貨
2.2 LRP相關(guān)問題
2.2.1 定位-配給問題
2.2.2 車輛-路徑問題
2.2.3 定位-路徑問題
2.2.4 LRP模型求解方法概述
第3章 帶時間窗和集配一體化的LRP模型構(gòu)建
3.1 問題描述
3.2 LRPPDTW模型的假設(shè)條件
3.3 LRPPDTW模型參數(shù)變量的選擇
3.4 LRPPDTW模型的構(gòu)建與驗證
3.4.1 LRPPDTW模型構(gòu)建
3.4.2 模型的有效性驗證
第4章 LRPPDTW模型求解算法設(shè)計
4.1 遺傳算法簡介
4.1.1 遺傳算法的基本原理
4.1.2 遺傳算法的優(yōu)缺點
4.2 遺傳算法設(shè)計
4.2.1 算法思路
4.2.2 初始解的構(gòu)造
4.2.3 適應度函數(shù)設(shè)計
4.2.4 遺傳算法各算子的設(shè)計
4.3 算法驗證
4.4 算法靈敏度分析
4.5 算法性能分析
第5章 算例分析
5.1 算例描述
5.2 算例結(jié)果分析
總結(jié)與展望
致謝
參考文獻
附錄
本文編號:3781521
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