本文關鍵詞：以運輸成本最低為目標的同時取送貨車輛路徑優(yōu)化研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著科技的進步和現(xiàn)代化的發(fā)展,傳統(tǒng)的通過降低能耗,提高生產(chǎn)率的方法創(chuàng)利的空間越來越小,現(xiàn)代物流是打破這一瓶頸的重要手段,合理的物流規(guī)劃能夠有效地降低成本,提高效益,物流合理化高效化越來越受到社會廣泛的重視。據(jù)統(tǒng)計,2015年社會物流總費用占GDP比為17%,其中,運輸費用占了整個物流費用的50%左右,運輸配送費用的降低會給整個社會帶來巨大的經(jīng)濟效益。對于運輸而言,滿足客戶需求,合理調(diào)度車輛,組織行車路線是幾項基本任務,那么如何在一定約束條件下協(xié)調(diào)完成好這幾項任務,這就引出了車輛路徑規(guī)劃問題。車輛路徑規(guī)劃是現(xiàn)代運輸?shù)囊粋�重要方面,也是國內(nèi)外物流專家們的重點研究領域。合理的車輛路徑規(guī)劃能夠提高運輸效率,降低物流成本,車輛路徑問題的研究具有重要的理論和現(xiàn)實意義。傳統(tǒng)的車輛路徑問題(Vehicle Routing Problem,VRP)只考慮了單純的取貨或者送貨過程,沒有將取貨和送貨作為一個整體來看待,而本文研究的同時完成取貨和送貨需求的車輛路徑問題(Vehicle Routing Problem With Simultaneous Delivery and Pickup,VRPSDP)沒有取送貨的先后順序要求。同時完成取送貨任務,避免了迂回運輸和重復運輸,能夠有效地降低成本,提升運輸效率,也是逆向物流和綠色物流的發(fā)展要求。通常研究VRPSDP都以路徑最短為優(yōu)化目標建立模型,比較片面地追求里程最小化,或者只考慮運輸成本當中的某項成本建立成本最低的車輛路徑模型,這些路徑選擇方法忽略了配送過程中其他因素的影響,比較理想化。然而在實際運營中,運輸費用包括車輛費用和間接費用。車輛費用由人工費用、燃料消耗、輪胎損耗、保修費用、車船使用稅、行車事故損失、折舊等構成。間接費用指運輸過程中為管理和組織運輸配送所發(fā)生的各項管理費用和業(yè)務費用�；谶@種思想,行駛里程最短的方案不一定是成本最低的方案。因此有必要建立一個綜合考慮到運輸成本各個方面的車輛路徑優(yōu)化模型,使配送方案更加合理化。通過對運輸成本的分析,找出其中影響車輛路徑選擇的因素,把人工費用、燃料消耗、輪胎損耗、保修費用和折舊這五項成本當作影響因素,構建了一個基于成本最低的同時取送貨的車輛路徑優(yōu)化模型,同時針對VRPSDP中客戶點取送貨需求容量限制和被服務次數(shù)限制這兩個約束提出了改進想法,VRPSDP是公認的NP難問題,本文采用遺傳算法對車輛路徑模型進行優(yōu)化求解,用MATLAB遺傳算法工具包進行程序編寫,最后用兩個算例來驗證本文提出的VRPSDP模型的有效性及合理性。
【關鍵詞】：車輛路徑 遺傳算法 運輸成本 優(yōu)化模型
【學位授予單位】：吉林大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：U116.2;F252
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-11
• 第1章 緒論11-21
• 1.1 研究背景及意義11-13
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀13-19
• 1.2.1 國外研究現(xiàn)狀13-15
• 1.2.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀15-18
• 1.2.3 小結(jié)18-19
• 1.3 研究內(nèi)容及技術路線19-20
• 1.4 本章小結(jié)20-21
• 第2章 車輛路徑問題及其算法綜述21-29
• 2.1 車輛路徑問題綜述21-23
• 2.1.1 車輛路徑問題描述21-22
• 2.1.2 車輛路徑問題分類22-23
• 2.2 車輛路徑問題算法綜述23-27
• 2.2.1 精確算法23-24
• 2.2.2 啟發(fā)式算法24-26
• 2.2.3 群體智能算法26-27
• 2.3 本章小結(jié)27-29
• 第3章 同時取送貨車輛路徑問題模型建立29-39
• 3.1 運輸成本分析29-30
• 3.2 同時取送貨車輛路徑問題建模30-35
• 3.2.1 問題描述和基本假設30-31
• 3.2.2 參數(shù)和變量定義31-32
• 3.2.3 模型的構建32-35
• 3.3 改進的同時取送貨車輛路徑問題35-37
• 3.4 本章小結(jié)37-39
• 第4章 同時取送貨車輛路徑問題遺傳算法求解39-47
• 4.1 遺傳算法綜述39-40
• 4.1.1 遺傳算法簡介39
• 4.1.2 遺傳算法求解過程介紹39-40
• 4.2 同時取送貨車輛路徑問題遺傳算法設計40-45
• 4.2.1 染色體編碼40
• 4.2.2 初始化種群40-41
• 4.2.3 適應度評估41
• 4.2.4 選擇操作41-42
• 4.2.5 交叉操作42-43
• 4.2.6 變異操作43-44
• 4.2.7 終止條件44
• 4.2.8 解的表示44
• 4.2.9 實現(xiàn)工具44-45
• 4.3 本章小結(jié)45-47
• 第5章 同時取送貨車輛路徑問題算例分析47-63
• 5.1 算例建立47-56
• 5.1.1 模型參數(shù)設置49-54
• 5.1.2 求解結(jié)果分析54-56
• 5.2 改進的同時取送貨車輛路徑問題算例56-61
• 5.2.1 算例改進56-59
• 5.2.2 求解結(jié)果分析59-61
• 5.3 本章小結(jié)61-63
• 第6章 總結(jié)與展望63-65
• 6.1 總結(jié)63-64
• 6.2 研究展望64-65
• 參考文獻65-69
• 附錄69-75
• 作者簡介75-77
• 致謝77

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本文編號：333017