配送中心等第三方物流在滿足客戶工作時(shí),也致力于拓展新的作業(yè)方法以降低運(yùn)營(yíng)成本,提高顧客服務(wù)水平。越庫(kù)作業(yè)是基于庫(kù)存管理的一種新策略,不包含倉(cāng)儲(chǔ)功能,在接收來(lái)自各供應(yīng)商的貨品后,只經(jīng)過簡(jiǎn)單的揀選和短暫的存儲(chǔ),將貨品根據(jù)需求重新整合配送。貨品的短暫停留,能減少庫(kù)存持有成本、降低商品損壞可能、節(jié)約作業(yè)空間,有效提高配送效率,降低物流管理成本。由于越庫(kù)中心設(shè)施設(shè)備有限,在多輛貨車同時(shí)準(zhǔn)備好作業(yè)時(shí),存在車輛等待現(xiàn)象,所以車輛的作業(yè)順序是減少等待時(shí)間的關(guān)鍵,也是越庫(kù)作業(yè)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。越庫(kù)車輛排序問題是在一定約束下,合理分配越庫(kù)門任務(wù)和車輛隊(duì)列,以降低總作業(yè)時(shí)間的一種NP問題。本文根據(jù)越庫(kù)中心的越庫(kù)門數(shù)量不同,建立基于多越庫(kù)門的車輛排序問題模型。以運(yùn)作時(shí)間最小化為目標(biāo)函數(shù),尋求最佳的越庫(kù)門任務(wù)分配和車輛隊(duì)列。為解決混合整數(shù)線性規(guī)劃模型(MILP),提出三種啟發(fā)式算法,分別是和聲搜索算法(HS)、改進(jìn)的和聲搜索算法(IHS)和遺傳算法(GA)。IHS算法針對(duì)HS算法在求解的不同階段存在參數(shù)值大小對(duì)搜索能力影響較大的局限性,采用動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)方法設(shè)定參數(shù)。啟發(fā)式算法的參數(shù)值設(shè)定不同,其性能會(huì)有較大差別。應(yīng)用田口試驗(yàn)對(duì)各算法的固定參數(shù)優(yōu)化,確定最優(yōu)的參數(shù)值組合。最后論文根據(jù)貨品數(shù)量、貨品種類數(shù)和車輛數(shù)三個(gè)角度,從大、中、小三個(gè)維度設(shè)計(jì)九組實(shí)驗(yàn)。從最優(yōu)解、最差解、平均解和CPU運(yùn)算時(shí)間等多種角度分析模型和算法的性能。
【學(xué)位單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：F252
【部分圖文】：

34圖 4.11 GA 算法的均值主效應(yīng)圖 圖 4.12 GA 算法的信噪比主效應(yīng)圖根據(jù)本算例的望小特性，在田口試驗(yàn)中，需要信噪比的值越大和均值越小越好。通過圖 4.7-4.11 可知 HS 算法的參數(shù)HMS、HMCR、PAR 和BW取值分別

34圖 4.11 GA 算法的均值主效應(yīng)圖 圖 4.12 GA 算法的信噪比主效應(yīng)圖根據(jù)本算例的望小特性，在田口試驗(yàn)中，需要信噪比的值越大和均值越小越好。通過圖 4.7-4.11 可知 HS 算法的參數(shù)HMS、HMCR、PAR 和BW取值分別

吉林大學(xué)碩士學(xué)位論文有HMS、HMCR、PAR 和BW，各因子的水平數(shù)為 4；對(duì)于 IHS 算法，主要的因子有HMS、HMCR、minPAR 、maxPAR 、minBW 、maxBW ，各因子的水平數(shù)為 3；對(duì)于 GA 算法，主要的因子有cP 、mP 、POP ，各因子的水平數(shù)為 4。首先根據(jù)正交表設(shè)計(jì)的參數(shù)組合做實(shí)驗(yàn)，收集數(shù)據(jù)。然后通過 Minitab 軟件生成的信噪比和均值的主效應(yīng)圖，結(jié)合計(jì)算結(jié)果和信噪比越大越好的原理確定最優(yōu)的參數(shù)值組合。HS、IHS 和 GA 算法的均值、信噪比主效應(yīng)圖如 4.7-4.12 所示。

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本文編號(hào)：2819650