本文關(guān)鍵詞：B2C環(huán)境下多階段多目標車輛路徑問題的研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著信息網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的迅猛發(fā)展和全球化進程的推進,人們的消費方式和消費習慣也在發(fā)生著改變。當代的商品交易方式使得物流配送成為了商品交易的最后一個步驟。在當前激烈的競爭中,傳統(tǒng)的物流配送已經(jīng)遠遠不能滿足當前的物流需求,電商企業(yè)應(yīng)提供多樣化的物流服務(wù)來吸引客戶。面對客戶多樣化的需求,物流企業(yè)需要提高配送設(shè)備的質(zhì)量,改善服務(wù)質(zhì)量,增強企業(yè)在行業(yè)內(nèi)的競爭力。本文針對B2C環(huán)境下物流需求的特點,提出了和時間窗有關(guān)的兩類車輛路徑問題。第一類,在當代電子商務(wù)模式下,客戶配送時間窗具有很強的靈活性,不同于傳統(tǒng)的配送模式,在對客戶進行配送時,客戶需求可以在一定時間范圍內(nèi)進行延遲配送,我們將客戶的配送時間窗劃分為多個階段,根據(jù)時間約束條件判斷客戶需求是否滿足延遲配送的條件,能否將其延遲到下一個階段進行配送。在每個時間階段內(nèi)根據(jù)提出的懲罰函數(shù)將客戶分為可推遲客戶和不可推遲客戶,設(shè)計評價指標對可推遲的客戶進行處理,選出符合條件的可推遲客戶插入到配送路徑中,建立多階段動態(tài)車輛路徑問題的模型,設(shè)計改進的自適應(yīng)遺傳算法對模型進行求解,最后通算例仿真對模型和算法驗證了其有效性。第二類,研究了車輛路徑中的多目標問題,訂單在客戶的時間窗內(nèi)的及時配送直接影響著客戶的滿意度,大部分的車輛路徑問題都是以成本最小化為目標,本文提出了包含配送成本最小化(包括車輛的固定使用成本、行駛成本、超出時間窗所帶來的懲罰成本)、客戶滿意度最大化、使用車輛數(shù)最少化等三個目標的多目標車輛路徑模型,設(shè)計相應(yīng)的懲罰函數(shù),并通過線性加權(quán)法對多目標函數(shù)進行處理,將其轉(zhuǎn)化為單目標函數(shù),而后用改進后的遺傳算法進行運算,最后進行實驗仿真來驗證模型和算法的有效性。
【關(guān)鍵詞】：時間窗 多階段 多目標 車輛路徑問題
【學位授予單位】：重慶交通大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：F724.6;F252
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 第一章 緒論9-19
• 1.1 研究背景及其意義9-11
• 1.1.1 研究背景9-10
• 1.1.2 研究意義10-11
• 1.2 文獻綜述11-15
• 1.2.1 電子商務(wù)的相關(guān)研究11
• 1.2.2 時間窗背景下的兩類問題的相關(guān)研究11-13
• 1.2.3 啟發(fā)式算法的相關(guān)研究13-15
• 1.3 研究內(nèi)容及框架15-16
• 1.3.1 主要研究內(nèi)容15-16
• 1.3.2 論文研究框架圖16
• 1.4 論文創(chuàng)新點16-19
• 第二章 相關(guān)理論研究19-33
• 2.1 電子商務(wù)中B2C的概述19-20
• 2.2 B2C環(huán)境下的物流配送現(xiàn)狀20-25
• 2.2.1 B2C對物流配送的影響20-21
• 2.2.2 B2C環(huán)境下物流配送的模式21-23
• 2.2.3 不同類型B2C電子商務(wù)企業(yè)物流配送的特點23
• 2.2.4 B2C環(huán)境下物流需求的特點23-25
• 2.3 B2C環(huán)境下物流配送車輛路徑問題的概述25-31
• 2.3.1 車輛路徑問題描述25
• 2.3.2 時間窗概述25-28
• 2.3.3 車輛路徑問題模型概述28-29
• 2.3.4 車輛路徑問題求解算法概述29-31
• 2.4 本章小節(jié)31-33
• 第三章 基于時間窗的多階段車輛路徑問題研究33-47
• 3.1 引言33
• 3.2 基于時間窗的多階段車輛路徑問題介紹33-35
• 3.3 數(shù)學模型的建立35-37
• 3.3.1 延遲成本35
• 3.3.2 時間階段內(nèi)客戶的劃分35-36
• 3.3.3 可推遲客戶的評價指標36
• 3.3.4 基于時間窗的多階段車輛路徑問題的模型36-37
• 3.4 遺傳算法的設(shè)計37-41
• 3.4.1 自適應(yīng)遺傳算法的設(shè)計37-41
• 3.4.2 算法策略流程圖的設(shè)計41
• 3.5 算例仿真分析41-44
• 3.5.1 實驗一41-43
• 3.5.2 實驗二43-44
• 3.6 本章小節(jié)44-47
• 第四章 帶有時間窗的多目標車輛路徑問題研究47-61
• 4.1 引言47
• 4.2 帶有時間窗的多目標車輛路徑問題描述47-49
• 4.2.1 問題描述47-48
• 4.2.2 多目標問題優(yōu)化的定義48-49
• 4.3 數(shù)學模型49-53
• 4.3.1 帶時間窗的車輛路徑問題的基本模型49-51
• 4.3.2 帶時間窗的多目標車輛路徑問題的數(shù)學模型51-53
• 4.4 算法設(shè)計53-57
• 4.4.1 遺傳編碼設(shè)計53
• 4.4.2 初始化種群53-54
• 4.4.3 適應(yīng)度函數(shù)的設(shè)計54-55
• 4.4.4 自適應(yīng)遺傳算子55-56
• 4.4.5 終止條件56-57
• 4.5 實驗仿真及分析57-59
• 4.6 本章小節(jié)59-61
• 第五章 總結(jié)和展望61-63
• 5.1 全文結(jié)論61-62
• 5.2 研究展望62-63
• 致謝63-65
• 參考文獻65-69
• 攻讀學位期間取得的研究成果69

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1 熊志華;邵春福;姚智勝;;車輛路徑問題的可靠性研究[J];物流技術(shù);2008年08期

2 寧曉利;;車輛路徑問題的組合優(yōu)化算法[J];物流技術(shù);2009年06期

3 黃敏芳;胡祥培;王征;Amy Z. Zeng;;車輛路徑問題的三階段求解方法研究[J];管理科學;2009年03期

4 姚錦寶;夏禾;賀興東;姚寶珍;;同時取送貨車輛路徑問題的改進的蟻群算法[J];物流技術(shù);2010年Z1期

5 孫中悅;關(guān)忠良;范高賢;;面向?qū)ο蟮能囕v路徑問題仿真研究[J];物流技術(shù);2010年07期

6 張江華;李進;高敏剛;;同時集散貨物的開放式車輛路徑問題研究[J];中國管理科學;2013年04期

7 嚴良;鄧紅梅;;需求可拆分車輛路徑問題研究綜述[J];商;2013年13期

8 孫國華;;基于真實路網(wǎng)的車輛路徑問題研究[J];物流技術(shù);2011年01期

9 邱雅君;宋國防;;考慮碳排放因素的車輛路徑問題研究[J];物流技術(shù);2012年13期

10 王明陽;陳鑫;張麗華;;帶油耗的單車場開放式車輛路徑問題研究[J];物流科技;2012年10期

中國重要會議論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 符卓;陳斯衛(wèi);;車輛路徑問題的研究現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢[A];中國運籌學會第七屆學術(shù)交流會論文集（下卷）[C];2004年

2 楊世堅;陳韜;;隨機車輛路徑問題研究綜述[A];中國系統(tǒng)工程學會決策科學專業(yè)委員會第六屆學術(shù)年會論文集[C];2005年

3 李桂平;陳楠;;多中心車輛路徑問題的解決思路[A];中國地理信息系統(tǒng)協(xié)會第四次會員代表大會暨第十一屆年會論文集[C];2007年

4 李大衛(wèi);王夢光;;廣義車輛路徑問題——模型及算法[A];1997中國控制與決策學術(shù)年會論文集[C];1997年

5 符卓;聶靖;;開放式車輛路徑問題及其若干研究進展[A];中國運籌學會第八屆學術(shù)交流會論文集[C];2006年

6 陳寶文;宋申民;陳興林;單志眾;;應(yīng)用于車輛路徑問題的多蟻群算法[A];第25屆中國控制會議論文集（下冊）[C];2006年

7 戎麗霞;;模糊需求條件下的多車場車輛路徑問題[A];第三屆中國智能計算大會論文集[C];2009年

8 張鳳姣;張興芳;;基于不確定理論的車輛路徑問題[A];第九屆中國不確定系統(tǒng)年會、第五屆中國智能計算大會、第十三屆中國青年信息與管理學者大會論文集[C];2011年

9 肖雁;符卓;李育安;;帶軟時間窗的車輛路徑問題及其應(yīng)用前景探討[A];中國運籌學會第六屆學術(shù)交流會論文集（下卷）[C];2000年

10 許鑫;范文慧;馮雅U

本文編號：330364