本文關(guān)鍵詞：B2C環(huán)境下多階段多目標(biāo)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(jìn)程的推進(jìn),人們的消費(fèi)方式和消費(fèi)習(xí)慣也在發(fā)生著改變。當(dāng)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(gè)步驟。在當(dāng)前激烈的競爭中,傳統(tǒng)的物流配送已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足當(dāng)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(duì)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(qiáng)企業(yè)在行業(yè)內(nèi)的競爭力。本文針對(duì)B2C環(huán)境下物流需求的特點(diǎn),提出了和時(shí)間窗有關(guān)的兩類車輛路徑問題。第一類,在當(dāng)代電子商務(wù)模式下,客戶配送時(shí)間窗具有很強(qiáng)的靈活性,不同于傳統(tǒng)的配送模式,在對(duì)客戶進(jìn)行配送時(shí),客戶需求可以在一定時(shí)間范圍內(nèi)進(jìn)行延遲配送,我們將客戶的配送時(shí)間窗劃分為多個(gè)階段,根據(jù)時(shí)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(gè)階段進(jìn)行配送。在每個(gè)時(shí)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(jì)評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)可推遲的客戶進(jìn)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(dòng)態(tài)車輛路徑問題的模型,設(shè)計(jì)改進(jìn)的自適應(yīng)遺傳算法對(duì)模型進(jìn)行求解,最后通算例仿真對(duì)模型和算法驗(yàn)證了其有效性。第二類,研究了車輛路徑中的多目標(biāo)問題,訂單在客戶的時(shí)間窗內(nèi)的及時(shí)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(biāo),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(shí)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(gè)目標(biāo)的多目標(biāo)車輛路徑模型,設(shè)計(jì)相應(yīng)的懲罰函數(shù),并通過線性加權(quán)法對(duì)多目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行處理,將其轉(zhuǎn)化為單目標(biāo)函數(shù),而后用改進(jìn)后的遺傳算法進(jìn)行運(yùn)算,最后進(jìn)行實(shí)驗(yàn)仿真來驗(yàn)證模型和算法的有效性。
【關(guān)鍵詞】：時(shí)間窗 多階段 多目標(biāo) 車輛路徑問題
【學(xué)位授予單位】：重慶交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：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(xiàn)綜述11-15
• 1.2.1 電子商務(wù)的相關(guān)研究11
• 1.2.2 時(shí)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(diǎn)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(duì)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(diǎn)23
• 2.2.4 B2C環(huán)境下物流需求的特點(diǎn)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(shí)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(shí)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(shí)間窗的多階段車輛路徑問題介紹33-35
• 3.3 數(shù)學(xué)模型的建立35-37
• 3.3.1 延遲成本35
• 3.3.2 時(shí)間階段內(nèi)客戶的劃分35-36
• 3.3.3 可推遲客戶的評(píng)價(jià)指標(biāo)36
• 3.3.4 基于時(shí)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(jì)37-41
• 3.4.1 自適應(yīng)遺傳算法的設(shè)計(jì)37-41
• 3.4.2 算法策略流程圖的設(shè)計(jì)41
• 3.5 算例仿真分析41-44
• 3.5.1 實(shí)驗(yàn)一41-43
• 3.5.2 實(shí)驗(yàn)二43-44
• 3.6 本章小節(jié)44-47
• 第四章 帶有時(shí)間窗的多目標(biāo)車輛路徑問題研究47-61
• 4.1 引言47
• 4.2 帶有時(shí)間窗的多目標(biāo)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(biāo)問題優(yōu)化的定義48-49
• 4.3 數(shù)學(xué)模型49-53
• 4.3.1 帶時(shí)間窗的車輛路徑問題的基本模型49-51
• 4.3.2 帶時(shí)間窗的多目標(biāo)車輛路徑問題的數(shù)學(xué)模型51-53
• 4.4 算法設(shè)計(jì)53-57
• 4.4.1 遺傳編碼設(shè)計(jì)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(jì)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(shí)驗(yàn)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(xiàn)65-69
• 攻讀學(xué)位期間取得的研究成果69

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本文編號(hào)：330364