不確定需求環(huán)境下的路徑-裝載組合物流調(diào)度優(yōu)化問題研究
發(fā)布時間:2024-12-21 22:47
物流業(yè)作為一種復(fù)合型服務(wù)產(chǎn)業(yè),其融合了運(yùn)輸、倉儲及信息等多種產(chǎn)業(yè),是國民經(jīng)濟(jì)極其重要的構(gòu)成部分。目前,我國為物流大國,但遠(yuǎn)非物流強(qiáng)國,其中最重要的制約因素是物流成本居高不下,降低物流成本成為了物流行業(yè)急需解決的關(guān)鍵問題。然而,運(yùn)輸成本、管理成本和保管成本為物流成本的三個重要組成部分,其中,運(yùn)輸成本占物流成本的較大比重。因此,優(yōu)化運(yùn)輸過程,降低運(yùn)輸費(fèi)用,對于降低整體物流成本、改善物流質(zhì)量具有重要的意義。車輛路徑優(yōu)化問題是物流領(lǐng)域優(yōu)化中的核心問題,其在滿足不同客戶需求的前提下,通過優(yōu)化車輛的行駛路徑,來降低車輛的運(yùn)輸成本。但在實(shí)際的物流運(yùn)輸過程中,不但需要考慮車輛的行駛路徑問題,還需考慮車輛的車廂裝載問題,如對于廂式運(yùn)輸車輛,其內(nèi)部裝載空間有限,如何優(yōu)化車廂內(nèi)裝載的貨箱種類及數(shù)量,將會直接影響到車輛的裝載率,也會間接的影響到車輛的派遣數(shù)量,這些因素都將制約著運(yùn)輸費(fèi)用。同時,在實(shí)際的企業(yè)生產(chǎn)過程中,由于生產(chǎn)因素的限制,企業(yè)往往對于未來所需要的各種類貨物的需求量是不確定的,在這種情況下,決策者派遣的運(yùn)輸車輛在到各個供應(yīng)點(diǎn)循環(huán)取貨的過程中,會造成嚴(yán)重的車輛浪費(fèi)、車廂裝載率低及車輛走彎路的現(xiàn)象,這些...
【文章頁數(shù)】:66 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
1 緒論
1.1 研究背景與問題提出
1.1.1 研究背景
1.1.2 問題提出
1.2 研究意義
1.3 創(chuàng)新點(diǎn)及研究內(nèi)容
1.3.1 創(chuàng)新點(diǎn)
1.3.2 研究內(nèi)容
1.4 論文結(jié)構(gòu)及技術(shù)路線
1.4.1 論文結(jié)構(gòu)
1.4.2 技術(shù)路線
2 國內(nèi)外相關(guān)研究綜述
2.1 車輛路徑優(yōu)化問題的研究進(jìn)展
2.2 車廂裝載優(yōu)化問題的研究進(jìn)展
2.3 車輛路徑與車廂裝載組合優(yōu)化問題的研究進(jìn)展
2.4 研究評述
2.5 本章小結(jié)
3 不確定需求環(huán)境下的路徑-裝載組合調(diào)度問題的模型及算法設(shè)計
3.1 問題描述
3.2 參數(shù)及變量定義
3.3 數(shù)學(xué)模型
3.3.1 車輛路徑優(yōu)化模型
3.3.2 車廂裝載優(yōu)化模型
3.3.3 路徑-裝載協(xié)同優(yōu)化模型
3.4 算法設(shè)計
3.4.1 算法框架
3.4.2 算法流程
3.5 本章小結(jié)
4 路徑-裝載組合調(diào)度問題的多階段求解算法的實(shí)現(xiàn)
4.1 基于遺傳算法的混合粒子群優(yōu)化算法
4.1.1 遺傳算法及粒子群算法在車輛路徑優(yōu)化問題中的應(yīng)用
4.1.2 基于遺傳算法的混合粒子群優(yōu)化算法的思路及步驟
4.2 啟發(fā)式正交二叉樹搜索算法
4.2.1 樹搜索算法在車廂裝載優(yōu)化問題中的應(yīng)用
4.2.2 啟發(fā)式正交二叉樹搜索算法的思想及步驟
4.3 單車最優(yōu)路徑-裝載方案的組合
4.4 路徑-裝載協(xié)同優(yōu)化模型的求解
4.5 本章小結(jié)
5 方法比較測試及應(yīng)用研究
5.1 方法比較測試
5.1.1 測試算例的描述
5.1.2 測試算例優(yōu)化結(jié)果的對比分析
5.2 實(shí)際應(yīng)用研究
5.2.1 實(shí)際問題的描述
5.2.2 單車優(yōu)化方案的求解
5.2.3 車輛派遣
5.3 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表學(xué)術(shù)論文情況
致謝
本文編號:4019026
【文章頁數(shù)】:66 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
1 緒論
1.1 研究背景與問題提出
1.1.1 研究背景
1.1.2 問題提出
1.2 研究意義
1.3 創(chuàng)新點(diǎn)及研究內(nèi)容
1.3.1 創(chuàng)新點(diǎn)
1.3.2 研究內(nèi)容
1.4 論文結(jié)構(gòu)及技術(shù)路線
1.4.1 論文結(jié)構(gòu)
1.4.2 技術(shù)路線
2 國內(nèi)外相關(guān)研究綜述
2.1 車輛路徑優(yōu)化問題的研究進(jìn)展
2.2 車廂裝載優(yōu)化問題的研究進(jìn)展
2.3 車輛路徑與車廂裝載組合優(yōu)化問題的研究進(jìn)展
2.4 研究評述
2.5 本章小結(jié)
3 不確定需求環(huán)境下的路徑-裝載組合調(diào)度問題的模型及算法設(shè)計
3.1 問題描述
3.2 參數(shù)及變量定義
3.3 數(shù)學(xué)模型
3.3.1 車輛路徑優(yōu)化模型
3.3.2 車廂裝載優(yōu)化模型
3.3.3 路徑-裝載協(xié)同優(yōu)化模型
3.4 算法設(shè)計
3.4.1 算法框架
3.4.2 算法流程
3.5 本章小結(jié)
4 路徑-裝載組合調(diào)度問題的多階段求解算法的實(shí)現(xiàn)
4.1 基于遺傳算法的混合粒子群優(yōu)化算法
4.1.1 遺傳算法及粒子群算法在車輛路徑優(yōu)化問題中的應(yīng)用
4.1.2 基于遺傳算法的混合粒子群優(yōu)化算法的思路及步驟
4.2 啟發(fā)式正交二叉樹搜索算法
4.2.1 樹搜索算法在車廂裝載優(yōu)化問題中的應(yīng)用
4.2.2 啟發(fā)式正交二叉樹搜索算法的思想及步驟
4.3 單車最優(yōu)路徑-裝載方案的組合
4.4 路徑-裝載協(xié)同優(yōu)化模型的求解
4.5 本章小結(jié)
5 方法比較測試及應(yīng)用研究
5.1 方法比較測試
5.1.1 測試算例的描述
5.1.2 測試算例優(yōu)化結(jié)果的對比分析
5.2 實(shí)際應(yīng)用研究
5.2.1 實(shí)際問題的描述
5.2.2 單車優(yōu)化方案的求解
5.2.3 車輛派遣
5.3 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表學(xué)術(shù)論文情況
致謝
本文編號:4019026
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