【摘要】：隨著物流行業(yè)的飛速發(fā)展,我國(guó)許多傳統(tǒng)企業(yè)物流在信息管理、倉(cāng)儲(chǔ)、配送等環(huán)節(jié)消耗大量成本,在人口紅利日趨消失的同時(shí),利潤(rùn)也在逐漸降低。如今許多物流配送企業(yè)已經(jīng)逐漸開(kāi)始運(yùn)用一些信息化手段對(duì)配送活動(dòng)進(jìn)行優(yōu)化,但仍存在較多問(wèn)題,如:配送成本高、配送效率低、配送資源浪費(fèi)以及因此引起的配送服務(wù)質(zhì)量不高等等。不科學(xué)或以人為經(jīng)驗(yàn)主導(dǎo)的物流配送活動(dòng)從供應(yīng)鏈的末端限制了企業(yè)整體的發(fā)展。因此,本文針對(duì)物品配送企業(yè)實(shí)際情況進(jìn)行配載聯(lián)合優(yōu)化問(wèn)題研究。首先,從車(chē)貨裝配優(yōu)化問(wèn)題(Vehicle Filling Problem,VFP)以及車(chē)輛配送路徑優(yōu)化問(wèn)題(Vehicle Routing Problem,VRP)的相關(guān)理論開(kāi)始研究,針對(duì)兩大問(wèn)題相互影響、相互制約的特點(diǎn),通過(guò)查閱大量文獻(xiàn)從理論層面上探索兩者結(jié)合的關(guān)鍵點(diǎn);其次,根據(jù)兩大問(wèn)題的構(gòu)成要素,結(jié)合實(shí)際配送活動(dòng)中的約束因子,從目標(biāo)函數(shù)、約束條件以及數(shù)學(xué)模型等三方面進(jìn)行考慮,建立多車(chē)型多車(chē)輛多目標(biāo)的三維裝載模型;然后,根據(jù)建立的配載聯(lián)合優(yōu)化模型,選擇了遺傳算法作為本文主要算法,然后從初始化操作、車(chē)輛裝載操作、路徑優(yōu)化操作、適應(yīng)值計(jì)算、遺傳操作以及算法終止操作等六大模塊入手,設(shè)計(jì)了一種可以自動(dòng)篩選車(chē)型、聯(lián)合優(yōu)化車(chē)輛裝載及車(chē)輛路徑選擇的改進(jìn)遺傳算法模型;最后,以某倉(cāng)儲(chǔ)物流配送中心的實(shí)際配送數(shù)據(jù)為例進(jìn)行實(shí)例驗(yàn)證,經(jīng)過(guò)分析發(fā)現(xiàn),本文算法模型所得的配送方案在配送車(chē)輛數(shù)目、配送車(chē)輛平均空間利用率、配送總路程以及配送總成本等各方面均優(yōu)于實(shí)際方案,表明模型及算法的可靠性。
【圖文】：

照體積降序排列，然后根據(jù)該排列順序最小為目標(biāo)建立相關(guān)模型；王秀清（比適應(yīng)度函數(shù)建立了混合分組遺傳算法立了其模型算法的優(yōu)勢(shì)。慮物品的長(zhǎng)和寬兩個(gè)維度，此類(lèi)問(wèn)題類(lèi)作過(guò)程類(lèi)似在給定的一塊布料上裁剪出得裁剪后的廢料總面積最小。關(guān)于二維 和 Carlier J（2007）等[7]提出了經(jīng)典的解；Lodi 和 Monaci（2015）等[8]提出旋轉(zhuǎn)，最后基于問(wèn)題提出了一個(gè)基于際貨物配裝問(wèn)題已證明的最優(yōu)解；劉三維問(wèn)題轉(zhuǎn)化為二維問(wèn)題，，結(jié)合遺傳算較高。

載聯(lián)合優(yōu)化問(wèn)題進(jìn)行研究，考慮在不同約束配和路徑優(yōu)化模型。本文的主要研究工作為載兩大問(wèn)題的構(gòu)成要素，結(jié)合實(shí)際配送活動(dòng)加多車(chē)型篩選方案，建立了多車(chē)型多車(chē)輛多立的配載聯(lián)合優(yōu)化模型，設(shè)計(jì)了一種改進(jìn)算on 語(yǔ)言進(jìn)行編碼驗(yàn)證求解；儲(chǔ)物流配送中心的實(shí)際配送數(shù)據(jù)為例進(jìn)行了從可視化角度輸出了文字及可視化裝載對(duì)裝研究?jī)?nèi)容，論文總體結(jié)構(gòu)如下：
【學(xué)位授予單位】：浙江理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類(lèi)號(hào)】：F252

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本文編號(hào)：2649709