區(qū)域內多級節(jié)點設施運輸網絡的整體優(yōu)化不僅可以合理配置運輸資源,有效提高規(guī)模效益,還可以提升滿足時效的運輸服務水平,對于運輸業(yè)運輸水平的提升有著十分重要的作用。首先,基于多級節(jié)點設施分析構建貨物運輸網絡;其次,通過對運輸網絡成本以及時效要求的分析,建立具有時效要求的多級節(jié)點設施規(guī)劃模型,在此基礎上加入混合節(jié)點的優(yōu)化方案,對模型進行優(yōu)化調整;最后,通過實例分析對該模型進行評價,驗證模型的適用性。結果表明:具有時效約束的多級節(jié)點設施運輸網絡優(yōu)化模型可以在有效降低運輸網絡物流成本的基礎上,滿足運輸過程中的時效要求。
【部分圖文】：

1.1 問題描述與假設運輸企業(yè)在貨物運輸過程中,經常會發(fā)生運輸車非滿載運輸、運輸路線不合理以及運輸時效達不到客戶要求等情況,一方面增加了運輸企業(yè)的車輛成本和貨損成本,另一方面導致運輸網絡管理混亂、運輸路徑擁擠,降低了運輸效率和服務質量[13]。針對上述情況,運輸公司在一定時間內把貨物集中到二級倉,再按照不同目的地將貨物發(fā)往一級倉和網點(如圖1所示),利用配送中心之間的干線通道進行大規(guī)模運輸,產生規(guī)模效益來降低運輸成本[14-15]。本研究主要解決的問題就是在現有運輸配送網絡節(jié)點布局的基礎上,以最小化運輸總成本和最小化運輸時間為雙重約束[16],建立運輸網絡優(yōu)化模型,確定各級倉庫與網點之間的配送關系,實現高效配送的全局規(guī)劃。

分析圖2與圖3的結果,可以發(fā)現,在求解本模型過程中,自適應遺傳算法AGA)與遺傳算法(geneticalgorithm, GA)、粒子群算法(particle swarm optimizalion,PSO)相比有著更好的表現。GA在40代后開始趨于平緩,PSO在30代后開始趨于平緩,且容易陷入局部最優(yōu),而AGA有著更好的迭代結果,可以避免早熟,提高模型求解效率。圖3 自適應遺傳算法與粒子群算法適應度對比圖

自適應遺傳算法與粒子群算法適應度對比圖
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本文編號：2891195