發(fā)布時間：2020-12-08 21:58

　　互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新模式的出現(xiàn),為我國冷鏈行業(yè)的快速發(fā)展帶來了新動力,并且隨著人們消費水平的提高,生活質(zhì)量的上升,人們對生鮮產(chǎn)品的需求大大增加,冷鏈?zhǔn)袌鲂枨蟮姆�(wěn)定增長大大促進(jìn)了城市冷鏈物流的快速發(fā)展。城市冷鏈物流的快速發(fā)展,也面臨著很多問題:一方面,城市配送是制約冷鏈物流發(fā)展的瓶頸,它具有服務(wù)周期短、頻率高、配送節(jié)點多、時效性要求高、貨損高、配送成本高等特點;另一方面,城市化進(jìn)程不斷加快使得城市道路越來越擁堵,復(fù)雜的道路狀況影響著車輛的運輸時間,運輸過程中車輛的能耗成本和冷鏈產(chǎn)品的貨損成本不斷增加。如何結(jié)合城市復(fù)雜路況信息制定合理的配送路徑優(yōu)化方案以提高冷鏈物流服務(wù)質(zhì)量降低同城冷鏈物流配送成本是一個亟需解決的問題。基于上述分析,本文針對城市復(fù)雜路況從同城冷鏈配送的角度,選擇基于復(fù)雜路況下同城冷鏈物流配送路徑優(yōu)化問題進(jìn)行研究。首先,通過閱讀大量國內(nèi)外文獻(xiàn),對國內(nèi)外冷鏈物流的發(fā)展歷程,冷鏈物流配送優(yōu)化的相關(guān)基礎(chǔ)理論進(jìn)行分析與闡述,明確研究問題的特點。其次,確定研究方法,通過大量文獻(xiàn)閱讀的積累發(fā)現(xiàn)冷鏈配送這類車輛路徑問題屬于NP-hard問題,需要利用智能算法進(jìn)行求解。再次,構(gòu)建模型并進(jìn)行算法設(shè)計,對... 

【文章來源】：杭州電子科技大學(xué)浙江省

【文章頁數(shù)】：81 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
    1.1 研究背景與意義
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 問題的提出
        1.1.3 研究意義
    1.2 同城冷鏈配送相關(guān)理論研究綜述
        1.2.1 冷鏈物流國內(nèi)外發(fā)展歷程簡述
        1.2.2 帶時間窗的車輛路徑問題
        1.2.3 國內(nèi)外冷鏈物流配送優(yōu)化研究
    1.3 研究方法、主要研究內(nèi)容和技術(shù)路線
        1.3.1 研究方法
        1.3.2 主要研究內(nèi)容
        1.3.3 技術(shù)路線
    1.4 小結(jié)
第2章 相關(guān)理論概念基礎(chǔ)
    2.1 冷鏈物流理論概述
        2.1.1 冷鏈物流的基本概念
        2.1.2 冷鏈物流的特點
        2.1.3 冷鏈物流的適用對象
        2.1.4 冷鏈物流的構(gòu)成
    2.2 車輛路徑問題理論
        2.2.1 車輛路徑問題的定義及構(gòu)成要素
        2.2.2 車輛路徑問題的分類
        2.2.3 車輛路徑問題的求解算法介紹
    2.3 小結(jié)
第3章 復(fù)雜路況下的同城冷鏈物流配送路徑優(yōu)化模型
    3.1 問題描述
    3.2 假設(shè)前提與參數(shù)設(shè)置
        3.2.1 假設(shè)前提
        3.2.2 參數(shù)設(shè)置
    3.3 模型成本分析
    3.4 建立數(shù)學(xué)模型
    3.5 小結(jié)
第4章 模型求解方法以及求解規(guī)則設(shè)計
    4.1 遺傳算法
        4.1.1 遺傳算法概述
        4.1.2 遺傳算法的一般操作及基本流程
    4.2 遺傳算法的改進(jìn)設(shè)計
        4.2.1 染色體編碼
        4.2.2 初始種群生成
        4.2.3 交叉與變異算子
        4.2.4 其余條件
    4.3 小結(jié)
第5章 實證研究
    5.1 實證數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
    5.2 仿真求解及分析
        5.2.1 正常路況的仿真求解
        5.2.2 復(fù)雜路況的仿真求解
    5.3 對比分析
        5.3.1 原始配送方案
        5.3.2 仿真優(yōu)化結(jié)果對比分析
    5.4 小結(jié)
第6章 總結(jié)與展望
    6.1 總結(jié)
        6.1.1 主要結(jié)論
        6.1.2 存在的不足
    6.2 后續(xù)研究展望
致謝
參考文獻(xiàn)
附錄1：遺傳算法部分核心代碼
附錄2：作者在讀期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文及參加的科研項目


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]帶軟時間窗的冷鏈物流配送路徑優(yōu)化研究[J]. 俞武揚(yáng),楊沈記.  生產(chǎn)力研究. 2017(06)
[2]求解TSP的改進(jìn)信息素二次更新與局部優(yōu)化蟻群算法[J]. 許凱波,魯海燕,程畢蕓,黃洋.  計算機(jī)應(yīng)用. 2017(06)
[3]零售店鋪共同配送問題研究[J]. 孫冉.  物流工程與管理. 2017(04)
[4]帶時間窗車輛路徑問題的分布式多agent蟻群算法[J]. 金淳,張雨,王聰.  計算機(jī)應(yīng)用研究. 2018(03)
[5]城軌列車多目標(biāo)優(yōu)化控制算法研究與仿真[J]. 孟建軍,裴明高,武福,韋騰舟,郝帥.  系統(tǒng)仿真學(xué)報. 2017(03)
[6]基于多種群搜索的PSO的物流配送中心尋址求解[J]. 李磊,楊愛峰,唐娜,陳亞波.  合肥工業(yè)大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2017(02)
[7]基于萊維飛行粒子群算法的焊接機(jī)器人路徑規(guī)劃[J]. 王學(xué)武,嚴(yán)益鑫,顧幸生.  控制與決策. 2017(02)
[8]基于動態(tài)需求的帶時間窗的車輛路徑問題[J]. 張文博,蘇秦,程光路.  工業(yè)工程與管理. 2016(06)
[9]交通限制和軟時間窗條件下的車輛路徑問題及其蟻群算法改進(jìn)[J]. 劉瀾,吳金卓,胡鴻.  物流技術(shù). 2016(09)
[10]軟硬時間窗共存裝卸一體化車輛路徑問題的混合離散粒子群優(yōu)化算法[J]. 周蓉,沈維蕾.  合肥工業(yè)大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2016(08)

博士論文
[1]車輛路徑問題的仿真優(yōu)化方法研究[D]. 孫中悅.北京交通大學(xué) 2012
[2]物流配送車輛路徑優(yōu)化方法研究[D]. 鐘石泉.天津大學(xué) 2007

碩士論文
[1]基于動態(tài)交通網(wǎng)絡(luò)的城市物流配送路徑優(yōu)化研究[D]. 李波.深圳大學(xué) 2017
[2]隨機(jī)需求下冷鏈品城市物流配送優(yōu)化研究[D]. 劉敏.北京交通大學(xué) 2016
[3]考慮道路暢通狀況的冷鏈物流配送優(yōu)化問題[D]. 何琴飛.大連海事大學(xué) 2015
[4]基于改進(jìn)粒子群算法的車輛路徑問題研究[D]. 張思亮.江南大學(xué) 2011
[5]城市冷鏈物流配送車輛路徑問題的研究[D]. 李宏.長沙理工大學(xué) 2006



本文編號：2905755