在當(dāng)前電子商務(wù)蓬勃發(fā)展的背景下,物流配送體系的相關(guān)問題受到日益廣泛的關(guān)注。一個好的物流配送系統(tǒng)不僅可以降低配送成本,也可以提高用戶體驗。本文研究物流配送體系中的兩個問題:路徑優(yōu)化問題和配送時效預(yù)測問題。路徑優(yōu)化問題在不考慮有向的情況下,可以分為旅行商問題（TSP）和帶時間車窗的旅行商問題（TSPTW）。目前有很多算法（如禁忌搜索算法,蟻群算法等）關(guān)注不帶時間車窗的TSP問題,但針對TSPTW問題的模型和優(yōu)化方法并不多見。本文通過改進(jìn)弗洛伊德算法以及禁忌搜索算法,得到一類適應(yīng)實際物流情形中的TSPTW問題的算法。經(jīng)過小數(shù)據(jù)驗證（7個點）發(fā)現(xiàn),改進(jìn)的兩種算法均可有效地解決本文所提出的問題。實際物流體系（66個點）的驗證發(fā)現(xiàn):弗洛伊德算法保證滿足客戶時間約束的結(jié)果比較好,而禁忌搜索算法對滿足距離較短這一需求比較好。針對這一發(fā)現(xiàn),本文提出了一個新的算法,結(jié)合了這兩種算法的優(yōu)點,進(jìn)一步提升了算法的效率。本文將最終結(jié)果通過Java實現(xiàn)地圖可視化,進(jìn)一步驗證了算法的可行性。本文研究的第二個問題是物流配送時效的預(yù)測。一個準(zhǔn)確的時效預(yù)測模型對于提高客戶體驗以及提升物流體系配送效率有著重大意義。本文主要選... 

【文章來源】：安徽師范大學(xué)安徽省

【文章頁數(shù)】：91 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 選題背景和研究意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 本文的研究目標(biāo)
    1.4 本文的研究內(nèi)容
    1.5 本文的研究方法及技術(shù)路線
        研究方法
        試驗方法
        技術(shù)路線
第二章 帶時間車窗的路徑優(yōu)化模型
    2.1 帶時間車窗的車輛路徑問題概述
        車輛路徑問題
        多起點和多終點
        單一起點和單一終點
        不考慮客戶需求和車輛容量限制
        考慮客戶對送達(dá)時間的需求
    2.2 帶時間車窗的最優(yōu)車輛路徑模型
    2.3 帶時間車窗的最優(yōu)車輛路徑模型的數(shù)據(jù)驗證
第三章 解決TSP問題和TSPTW問題的算法
    3.1 旅行商問題概述
    3.2 解決TSP問題的幾種算法比較
        3.2.1 遺傳算法
        3.2.2 蟻群算法
        3.2.3 禁忌搜索算法
        3.2.4 弗洛伊德算法
        3.2.5 各類算法比較
    3.3 改進(jìn)的禁忌搜索法和弗洛伊德算法解決TSPTW問題
        3.3.1 改進(jìn)的弗洛伊德算法解決帶時間車窗的TSP問題（小數(shù)據(jù)量）
        3.3.2 改進(jìn)的禁忌搜索算法解決帶時間車窗的TSP問題（小數(shù)據(jù)量）
        3.3.3 改進(jìn)的禁忌搜索法和弗洛伊德算法比較分析
第四章 改進(jìn)的禁忌搜索法和弗洛伊德算法在實際物流配送中的運用
    4.1 不帶時間車窗的旅行商問題
        4.1.1 禁忌搜索法求最短路徑
        4.1.2 弗洛伊德算法求最短路徑
    4.2 改進(jìn)的禁忌搜索法和弗洛伊德算法在實際物流配送中的運用
        4.2.1 改進(jìn)的弗洛伊德算法解決帶時間車窗的實際物流路徑優(yōu)化問題
        4.2.2 改進(jìn)的禁忌搜索法在實際物流中的應(yīng)用
        4.2.3 改進(jìn)的弗洛伊德算法與改進(jìn)的禁忌搜索法相結(jié)合在實際物流中的應(yīng)用
        4.2.4 可視化展現(xiàn)
    4.3 本章小結(jié)
第五章 物流配送時效模型的建立
    5.1 物流配送時效模型問題概述
    5.2 建模過程
        5.2.1 數(shù)據(jù)來源及數(shù)據(jù)處理
        5.2.2 特征選擇
        5.2.3 決策樹預(yù)測
        5.2.4 多元回歸預(yù)測
        5.2.5 時間序列模型預(yù)測
    5.3 時效模型的評價與總結(jié)
第六章 模型的改進(jìn)空間和后續(xù)工作
    6.1 路徑優(yōu)化問題的不足與后續(xù)工作
        模型的不足
        模型的后續(xù)工作
    6.2 時效預(yù)測問題的不足與后續(xù)工作
        模型的不足
        模型后續(xù)工作
第七章 結(jié)論及政策建議
    7.1 結(jié)論
    7.2 研究特色
        7.2.1 選題特色
        7.2.2 內(nèi)容特色
    7.3 政策建議
參考文獻(xiàn)
附錄
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]一種改進(jìn)的禁忌搜索算法及其在選址問題中的應(yīng)用[J]. 郭崇慧,覃華勤.  運籌與管理. 2008(01)
[2]基于混合禁忌搜索算法的物流配送路徑優(yōu)化問題研究[J]. 李松,劉興,李瑞彩.  鐵道運輸與經(jīng)濟(jì). 2007(03)
[3]基于遺傳算法的最短路徑路由優(yōu)化算法[J]. 孫寶林,李臘元,陳華.  計算機(jī)工程. 2005(06)
[4]有時間窗配送車輛調(diào)度問題的禁忌搜索算法[J]. 張炯,郎茂祥.  北方交通大學(xué)學(xué)報. 2004(02)
[5]模擬退火算法在路徑優(yōu)化問題中的應(yīng)用[J]. 張波,葉家瑋,胡郁蔥.  中國公路學(xué)報. 2004(01)
[6]物流配送車輛優(yōu)化調(diào)度的綜述[J]. 楊弋,顧幸生.  東南大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2003(S1)
[7]用混合遺傳算法求解物流配送路徑優(yōu)化問題的研究[J]. 郎茂祥,胡思繼.  中國管理科學(xué). 2002(05)
[8]物流信息系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)分析[J]. 楊東援,劉興景,戴禾,汪超,王戰(zhàn)權(quán).  物流技術(shù). 2001(02)

碩士論文
[1]物流配送的路徑優(yōu)化與行程時間預(yù)測[D]. 葉創(chuàng)鑫.暨南大學(xué) 2011
[2]基于禁忌搜索算法求解帶時間窗的定位路線問題研究[D]. 魏曉明.長安大學(xué) 2009



本文編號：3029477