交通擁堵一直以來都是城市建設(shè)發(fā)展中棘手的問題之一,物流交通作為城市交通的一部分也面臨著很大的壓力,在已經(jīng)相對飽和的地面空間中,通過新建或者拓展道路去改善交通,釋放日益增長的物流運(yùn)輸壓力已經(jīng)接近瓶頸。借鑒地下空間開發(fā)的先例和已有的技術(shù),發(fā)展地下物流運(yùn)輸系統(tǒng)是解決地面交通擁堵和提高物流運(yùn)輸效率的一項(xiàng)前瞻性研究和趨勢。本文首先介紹了國內(nèi)外發(fā)展地下物流系統(tǒng)采取的實(shí)施方案和涉及到的關(guān)鍵技術(shù),分析已取得的研究成果和存在的不足。在此基礎(chǔ)上,以地下物流網(wǎng)絡(luò)的成功部署和建設(shè)總成本最低為目標(biāo),以物流節(jié)點(diǎn)日收發(fā)貨物量和節(jié)點(diǎn)服務(wù)半徑為主要約束條件,借鑒地面物流運(yùn)輸網(wǎng)的分步配送模式,考慮地下空間開發(fā)的靈活性,搭建了一個(gè)地下雙層物流運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)模型,該模型分為兩個(gè)部分:物流節(jié)點(diǎn)的地址選擇和物流運(yùn)輸線路的優(yōu)化設(shè)計(jì)。接著給出求解該模型的算法和算法具體實(shí)現(xiàn)方式。其中在節(jié)點(diǎn)選址方面:先采用聚類算法和重心法從定量和定性兩方面獲取物流節(jié)點(diǎn)位置,再用分支定界法得出物流節(jié)點(diǎn)所服務(wù)的地面區(qū)域;在貨物運(yùn)輸線路設(shè)計(jì)方面:以節(jié)點(diǎn)數(shù)量的大小為區(qū)分標(biāo)準(zhǔn),采用遺傳算法和分支定界法,結(jié)合最短路徑算法對線路進(jìn)行組合優(yōu)化,搜索出最優(yōu)解。最后用一個(gè)實(shí)際地... 

【文章來源】： 李楠 江漢大學(xué)

【文章頁數(shù)】：56 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

德國ULS概念圖

本文以交通擁堵帶來的經(jīng)濟(jì)損失,引出了一個(gè)大城市所面臨的物流運(yùn)輸問題,借鑒地下空間技術(shù),將物流配送的方式投入到地下,結(jié)合物流領(lǐng)域提出的地下物流系統(tǒng)的構(gòu)想和系統(tǒng)所取得的研究成果,將研究點(diǎn)集中細(xì)化到地下物流網(wǎng)絡(luò)配送節(jié)點(diǎn)的選擇和運(yùn)輸線路的優(yōu)化。為了將研究的問題闡述清楚,本文研究的思路參考了數(shù)學(xué)建模的思想,將所需要解決的實(shí)際問題的本質(zhì)屬性用數(shù)學(xué)符號(hào),數(shù)學(xué)式子,程序,圖形等進(jìn)行抽象而又簡潔的刻畫,利用數(shù)學(xué)理論和計(jì)算機(jī)知識(shí)對研究的問題進(jìn)行解答。所以本文的研究過程為:首先進(jìn)行數(shù)據(jù)收集和問題的細(xì)化描述,在此基礎(chǔ)上搭建問題的數(shù)學(xué)模型,接著根據(jù)模型所屬的數(shù)學(xué)性質(zhì)選取合適的求解算法,最后將實(shí)際數(shù)據(jù)代入到所建立的數(shù)學(xué)模型中,利用計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)算法,算出實(shí)際數(shù)據(jù)下問題的解決方案,最后用問題的解決方案來檢驗(yàn)?zāi)Ｐ秃退惴ǖ牡膶?shí)用性,如圖1-2所示。根據(jù)本文的研究思路,主要采用數(shù)學(xué)思想去解決問題,建立數(shù)學(xué)模型是使用數(shù)學(xué)方法必不可少的步驟,也具有一定的難度。數(shù)學(xué)建模是把錯(cuò)綜復(fù)雜的實(shí)際問題簡化、抽象為嚴(yán)謹(jǐn)?shù)臄?shù)學(xué)結(jié)構(gòu)。需要通過收集大量的數(shù)據(jù)資料,分析和研究實(shí)際對象的固有特征和內(nèi)在規(guī)律,提煉出問題的主要思想,從而建立起能表明實(shí)際問題的數(shù)學(xué)等量關(guān)系,最后采用數(shù)學(xué)理論和方法去分析和解決實(shí)際問題。

就像成語“物以類聚,人以群分”描述的一樣,在生產(chǎn)生活中有著大量需要進(jìn)行的分類問題。當(dāng)我們找到一些準(zhǔn)則或者相近的特性,就可以按這些準(zhǔn)則和特性將符合條件的元素從大環(huán)境中選出來,形成一個(gè)類,這就是聚類算法的思想。因?yàn)闇?zhǔn)則和特點(diǎn)是多種多樣的,甚至是可以人為的合理地去定義的,所以聚類算法也有很多種形式,本文將使用最為廣泛的基于距離的k-means聚類算法。K-means聚類算法采用距離作為相似性的評價(jià)指標(biāo),當(dāng)兩個(gè)對象的距離越近時(shí),其相似度就越大,屬于同一類集合的概率越大[37]。這和地下物流節(jié)點(diǎn)的選址一樣,由于地下空間相對自由,并且可以很好的去刻畫距離這一特性。如圖3-1所示,在平面中有一些隨意排列的點(diǎn),k-means聚類的目標(biāo)就是利用這些點(diǎn)之間的距離來把這些點(diǎn)進(jìn)行集合劃分。圖3-1將這些點(diǎn)劃分為三個(gè)聚類,每個(gè)聚類的最基本特征就是“就近”原則,彼此距離大小在一定范圍的點(diǎn)被劃分到一起,形成一個(gè)點(diǎn)集合。K-means聚類算法是一種通過不斷迭代計(jì)算結(jié)果直到達(dá)到分類目標(biāo)的分類算法。首先隨機(jī)選取K個(gè)待分類對象作為初始聚類中心,然后計(jì)算每個(gè)對象與各個(gè)聚類中心之間的距離,把每個(gè)對象劃分到距離它最近的聚類中心所代表的對象集合。聚類中心和分配給它們的對象就形成一個(gè)集合。當(dāng)分配完所有的對象后,聚類中心根據(jù)集合現(xiàn)有的對象重新計(jì)算。分配對象和計(jì)算聚類中心的過程不斷重復(fù)直到滿足某個(gè)終止條件。算法的終止條件可以根據(jù)實(shí)際需求進(jìn)行定義。例如:當(dāng)沒有對象被重新分配給不同的聚類或聚類中心不在再發(fā)生變化時(shí),或者誤差平方和局部最小時(shí),停止算法。算法的流程圖如下:

【參考文獻(xiàn)】：
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博士論文
[1]中國城市物流發(fā)展空間結(jié)構(gòu)演化與機(jī)理研究[D]. 王東方.長安大學(xué) 2019
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碩士論文
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[2]基于Mapreduce的大量物流配送線路優(yōu)化與實(shí)現(xiàn)[D]. 趙明.貴州財(cái)經(jīng)大學(xué) 2016
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[4]基于改進(jìn)蟻群算法的煙草物流線路優(yōu)化與系統(tǒng)設(shè)計(jì)[D]. 王保中.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2015
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本文編號(hào)：2967160