本文關(guān)鍵詞：基于GIS富網(wǎng)絡(luò)配送線路方法研究及仿真

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【摘要】：近年來,現(xiàn)代物流作為“第三方利潤源”,直接關(guān)系著企業(yè)的運(yùn)輸成本和客戶滿意程度,受到了企業(yè)和研究者的重視。配送問題是現(xiàn)代物流的末端環(huán)節(jié),也是核心環(huán)節(jié),占據(jù)著企業(yè)物流成本投入的大部分費(fèi)用并與客戶直接接觸,優(yōu)化物流配送對(duì)于降低企業(yè)整個(gè)物流系統(tǒng)的費(fèi)用和提高物流服務(wù)水平起著關(guān)鍵性作用。引入GIS技術(shù)能夠有效分析與處理配送問題中線路優(yōu)化諸多影響因素的融合問題。物流配送線路問題融合GIS技術(shù),能夠?qū)?shí)際道路復(fù)雜空間數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的管理和處理,直接影響配送線路決策分析,并對(duì)提高配送效率,降低配送成本,增強(qiáng)客戶滿意度以及對(duì)企業(yè)的長期科學(xué)發(fā)展有著不可估量的作用。 針對(duì)傳統(tǒng)物流配送線路問題中存在的不足,本文提出了建立GIS富網(wǎng)絡(luò)屬性路網(wǎng)配送線路模型,采用了N階近鄰自適應(yīng)劃分算法對(duì)配送網(wǎng)點(diǎn)集劃分分類。首先,將GIS富網(wǎng)絡(luò)路網(wǎng)屬性融入物流配送線路模型,并建立具有多個(gè)配送中心和較多配送網(wǎng)點(diǎn)的配送線路模型,解決實(shí)際復(fù)雜道路抽象網(wǎng)絡(luò)圖的問題以及減小配送線路模型的適應(yīng)限制。其次,再對(duì)配送線路模型中融入時(shí)間窗口、車輛種類、車輛損耗以及駕駛員費(fèi)用等影響因素。尋求建立的模型最大程度接近實(shí)際配送線路問題,再次,對(duì)建立的配送線路上的較大規(guī)模配送網(wǎng)點(diǎn)采用N階近鄰自適應(yīng)算法,劃分配送網(wǎng)點(diǎn)集。通過構(gòu)建配送算法,實(shí)現(xiàn)物流配送車輛線路優(yōu)化調(diào)度。最后,進(jìn)行試驗(yàn)仿真,結(jié)果顯示建立的配送線路模型以及設(shè)計(jì)的配送算法有效。 本文主要工作和研究成果如下： 1.綜述了物流配送末端VRP模型國內(nèi)外的發(fā)展?fàn)顩r以及取得的一些成果。指出了解決VRP問題的精確求解算法和啟發(fā)式求解算法的發(fā)展過程并分析了各種算法的優(yōu)缺點(diǎn)。其中,闡述了最短路徑的廣義定義概念,即當(dāng)最短路徑問題引入時(shí)間、費(fèi)用和指定必經(jīng)線路等權(quán)值時(shí),最短路徑就成為了時(shí)間最短,費(fèi)用最低等問題。GIS富網(wǎng)絡(luò)屬性路網(wǎng)模型即融合了多個(gè)權(quán)值的最短路徑問題,對(duì)于實(shí)際道路抽象為網(wǎng)絡(luò)圖時(shí)的空間數(shù)據(jù)的管理以及處理具有獨(dú)特的功能。還對(duì)求解最短路徑問題的相應(yīng)算法進(jìn)行詳細(xì)介紹并做了歸類,比較了不同優(yōu)化算法各自的特點(diǎn),確定了各種算法的適用條件。針對(duì)VRP問題中的較大規(guī)模配送網(wǎng)點(diǎn)集,詳細(xì)介紹了目前常用的幾種分類算法及其適用條件。 2.針對(duì)多倉庫、多網(wǎng)點(diǎn)物流配送組合優(yōu)化問題,結(jié)合道路富網(wǎng)絡(luò)屬性,建立具有實(shí)際意義的配送模型。模型中引入非線性的道路費(fèi)用,配送模型為NP難題,采用組合優(yōu)化算法對(duì)配送提供最短路徑和最短時(shí)間兩種決策模式進(jìn)行研究。首先,分析實(shí)際配送道路路網(wǎng)情況,抽象出路網(wǎng)模型,并將道路分出等級(jí),賦予道路等級(jí)權(quán)值,結(jié)合多配送中心,較大規(guī)模配送網(wǎng)點(diǎn),建立物流配送模型。其次,借鑒生物學(xué)中的進(jìn)化樹分類思想,對(duì)目標(biāo)網(wǎng)點(diǎn)動(dòng)態(tài)回溯分類,以此切割網(wǎng)點(diǎn)簇,避免將多倉庫問題轉(zhuǎn)換為單倉庫問題,影響倉庫之間貨存量協(xié)調(diào)優(yōu)化；進(jìn)而,將問題轉(zhuǎn)化為線性方程,采用線性規(guī)劃計(jì)算得到配送方案。 3.為解決不確定車輛數(shù)目、較大規(guī)模網(wǎng)點(diǎn)和多層次交通網(wǎng)絡(luò)的帶時(shí)間窗口的聯(lián)合配送問題,建立GIS富網(wǎng)絡(luò)路網(wǎng)屬性模型,采用N階最短近鄰自適應(yīng)聚類算法和遺傳算法進(jìn)行組合求解。首先,為了解決傳統(tǒng)帶有時(shí)間窗口車輛線路調(diào)度模型中配送網(wǎng)點(diǎn)規(guī)模小(不超過20個(gè)網(wǎng)點(diǎn))的問題,以及在建模時(shí)將各網(wǎng)點(diǎn)抽象為圖的頂點(diǎn)的缺陷,建立基于實(shí)際道路數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集,采用GIS技術(shù)精確計(jì)算各網(wǎng)點(diǎn)之間的距離,并建立距離OD矩陣；其次,為了降低對(duì)較大規(guī)模網(wǎng)點(diǎn)配送算法設(shè)計(jì)的復(fù)雜度,采用N階最短近鄰自適應(yīng)算法確定聚類簇?cái)?shù),再通過聚類數(shù)劃分配送網(wǎng)點(diǎn)。最后,為了確定配送車輛的種類,車輛數(shù)目以及時(shí)間窗口的限制,設(shè)計(jì)遺傳算法對(duì)配送線路進(jìn)行優(yōu)化。 4.最后,對(duì)全文的研究工作內(nèi)容進(jìn)行了總結(jié),指出了本文研究取得的一些成果和還有待提高發(fā)展之處,并展望了物流配送車輛線路調(diào)度領(lǐng)域的發(fā)展方向以及在下一步工作將要開展的地方。
【關(guān)鍵詞】：物流配送 路徑優(yōu)化 N階最短近鄰 GIS VRPTW
【學(xué)位授予單位】：浙江工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：P208;U492
【目錄】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-11
• 第1章 緒論11-19
• 1.1 研究背景和意義11
• 1.2 物流配送線路優(yōu)化研究現(xiàn)狀11-16
• 1.3 研究內(nèi)容16-17
• 1.4 結(jié)構(gòu)安排17-19
• 第2章 配送線路模型及相關(guān)算法基礎(chǔ)19-30
• 2.1 物流配送路徑優(yōu)化問題19-26
• 2.1.1 最短路徑、最短時(shí)間問題概述19-21
• 2.1.2 最短路徑、最短時(shí)間算法選擇21-26
• 2.2 聚類分析算法26
• 2.3 配送線路模型26-29
• 2.4 本章小結(jié)29-30
• 第3章 富網(wǎng)絡(luò)屬性路網(wǎng)配送問題研究及仿真30-39
• 3.1 問題的描述與建模30-32
• 3.1.1 運(yùn)輸問題的描述31
• 3.1.2 模型的建立31-32
• 3.2 算法設(shè)計(jì)32-35
• 3.2.1 模型改進(jìn)32-33
• 3.2.2 最短路徑算法33-34
• 3.2.3 最短時(shí)間算法34
• 3.2.4 時(shí)間復(fù)雜度分析34-35
• 3.3 試驗(yàn)仿真35-38
• 3.4 本章小結(jié)38-39
• 第4章 帶有時(shí)間窗口的富網(wǎng)絡(luò)配送問題研究及仿真39-52
• 4.1 問題的描述與建模40-45
• 4.1.1 分類模型40-43
• 4.1.2 配送模型43-45
• 4.2 算法設(shè)計(jì)45-47
• 4.2.1 分類算法設(shè)計(jì)45-47
• 4.2.2 配送算法設(shè)計(jì)47
• 4.3 實(shí)例應(yīng)用47-51
• 4.4 本章小結(jié)51-52
• 第5章 總結(jié)與展望52-54
• 5.1 研究工作總結(jié)52-53
• 5.2 展望53-54
• 參考文獻(xiàn)54-58
• 致謝58-59
• 攻讀學(xué)位期間參加的科研項(xiàng)目和成果59-60

【參考文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前3條

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本文編號(hào)：1029428