本文關(guān)鍵詞：物流企業(yè)車輛調(diào)度優(yōu)化方法研究　出處：《沈陽大學(xué)》2014年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

  更多相關(guān)文章： CVRP VRPTW 蟻群算法 Sweep算法 物流車輛調(diào)度系統(tǒng)

【摘要】：近年來，隨著智能交通和電子商務(wù)的快速崛起，現(xiàn)代物流呈現(xiàn)出信息化、社會(huì)化的發(fā)展趨勢。不斷增長的業(yè)務(wù)量為物流企業(yè)的蓬勃發(fā)展帶來無限機(jī)遇，但同時(shí)也對(duì)物流運(yùn)輸能力和效率提出新的要求。如何通過提高物流運(yùn)輸效率，以最低的成本完成貨物運(yùn)輸任務(wù)，實(shí)現(xiàn)利潤最大化是物流企業(yè)面臨的首要問題。本文從物流企業(yè)車輛調(diào)度問題著手，描述和分析了用于求解車輛調(diào)度問題的蟻群優(yōu)化算法，并針對(duì)其缺陷提出四點(diǎn)改進(jìn)策略。通過仿真分析，證明了改進(jìn)后蟻群算法的優(yōu)越性。在此基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)并開發(fā)了物流車輛調(diào)度系統(tǒng)。 本文首先闡述了車輛調(diào)度問題的定義、組成要素和分類，著重介紹面向載重能力約束的車輛調(diào)度問題和帶時(shí)間窗的車輛調(diào)度問題，詳盡分析和說明各類約束條件的實(shí)際意義和數(shù)學(xué)描述，在此基礎(chǔ)上建立了兩類問題各自的數(shù)學(xué)模型。 然后，重點(diǎn)研究了具有正反饋機(jī)制、高穩(wěn)定性的用于求解車輛調(diào)度問題的蟻群優(yōu)化算法，針對(duì)傳統(tǒng)蟻群算法搜索速度慢、容易陷入局部最優(yōu)解的缺點(diǎn)，明確提出了基于Sweep算法的初始解構(gòu)建、確定性與探索性并行搜索、信息素動(dòng)態(tài)更新和關(guān)鍵參數(shù)優(yōu)化等四種改進(jìn)方案。通過對(duì)旅行商問題的求解，證明改進(jìn)后蟻群算法對(duì)最短路徑搜索具有高效性和穩(wěn)定性。 接著，進(jìn)一步將改進(jìn)后的蟻群算法用于求解面向載重能力約束的車輛調(diào)度問題和帶時(shí)間窗的車輛調(diào)度問題。分別設(shè)計(jì)了求解這兩類問題的實(shí)現(xiàn)步驟，采用不同的測算實(shí)例進(jìn)行仿真分析。通過與傳統(tǒng)的蟻群算法相比，無論在最優(yōu)解計(jì)算、搜索速度還是魯棒性均具有明顯的優(yōu)越性。 最后，設(shè)計(jì)了物流企業(yè)車輛調(diào)度系統(tǒng)架構(gòu)及功能，實(shí)現(xiàn)了對(duì)客戶信息、車場信息、貨物信息、訂單信息、車輛信息等的綜合管理；將改進(jìn)的蟻群算法應(yīng)用在車輛調(diào)度模塊中，，實(shí)現(xiàn)帶時(shí)間窗的輛調(diào)度任務(wù)的自動(dòng)生成和各車輛最短路徑的地圖顯示。通過對(duì)實(shí)際訂單的計(jì)算分析，本系統(tǒng)生成的配送計(jì)劃合理、有效，對(duì)物流企業(yè)的車輛調(diào)度具有重要的指導(dǎo)意義。
[Abstract]:In recent years, with the rapid rise of intelligent transportation and electronic business, modern logistics showing information, social development trend. The growing volume of business brings infinite opportunities the vigorous development of logistics enterprises, but also on the logistics transportation capacity and efficiency of the proposed new requirements. How to improve the transportation efficiency, finished goods transport task with the lowest cost, realize the profit maximization is the primary problem faced by logistics enterprises. This paper from the logistics vehicle scheduling problems, described and analyzed for the ant colony optimization algorithm to solve the vehicle scheduling problem, and puts forward four strategies to improve the defects. Through simulation analysis, proves the superiority of the ant colony algorithm improved. On this basis, the design and development of the logistics vehicle scheduling system.
This paper first describes the definition of the vehicle scheduling problem, elements and classification, emphatically introduces the vehicle scheduling problem for capacity constraints and the vehicle scheduling problem with time windows, detailed description and analysis of all kinds of constraint conditions and practical significance of mathematics, mathematical model is then established based on the two kinds of problems.
Then, focus on the positive feedback mechanism for ant colony optimization algorithm to solve the vehicle scheduling problem with high stability, according to the traditional ant colony algorithm search speed is slow, easy to fall into local optimal solution, clearly put forward the initial Sweep algorithm based on the deconstruction of construction, is qualitative and exploratory parallel search, dynamic pheromone updating and key parameters optimization of four improved schemes. By solving the traveling salesman problem, proved that the improved ant colony algorithm for the shortest path search has the advantages of high efficiency and stability.
Then, the improved ant colony algorithm for vehicle scheduling problem solving oriented load capacity constraints and vehicle scheduling problem with time windows are designed. The implementation steps of solving the two problems, using different calculation examples were simulated and analyzed. Compared with the traditional ant colony algorithm, both in the calculation of optimal search speed and robustness have obvious advantages.
Finally, design the structure and function of logistics vehicle scheduling system, the realization of customer information, parking information, goods information, order information, integrated management of vehicle information; the improved ant colony algorithm is applied in vehicle scheduling module, realize the task scheduling with time windows vehicle automatic generation and the shortest vehicle the path of the map display. By calculating the actual order analysis, the system generates a distribution plan is reasonable, effective, has an important guiding significance for vehicle scheduling of logistics enterprises.

【學(xué)位授予單位】：沈陽大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：U492.22

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 李海龍;周屹;;物流配送與跟蹤的動(dòng)態(tài)車輛調(diào)度問題研究[J];黑龍江工程學(xué)院學(xué)報(bào);2008年02期

2 經(jīng)懷明;張立軍;;多車型車輛調(diào)度問題的建模與仿真[J];計(jì)算機(jī)仿真;2006年04期

3 任春玉;韋超;;有時(shí)間窗車輛調(diào)度問題優(yōu)化研究[J];哈爾濱商業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2007年02期

4 牟峰;;車輛調(diào)度問題的研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢[J];西華大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2012年05期

5 李繼玲;盧才武;李金成;;基于蟻群算法的有時(shí)間窗車輛調(diào)度問題的研究[J];信息技術(shù);2006年05期

6 李春霞;張思林;龐明寶;;基于時(shí)間依賴網(wǎng)絡(luò)的車輛調(diào)度問題研究[J];交通科技;2011年01期

7 宋偉剛;張宏霞;佟玲;;有時(shí)間窗約束非滿載車輛調(diào)度問題的節(jié)約算法[J];東北大學(xué)學(xué)報(bào);2006年01期

8 李作秋;王國林;;一種有時(shí)間窗約束的非滿載車輛調(diào)度問題中的啟發(fā)式算法研究[J];公路交通科技;2006年07期

9 馬衛(wèi)民,王刊良;局內(nèi)封閉式車輛調(diào)度問題及其競爭策略[J];系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐;2004年09期

10 張立峰;趙方庚;孫江生;宋傳平;;基于蟻群算法的軍事配送車輛調(diào)度問題研究[J];交通與計(jì)算機(jī);2008年06期

相關(guān)會(huì)議論文 前5條

1 馬華偉;葉浩然;夏維;;允許分割配送的多時(shí)間窗車輛調(diào)度問題的改進(jìn)蟻群算法求解[A];第十四屆中國管理科學(xué)學(xué)術(shù)年會(huì)論文集(上冊(cè))[C];2012年

2 楊國興;;多車場車輛調(diào)度問題的一種有效算法[A];管理科學(xué)與系統(tǒng)科學(xué)進(jìn)展——全國青年管理科學(xué)與系統(tǒng)科學(xué)論文集（第3卷）[C];1995年

3 王銀;王慧;;淺談配送車輛調(diào)度問題[A];第九屆中國不確定系統(tǒng)年會(huì)、第五屆中國智能計(jì)算大會(huì)、第十三屆中國青年信息與管理學(xué)者大會(huì)論文集[C];2011年

4 王永;農(nóng)蘭晶;劉蕾;楊曉潔;;郵政中心選址與車輛調(diào)度混合模型研究[A];中國系統(tǒng)工程學(xué)會(huì)第十八屆學(xué)術(shù)年會(huì)論文集——A12系統(tǒng)科學(xué)與系統(tǒng)工程理論在各個(gè)領(lǐng)域中的應(yīng)用研究[C];2014年

5 王永;劉蕾;農(nóng)蘭晶;楊曉潔;;郵政運(yùn)輸車輛調(diào)度問題研究[A];中國系統(tǒng)工程學(xué)會(huì)第十八屆學(xué)術(shù)年會(huì)論文集——A12系統(tǒng)科學(xué)與系統(tǒng)工程理論在各個(gè)領(lǐng)域中的應(yīng)用研究[C];2014年

相關(guān)博士學(xué)位論文 前3條

1 葛顯龍;面向云配送模式的車輛調(diào)度問題及算法研究[D];重慶大學(xué);2011年

2 周潔;車輛調(diào)度問題的算法及復(fù)雜性[D];華東師范大學(xué);2013年

3 李妍峰;時(shí)變網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下車輛調(diào)度問題研究[D];西南交通大學(xué);2008年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 柯昌正;動(dòng)態(tài)車輛調(diào)度問題研究與應(yīng)用[D];北京交通大學(xué);2007年

2 郭鳳鳴;動(dòng)態(tài)環(huán)境下的車輛調(diào)度問題研究[D];同濟(jì)大學(xué);2006年

3 劉云霞;動(dòng)態(tài)車輛調(diào)度問題分析及算法設(shè)計(jì)[D];西南交通大學(xué);2004年

4 胡夏云;基于蟻群算法的動(dòng)態(tài)車輛調(diào)度問題的研究[D];廣東工業(yè)大學(xué);2013年

5 楊燁;帶時(shí)間窗的單車場多車型滿載車輛調(diào)度問題研究[D];山東理工大學(xué);2013年

6 邢瑩瑩;地震災(zāi)害下應(yīng)急藥品的車輛調(diào)度研究[D];遼寧科技大學(xué);2013年

7 徐鵬;基于統(tǒng)計(jì)分區(qū)和智能優(yōu)化算法的車輛調(diào)度問題研究[D];南昌大學(xué);2014年

8 劉新雨;考慮外包車輛和加班條件的車輛調(diào)度問題研究[D];河北工程大學(xué);2014年

9 張磊;滿載車輛調(diào)度問題研究[D];同濟(jì)大學(xué);2006年

10 滕瑋;基于蟻群算法的車輛調(diào)度問題研究[D];華中師范大學(xué);2006年

本文編號(hào)：1406931