隨著“互聯(lián)網(wǎng)+”思維與傳統(tǒng)圖書館行業(yè)的不斷碰撞,圖書館的服務(wù)模式以及服務(wù)水平產(chǎn)生了巨大變化,費(fèi)時(shí)費(fèi)力的傳統(tǒng)借閱模式已經(jīng)不能很好地滿足人們的需求,因此,本文提出了“物流借閱”概念,并設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了物流借閱平臺(tái)。物流配送是物流借閱平臺(tái)的最后一環(huán),也是至關(guān)重要的一環(huán)。該環(huán)節(jié)的設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn),關(guān)系到讀者的用戶體驗(yàn)和圖書館的配送成本,因此物流配送最佳路徑的選擇成為了本論文的研究核心。如何合理設(shè)置配送路線能夠使總成本最小且工作人員工作量大致相同,本文從實(shí)際場(chǎng)景出發(fā)進(jìn)行研究,抽象出多目標(biāo)多旅行商問題（MOMTSP）。MO-MTSP問題是多目標(biāo)優(yōu)化與多旅行商問題的結(jié)合,本身約束條件復(fù)雜且可行域極廣,因此該問題沒有經(jīng)典TSP問題那么廣泛的研究。蟻群算法作為解決TSP問題的經(jīng)典算法,它利用信息素蒸發(fā)機(jī)制、啟發(fā)式信息誘導(dǎo)機(jī)制找出最優(yōu)解,但是,經(jīng)典蟻群算法不適用于MO-MTSP問題。本文提出了改進(jìn)蟻群算法來解決上述問題,改進(jìn)算法底層基于經(jīng)典蟻群系統(tǒng)ACS,通過改進(jìn)螞蟻設(shè)定使得螞蟻可攜帶更多的信息來完成工作,隨機(jī)初始化信息素初值策略使得改進(jìn)算法搜索范圍更廣,提升找到最優(yōu)解的可能性。然后通過引入確定性選擇旅行商策略和引入局... 

【文章來源】：電子科技大學(xué)四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：92 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

物流配送示意圖

MTSP轉(zhuǎn)換為TSP

電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文8第二章圖書配送物流中的多目標(biāo)多旅行商問題多目標(biāo)多旅行商問題目前的研究較少，它是多目標(biāo)優(yōu)化與多旅行商問題的結(jié)合，是傳統(tǒng)旅行商問題的擴(kuò)展和延伸。因此，本章主要圍繞這兩個(gè)問題進(jìn)行討論，包括相關(guān)理論、MO-MTSP問題的線性規(guī)劃研究等，然后結(jié)合實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景，給出最后的問題模型。最后，介紹逼近理想解排序法（TOPSIS），用于從獲得的Pareto最優(yōu)前沿中根據(jù)實(shí)際情況選擇最優(yōu)解。2.1多旅行商問題多旅行商問題（MTSP）作為傳統(tǒng)旅行商問題（TSP）的擴(kuò)展與延伸，其問題大致可以描述為：有n座需要遍歷的城市和m名旅行商，旅行商需從起始點(diǎn)（倉庫城市）出發(fā)，遍歷完所有城市后最終返回起始點(diǎn)，要求除倉庫城市外，所有城市有且只能被一名旅行商訪問一次。求出滿足上述條件的最短路徑選擇方案。我們發(fā)現(xiàn)，TSP問題其實(shí)就是MTSP問題中的一種特例（m=1）。一些研究者提出解決MTSP可以轉(zhuǎn)換為求解TSP問題[8]，通過引入(m-1)個(gè)人工倉庫(n+1,…,n+m-1)將具有m個(gè)旅行商、n個(gè)城市的MTSP問題轉(zhuǎn)換為一個(gè)具有(n+m-1)個(gè)城市的TSP問題。如圖2-1所示為m=3，n=7的MTSP問題，經(jīng)過轉(zhuǎn)換變?yōu)閳D2-2所示的n=9的TSP問題。其中，城市8和9就是引入的人工倉庫（可以看作倉庫城市1的復(fù)制，且城市1與人工倉庫的距離無窮大）。圖2-1MTSP問題的一個(gè)解圖2-2MTSP轉(zhuǎn)換為TSP

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
[1]基于改進(jìn)蟻群算法的物流配送車輛路徑優(yōu)化研究[D]. 張家善.遼寧工程技術(shù)大學(xué) 2014
[2]蟻群算法改進(jìn)及應(yīng)用研究[D]. 劉波.燕山大學(xué) 2010

碩士論文
[1]改進(jìn)的混合型蟻群算法及其應(yīng)用[D]. 孫晶.中北大學(xué) 2014
[2]求解多目標(biāo)優(yōu)化問題的混合遺傳算法的研究與應(yīng)用[D]. 李中林.東北大學(xué) 2012



本文編號(hào)：3001289