大多數(shù)物流快遞企業(yè)的配送業(yè)務(wù)末端會(huì)按照固定的配送服務(wù)區(qū)進(jìn)行配送任務(wù)分配,無(wú)法針對(duì)變化頻繁、分布不均的動(dòng)態(tài)配送需求進(jìn)行合理的配送資源設(shè)置,造成了各個(gè)末端配送節(jié)點(diǎn)工作負(fù)荷不均衡的現(xiàn)象,并進(jìn)一步導(dǎo)致了配送調(diào)度管理混亂等問(wèn)題。針對(duì)末端配送任務(wù)分配問(wèn)題建立了一種考慮配送成本、資源利用率以及工作量配比差異的配送任務(wù)分配模型,對(duì)量子進(jìn)化算法進(jìn)行改進(jìn)。對(duì)此問(wèn)題求解,提出采用量子群穩(wěn)定度作為算法退出判定條件,來(lái)避免算法的早退與無(wú)效迭代問(wèn)題,并引入量子變異與淘汰機(jī)制,加強(qiáng)了算法對(duì)可行解的搜索能力。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與按配送區(qū)進(jìn)行分配的方案相比,算法給出的方案有效緩解了配送任務(wù)分配不均的現(xiàn)象,同時(shí)也有效降低了總體配送成本。相關(guān)模型和算法可以根據(jù)動(dòng)態(tài)的配送需求合理地分配各個(gè)末端網(wǎng)點(diǎn)的配送任務(wù),有助于配送業(yè)務(wù)的下一步配送路徑優(yōu)化和科學(xué)調(diào)度。 

【文章來(lái)源】：科學(xué)技術(shù)與工程. 2019,19(31)北大核心

【文章頁(yè)數(shù)】：9 頁(yè)

【文章目錄】：
1 問(wèn)題分析
    1.1 問(wèn)題假設(shè)
    1.2 問(wèn)題目標(biāo)
        1.2.1 末端節(jié)點(diǎn)利用率R
        1.2.2 配送方案總成本C
        1.2.3 末端節(jié)點(diǎn)工作配比差異σ
    1.3 模型構(gòu)建
2 算法設(shè)計(jì)與改進(jìn)
    2.1 量子個(gè)體編碼設(shè)計(jì)
    2.2 適應(yīng)度函數(shù)
    2.3 量子進(jìn)化
    2.4 算法改進(jìn)
        2.4.1 量子群變異與淘汰
        2.4.2 算法退出機(jī)制
    2.5 算法流程
3 實(shí)驗(yàn)分析
    3.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)與算法參數(shù)設(shè)置
    3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
    3.3 改進(jìn)效果分析
4 結(jié)論


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[4]冷鏈物流“最后一公里”快速配送方法研究[J]. 李玉鵬,魏俊美,王召同,張昕.  工業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì). 2017(01)
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博士論文
[1]電子商務(wù)企業(yè)末端配送若干關(guān)鍵問(wèn)題的研究[D]. 孫靜.北京科技大學(xué) 2017
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本文編號(hào)：3156957