發(fā)布時間：2017-04-29 21:04

  本文關(guān)鍵詞：基于改進(jìn)遺傳算法的冷鏈物流路徑優(yōu)化研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著人民生活水平不斷提高、消費觀念不斷轉(zhuǎn)變,人們對生鮮產(chǎn)品的需求量不斷加大,這對承載生鮮運輸?shù)睦滏溛锪鬟\行效率和可靠度提出考驗。冷鏈物流作為物流領(lǐng)域中獨特的分支,受到各界的關(guān)注,但其運營成本依然居高不下,制約著冷鏈物流的發(fā)展。從節(jié)約成本的角度出發(fā),路徑優(yōu)化是冷鏈物流成本節(jié)約的突破口,也是提升物流軟技術(shù)的切入點。生鮮產(chǎn)品在物流配送過程中,20%的損耗是發(fā)生在生產(chǎn)者和消費者這些終端流通環(huán)節(jié),而剩余80%都發(fā)生在運輸環(huán)節(jié),因此,優(yōu)化運輸過程就顯得尤為重要。在眾多路徑優(yōu)化算法中,遺傳算法因其在解決優(yōu)化問題中具有高柔性和較好的魯棒性,更加適用于求解路徑優(yōu)化問題�；谶@樣的背景,本文針對冷鏈物流配送優(yōu)化問題,以配送成本最低、運輸路徑最優(yōu)為目標(biāo),構(gòu)建對應(yīng)的數(shù)學(xué)模型,以冷鏈物流運輸路徑為研究對象,對其進(jìn)行了系統(tǒng)的研究。論文圍繞以下內(nèi)容展開研究：1)分析發(fā)現(xiàn)冷鏈物流運作中存在物流成本過高、運輸配送路徑待優(yōu)化等問題,基于這些問題,提出本文的研究論點；在國內(nèi)外相關(guān)文獻(xiàn)研究的基礎(chǔ)上,提出現(xiàn)階段對于路徑優(yōu)化及算法研究的不足,從而明確本論文的研究目的與意義。2)在對傳統(tǒng)冷鏈物流成本核算研究基礎(chǔ)上,帶入貨損成本和時間窗懲罰成本,優(yōu)化冷鏈成本核算機(jī)制,使之更全面。3)對比目前廣泛使用的路徑優(yōu)化算法,選用遺傳算法作為本論文基礎(chǔ)路徑優(yōu)化算法,對其進(jìn)行改進(jìn)：引入Tent混沌擾動方法,利用該擾動機(jī)制初始化種群,在選擇操作之后再次進(jìn)行擾動,增加種群多樣性,設(shè)計選擇、交叉、變異算子的規(guī)則；避免早熟和局部最優(yōu)的出現(xiàn)。4)對淮南市田家庵區(qū)蘇果超市的帶時間窗約束的冷鏈配送問題做路徑優(yōu)化研究,通過MATLAB軟件運行得到算法的迭代情況,并對運行結(jié)果解碼得到最優(yōu)路徑和最優(yōu)值,對比分析算法的有效性和可靠性。5)最后對論文做出總結(jié),并對今后的研究工作做一展望。
【關(guān)鍵詞】：路徑優(yōu)化 遺傳算法 VRP 時間窗 冷鏈物流
【學(xué)位授予單位】：安徽理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：F326.6;TP18
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-14
• 引言14-15
• 1 緒論15-24
• 1.1 研究背景與意義15-17
• 1.1.1 研究背景15-16
• 1.1.2 研究意義16-17
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀17-21
• 1.2.1 國外冷鏈物流配送發(fā)展現(xiàn)狀17-19
• 1.2.2 國內(nèi)冷鏈物流配送發(fā)展現(xiàn)狀19-21
• 1.3 研究內(nèi)容與思路21-23
• 1.3.1 研究內(nèi)容21-22
• 1.3.2 研究思路22-23
• 1.4 本章小結(jié)23-24
• 2 冷鏈物流路徑優(yōu)化基礎(chǔ)理論24-37
• 2.1 冷鏈物流基本理論24-27
• 2.1.1 冷鏈的概念24
• 2.1.2 冷鏈物流的概念24
• 2.1.3 冷鏈物流特點24-26
• 2.1.4 冷鏈物流運作流程26-27
• 2.2 VRP問題概述27-29
• 2.2.1 VRP問題定義27-28
• 2.2.2 VRP構(gòu)成要素28-29
• 2.2.3 VRP問題分類29
• 2.3 車輛路徑問題算法介紹29-32
• 2.4 遺傳算法32-36
• 2.4.1 遺傳算法概念32-33
• 2.4.2 遺傳算法基本原理33-34
• 2.4.3 遺傳算法優(yōu)缺點34-36
• 2.5 本章小結(jié)36-37
• 3 配送優(yōu)化數(shù)學(xué)模型構(gòu)建37-44
• 3.1 模型描述37-39
• 3.1.1 問題描述37
• 3.1.2 模型假設(shè)和約束37-38
• 3.1.3 參數(shù)說明38-39
• 3.2 VRPTW模型構(gòu)建39-43
• 3.2.1 成本模型39-42
• 3.2.2 模型目標(biāo)函數(shù)42-43
• 3.2.3 車輛數(shù)確定43
• 3.3 本章小結(jié)43-44
• 4 配送路徑優(yōu)化的遺傳算法改進(jìn)44-54
• 4.1 配送路徑優(yōu)化的遺傳算法基本步驟44-47
• 4.1.1 編碼44
• 4.1.2 種群初始化44
• 4.1.3 適應(yīng)度函數(shù)44-45
• 4.1.4 選擇45
• 4.1.5 交叉45-46
• 4.1.6 變異46
• 4.1.7 參數(shù)46
• 4.1.8 終止條件46
• 4.1.9 遺傳算法基本語言結(jié)構(gòu)46-47
• 4.2 改進(jìn)配送路徑優(yōu)化的遺傳算法47-52
• 4.2.1 編碼47
• 4.2.2 混沌初始化47-48
• 4.2.3 適應(yīng)度函數(shù)48-49
• 4.2.4 選擇49
• 4.2.5 引入Tent混沌擾動49
• 4.2.6 交叉49-50
• 4.2.7 變異50-51
• 4.2.8 終止規(guī)則51-52
• 4.3 本章小結(jié)52-54
• 5 案例分析54-63
• 5.1 算例描述54-58
• 5.2 算例求解及分析58-62
• 5.3 本章小結(jié)62-63
• 6 結(jié)論與展望63-64
• 6.1 研究結(jié)論63
• 6.2 研究展望63-64
• 參考文獻(xiàn)64-68
• 致謝68-69
• 作者簡介及讀研期間主要科研成果69

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