本文關鍵詞：基于改進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、消費觀念不斷轉變,人們對生鮮產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域中獨特的分支,受到各界的關注,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的切入點。生鮮產品在物流配送過程中,20%的損耗是發(fā)生在生產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,構建對應的數(shù)學模型,以冷鏈物流運輸路徑為研究對象,對其進行了系統(tǒng)的研究。論文圍繞以下內容展開研究：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；在國內外相關文獻研究的基礎上,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路徑優(yōu)化算法,對其進行改進：引入Tent混沌擾動方法,利用該擾動機制初始化種群,在選擇操作之后再次進行擾動,增加種群多樣性,設計選擇、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,并對今后的研究工作做一展望。
【關鍵詞】：路徑優(yōu)化 遺傳算法 VRP 時間窗 冷鏈物流
【學位授予單位】：安徽理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：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 國內冷鏈物流配送發(fā)展現(xiàn)狀19-21
• 1.3 研究內容與思路21-23
• 1.3.1 研究內容21-22
• 1.3.2 研究思路22-23
• 1.4 本章小結23-24
• 2 冷鏈物流路徑優(yōu)化基礎理論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36-37
• 3 配送優(yōu)化數(shù)學模型構建37-44
• 3.1 模型描述37-39
• 3.1.1 問題描述37
• 3.1.2 模型假設和約束37-38
• 3.1.3 參數(shù)說明38-39
• 3.2 VRPTW模型構建39-43
• 3.2.1 成本模型39-42
• 3.2.2 模型目標函數(shù)42-43
• 3.2.3 車輛數(shù)確定43
• 3.3 本章小結43-44
• 4 配送路徑優(yōu)化的遺傳算法改進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構46-47
• 4.2 改進配送路徑優(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62-63
• 6 結論與展望63-64
• 6.1 研究結論63
• 6.2 研究展望63-64
• 參考文獻64-68
• 致謝68-69
• 作者簡介及讀研期間主要科研成果69

【相似文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 吳瑞鏞,徐大紋;具有年齡結構的遺傳算法[J];桂林電子工業(yè)學院學報;2001年04期

2 楊艷麗,史維祥;一種新的優(yōu)化算法—遺傳算法的設計[J];液壓氣動與密封;2001年02期

3 楊宜康,李雪,彭勤科,黃永宣;具有年齡結構的遺傳算法[J];計算機工程與應用;2002年11期

4 谷峰,吳勇,唐俊;遺傳算法的改進[J];微機發(fā)展;2003年06期

5 ;遺傳算法[J];計算機教育;2004年10期

6 趙義紅,李正文,何其四;生物信息處理系統(tǒng)遺傳算法探討[J];成都理工大學學報(自然科學版);2004年05期

7 劉坤,劉偉波,吳忠強;基于模糊遺傳算法的電液位置伺服系統(tǒng)控制[J];黑龍江科技學院學報;2005年04期

8 張英俐,劉弘 ,馬金剛;遺傳算法作曲系統(tǒng)研究[J];信息技術與信息化;2005年05期

9 丁發(fā)智;;淺談遺傳算法[J];烏魯木齊成人教育學院學報;2005年04期

10 李冰潔;;遺傳算法及其應用實例[J];吉林工程技術師范學院學報;2005年12期

中國重要會議論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 陳家照;廖海濤;張中位;羅寅生;;一種改進的遺傳算法及其在路徑規(guī)劃中的應用[A];2009系統(tǒng)仿真技術及其應用學術會議論文集[C];2009年

2 李國云;劉穎;薛梅;鄔志敏;;遺傳算法在高溫空冷冷凝器優(yōu)化設計中的應用[A];第五屆全國制冷空調新技術研討會論文集[C];2008年

3 王志軍;李守春;張爽;;改進的遺傳算法在反演問題中的應用[A];新世紀 新機遇 新挑戰(zhàn)——知識創(chuàng)新和高新技術產業(yè)發(fā)展（上冊）[C];2001年

4 任燕翔;姜立;劉連民;從滋慶;;改進遺傳算法在三維日照方案優(yōu)化中的應用[A];工程三維模型與虛擬現(xiàn)實表現(xiàn)——第二屆工程建設計算機應用創(chuàng)新論壇論文集[C];2009年

5 韓娟;;遺傳算法概述[A];第三屆河南省汽車工程科技學術研討會論文集[C];2006年

6 龐國仲;王元西;;基于遺傳算法控制步長的定性仿真方法[A];'2000系統(tǒng)仿真技術及其應用學術交流會論文集[C];2000年

7 張忠華;楊淑瑩;;基于遺傳算法的聚類設計[A];全國第二屆信號處理與應用學術會議�？痆C];2008年

8 何翠紅;區(qū)益善;;遺傳算法及其在計算機編程中的應用[A];1995年中國智能自動化學術會議暨智能自動化專業(yè)委員會成立大會論文集（下冊）[C];1995年

9 靳開巖;張乃堯;;幾種實用遺傳算法及其比較[A];1996年中國智能自動化學術會議論文集（下冊）[C];1996年

10 王宏剛;曾建潮;李志宏;;攝動遺傳算法[A];1996年中國智能自動化學術會議論文集（下冊）[C];1996年

中國重要報紙全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 林京;《神經網絡和遺傳算法在水科學領域的應用》將面市[N];中國水利報;2002年

中國博士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 蔡美菊;交互式遺傳算法及其在隱性目標決策問題中的應用研究[D];合肥工業(yè)大學;2015年

2 張士偉;三維聲學快速多極基本解法在機械噪聲預測中的應用研究[D];沈陽工業(yè)大學;2016年

3 高軍;無鉛焊料本構模型及其參數(shù)識別方法研究[D];南京航空航天大學;2015年

4 周輝仁;遞階遺傳算法理論及其應用研究[D];天津大學;2008年

5 郝國生;交互式遺傳算法中用戶的認知規(guī)律及其應用[D];中國礦業(yè)大學;2009年

6 侯格賢;遺傳算法及其在跟蹤系統(tǒng)中的應用研究[D];西安電子科技大學;1998年

7 馬國田;遺傳算法及其在電磁工程中的應用[D];西安電子科技大學;1998年

8 唐文艷;結構優(yōu)化中的遺傳算法研究和應用[D];大連理工大學;2002年

9 周激流;遺傳算法理論及其在水問題中應用的研究[D];四川大學;2000年

10 劉冀成;基于改進遺傳算法的生物電磁成像與磁場聚焦應用研究[D];四川大學;2005年

中國碩士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 張英俐;基于遺傳算法的作曲系統(tǒng)研究[D];山東師范大學;2006年

2 鐘海萍;原對偶遺傳算法與蟻群算法的一種融合算法[D];暨南大學;2013年

3 李志添;模糊遺傳算法與資源優(yōu)化配置的預測控制[D];華南理工大學;2015年

4 王琳琳;新型雙層液壓轎運車車廂的設計研究[D];上海工程技術大學;2015年

5 李海全;基于遺傳算法的建筑體形系數(shù)及迎風面積比優(yōu)化方法研究[D];華南理工大學;2015年

6 彭騫;基于遺傳算法的山區(qū)高等級公路縱斷面智能優(yōu)化方法研究[D];昆明理工大學;2015年

7 周玉林;基于小波分析和遺傳算法的配電網故障檢測[D];昆明理工大學;2015年

8 郭頌;基于粗糙集和遺傳算法的數(shù)字管道生產管理系統(tǒng)研究[D];昆明理工大學;2015年

9 吳南;數(shù)值逼近遺傳算法的研究應用[D];華南理工大學;2015年

10 于光帥;一類優(yōu)化算法的改進研究與應用[D];渤海大學;2015年

  本文關鍵詞：基于改進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。

，

本文編號：335597