本文關(guān)鍵詞：基于改進(jìn)蟻群算法的區(qū)域車輛配送路徑優(yōu)化方法研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著信息技術(shù)和電子商務(wù)的高速發(fā)展、O2O模式的興起,本地生活服務(wù)呈現(xiàn)爆發(fā)性增長(zhǎng),進(jìn)而促進(jìn)了區(qū)域性、短距離的配送業(yè)務(wù)的快速發(fā)展,區(qū)域配送市場(chǎng)漸成規(guī)模,在物流眾多細(xì)分領(lǐng)域中占據(jù)了一席之地。物流行業(yè)在國(guó)民經(jīng)濟(jì)的占比很高,發(fā)揮著基礎(chǔ)性的作用。在現(xiàn)階段,我國(guó)的物流配送水平較低,存在勞動(dòng)力密集、信息化程度低的缺陷,配送體驗(yàn)處于“只送不配”的階段,配送效率低下,車輛等資源有效利用率低。因此,對(duì)于物流配送方面的研究具有很強(qiáng)的實(shí)際意義。在干線物流和廣域配送方面,已經(jīng)出現(xiàn)了眾多優(yōu)秀的優(yōu)化調(diào)度方案,但針對(duì)小區(qū)域配送的研究較少,還沒有相應(yīng)的工具來滿足小區(qū)域配送的路徑優(yōu)化需求。因此,本文在研究了車輛路徑問題的基礎(chǔ)上,分析了各種常見類型的車輛路徑模型,結(jié)合眾包模式,建立小區(qū)域物流配送的數(shù)學(xué)模型,對(duì)蟻群算法進(jìn)行改進(jìn)后用于小區(qū)域配送路線的優(yōu)化,并將優(yōu)化算法和配送策略封裝到系統(tǒng)軟件上,設(shè)計(jì)了區(qū)域配送系統(tǒng)來實(shí)現(xiàn)區(qū)域配送路線的優(yōu)化。主要研究工作和成果如下:(1)綜述了國(guó)內(nèi)外車輛路徑問題的研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢(shì),介紹了車輛路徑問題的基本概念和不同約束條件下的分類,分析了求解車輛路徑問題的各類算法,建立了帶能力約束的車輛路徑問題的一般數(shù)學(xué)模型。(2)針對(duì)基本蟻群算法計(jì)算速度慢、容易停滯在局部最優(yōu)等缺陷,對(duì)轉(zhuǎn)移概率公式、信息素更新策略進(jìn)行改進(jìn),提出了一種改進(jìn)的蟻群算法,并對(duì)每代最優(yōu)解應(yīng)用2-Opt算法進(jìn)行進(jìn)一步優(yōu)化。改進(jìn)后的算法用于小規(guī)模車輛路徑問題上,仿真結(jié)果表明,改進(jìn)算法具有收斂速度快、計(jì)算精度高的優(yōu)勢(shì),對(duì)提高車輛運(yùn)輸效率,降低運(yùn)輸成本有應(yīng)用價(jià)值。(3)針對(duì)小區(qū)域物流配送批量小、頻次高的特點(diǎn),為了滿足小區(qū)域客戶對(duì)配送時(shí)間限制的需求,本文在車輛路徑問題基本模型上,增加了“多車場(chǎng)”和“時(shí)間限”兩個(gè)約束條件,取消了“車輛容量”的限制條件,采用了眾包配送的方式,建立了適用于小區(qū)域物流配送的車輛路徑數(shù)學(xué)模型,設(shè)計(jì)了改進(jìn)的蟻群算法對(duì)車輛路徑進(jìn)行優(yōu)化與調(diào)度,并通過算例分析,驗(yàn)證了方法的有效性。(4)結(jié)合移動(dòng)互聯(lián)技術(shù),采用PHP語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)核心算法,設(shè)計(jì)了功能網(wǎng)頁(yè),開發(fā)了基于移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的小區(qū)域物流配送系統(tǒng),將核心算法應(yīng)用在系統(tǒng)上,實(shí)現(xiàn)了配送路徑的實(shí)時(shí)反饋。實(shí)際應(yīng)用結(jié)果表明,本文所提方法與系統(tǒng),適合小區(qū)域、高頻次、小批量的應(yīng)用場(chǎng)合,有較高的實(shí)用價(jià)值。
【關(guān)鍵詞】：車輛路徑問題 蟻群算法 小區(qū)域物流配送 眾包 Web技術(shù)
【學(xué)位授予單位】：浙江理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP18
【目錄】：

• 摘要6-8
• ABSTRACT8-12
• 第1章 緒論12-17
• 1.1 課題研究背景及意義12-13
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢(shì)13-15
• 1.2.1 車輛路徑問題國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀13-14
• 1.2.2 蟻群算法國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀14-15
• 1.3 研究?jī)?nèi)容和論文結(jié)構(gòu)15-17
• 1.3.1 研究?jī)?nèi)容15-16
• 1.3.2 論文結(jié)構(gòu)16-17
• 第2章 車輛路徑問題模型和算法研究17-30
• 2.1 配送網(wǎng)絡(luò)模式17
• 2.2 車輛路徑問題17-22
• 2.2.1 車輛路徑問題的定義17-18
• 2.2.2 車輛路徑問題構(gòu)成要素18-19
• 2.2.3 車輛路徑問題的模型19-22
• 2.3 車輛路徑問題的求解算法22-26
• 2.3.1 精確算法23
• 2.3.2 啟發(fā)式算法23-24
• 2.3.3 智能優(yōu)化算法24-26
• 2.4 CVRP、VRPTW、MDVRP數(shù)學(xué)模型26-29
• 2.4.1 CVRP數(shù)學(xué)模型26-27
• 2.4.2 VRPTW數(shù)學(xué)模型27-28
• 2.4.3 MDVRP數(shù)學(xué)模型28-29
• 2.5 本章小結(jié)29-30
• 第3章 蟻群算法原理及其改進(jìn)30-43
• 3.1 蟻群算法的思想起源30-32
• 3.2 蟻群算法的機(jī)制原理32-33
• 3.3 人工螞蟻與真實(shí)螞蟻的異同比較33-34
• 3.3.1 相同點(diǎn)比較33
• 3.3.2 不同點(diǎn)比較33-34
• 3.4 基本蟻群算法數(shù)學(xué)模型34-36
• 3.4.1 基于TSP問題的數(shù)學(xué)模型34-35
• 3.4.2 基于TSP問題的算法步驟35-36
• 3.5 蟻群算法的研究進(jìn)展36-37
• 3.6 改進(jìn)的基本蟻群算法37-40
• 3.6.1 基本蟻群算法的缺點(diǎn)37-38
• 3.6.2 蟻群算法的改進(jìn)及算法步驟38-40
• 3.7 算例分析40-42
• 3.8 結(jié)果比較分析42
• 3.9 本章小結(jié)42-43
• 第4章 眾包方式下小區(qū)域物流配送車輛路徑建模與求解43-53
• 4.1 小區(qū)域配送43-44
• 4.1.1 O2O發(fā)展43
• 4.1.2 O2O的配送43-44
• 4.2 眾包介紹44-45
• 4.3 眾包方式下小區(qū)域物流配送車輛路徑優(yōu)化45-46
• 4.4 模型求解46-52
• 4.4.1 多車場(chǎng)到單車場(chǎng)的轉(zhuǎn)換46-47
• 4.4.2 蟻群算法求解單車場(chǎng)帶時(shí)間限制小區(qū)域車輛路徑模型47-49
• 4.4.3 算例分析49-52
• 4.5 本章小結(jié)52-53
• 第5章 基于Web技術(shù)的區(qū)域配送系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)53-64
• 5.1 系統(tǒng)開發(fā)的背景和意義53
• 5.2 系統(tǒng)的整體框架設(shè)計(jì)53
• 5.3 相關(guān)技術(shù)介紹53-55
• 5.3.1 Web技術(shù)與前端技術(shù)53-54
• 5.3.2 數(shù)據(jù)庫(kù)54-55
• 5.3.3 PHP55
• 5.4 系統(tǒng)的關(guān)鍵設(shè)計(jì)55-63
• 5.4.1 LAMP架構(gòu)55-56
• 5.4.2 百度地圖API56-57
• 5.4.3 阿里云服務(wù)器57-58
• 5.4.4 數(shù)據(jù)庫(kù)表的設(shè)計(jì)58-59
• 5.4.5 界面設(shè)計(jì)59-63
• 5.5 本章小結(jié)63-64
• 第6章 總結(jié)與展望64-66
• 6.1 全文總結(jié)64
• 6.2 研究展望64-66
• 參考文獻(xiàn)66-71
• 致謝71-72
• 攻讀碩士學(xué)位期間的研究成果72

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6 陳寶文;宋申民;陳興林;單志眾;;應(yīng)用于車輛路徑問題的多蟻群算法[A];第25屆中國(guó)控制會(huì)議論文集（下冊(cè)）[C];2006年

7 戎麗霞;;模糊需求條件下的多車場(chǎng)車輛路徑問題[A];第三屆中國(guó)智能計(jì)算大會(huì)論文集[C];2009年

8 張鳳姣;張興芳;;基于不確定理論的車輛路徑問題[A];第九屆中國(guó)不確定系統(tǒng)年會(huì)、第五屆中國(guó)智能計(jì)算大會(huì)、第十三屆中國(guó)青年信息與管理學(xué)者大會(huì)論文集[C];2011年

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10 許鑫;范文慧;馮雅U

本文編號(hào)：348562