文档介绍：摘要在经济全球化和信息化的浪潮中,现代的物流业已经成为以现代科技、管理和信息技术为支柱的综合物流系统。物流配送是物流企业增加利润的关键所在,而车辆调度问题是物流配送的核心问题,因此,对车辆优化调度问题的研究具有重要的意义。车辆优化调度问题是一个典型的难题,应用纯粹的数学方法难以求解。随着智自吕优化技术的发展,越来越多的研究人员用智能方法做出决策和判断,以使运输系统费用最低、效益最大。蚁群算法是一种新兴的搜索寻优技术,是从蚁群行为的研究中产生的。蚁群算法根据个体产生信息素,借助选择策略、信息素更新等操作,逐步逼近最优本文对现代物流配送车辆优化调度问题的理论、方法与模型进行了深入的研究。首先在回顾车辆优化调度问题研究现状的基础上,从模型分析和求解算法的角度研究了车辆优化调度问题:对容量限制车辆优化调度问题、有时间窗车辆优化调度问题、顾客满意度车辆优化调度问题以及随机车辆优化调度问题的模型进行了探讨,并介绍了求解车介绍了蚁群算法的基本思想、原理和模型实现,进行了算法分析,总结了一些参数选择的经验,并对一些典型的改进蚁群算法进行了简单介绍。然后针对蚁群算法在求解问题过程中容易出现停滞现象、收敛速度慢的缺点,提出了一种改进的蚁群算法,并将其应用于旅行商问题进行验证,结果表明了算法的有效性。最后在分析蚁群算法求解旅行商问题与车辆优化调度问题区别的基础上,设计了一种混合蚁群算法来求解车辆优化调度问题。编写了优化调度程序,应用实例对算法进行验证,通过与同类文献比较,表明了该算法对求解车辆优化调度问题的可行性。关键词:物流配送,车辆优化调度,数学模型,蚁群算法,混合蚁群算法解。辆优化调度问题的算法。沈阳丁业大学硕士学位论文
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签名:揖日期:刎呸址躲缉聊龆牲嘲与∥独创性说明关于论文使用授权的说明本人郑重声明:所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知,除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写的研究成果,也不包含为获得沈阳工业大学或其他教育机构的学位或证书所使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。本人完全了解沈阳工业大学有关保留、使用学位论文的规定,即:学校有权保留送交论文的复印件,允许论文被查阅和借阅;学校可以公布论文的全部或部分内容,可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。C艿穆畚脑诮饷芎笥ψ裱斯娑
髀课题研究的背景与意义物流与商流、信息流并称为现代经济的三大支柱,由于物流对国民经济的重大影响,物流系统化、合理化能刨造巨大经济利益,因此物流被认为是继劳动力、资源之后的“第传统的物流配送系统中,由于商品的需求量及种类较少,零售商可凭借较多的存货及较长的订货周期来减少供货商的配送频率,以降低运输成本。但是,现代物流系统中,物流配送将朝着少批量、多品种、多批次的即时配送方向发展,物流企业应根据客户的个性化需求,提供“量体裁衣”式的优质、灵活的物流配送服务。因此在如何满足客户需求的前提下,进一步降低物流成本已经成为国外许多理论、应用学者们关注的焦点。我国的研究要相对国外滞后,随着改革开放进程的纵深发展,我国国民经济、对外贸易迅速发展,日益融入世界经济体系中,对物流的研究也因此具有非比寻常的意义。电子商务广阔的发展前景和连锁商业的迅速发展为物流配送提供了巨大的发展契机,大量的第三方物流企业和连锁商业企业以往采取的手工作业,或简单的计算机作业处理方式已经不能满足迅速发展的业务要求。由于物流网络规模的扩大,物流量的巨大增加,企业在进行物流配送时面临一系列的问题,如何经济合理组织送货,如何保证配送系统高效及低成本的运作,如何为客户提供传统物流业务之外的增值物流服务等问题,都是企业在激烈的市场竞争中面临的难题。综合人以及计算机两方面的优势,配送调度系统能有效辅助处理配送过程中的大量的决策问题,因此是解决这一系列问题的良好方案。对物流配送的研究当中,以有效的控制配送中发生的库存成本,运输成本和运输时间为内容的运输调度问题成为研究的核心和目标。物流配送车辆优化调度是在满足客户需求的条件下,为客户配送合理的数量,派遣最少的车辆数量并为配送车辆指派运输