文档介绍：摘要进和调整,构造出最大一最小蚁群算法。最大一最小蚁群算法加快了解的收敛速度,随着市场经济的快速发展,作为“第三利润源泉”的物流对经济活动的影响日益明显,越来越引起人们的重视。在现代物流中,配送是一个与消费者直接相连的重要环节,其体现了企业的核心竞争力。而配送中心的运输路径如何优化一直是学者、咨询机构和企业关注的热点问题。通过对运输路径优化,我们可以提高企业的运作效率,降低配送成本,实现物流科学化。本文章基于管理学、运筹学、数学、系统科学相关理论,在充分调查研究的基础上,综合运用动态规划建模方法、蚁群优化算法、节约里程算法等,完成配送中心的运输路径优化的研究。动态规划建模方法主要用于解决直送式配送运输路径优化,蚁群优化算法、节约里程算法用于解决分送式配送运输路径优化。首先,本文章引入物流、配送以及配送中心的概念,简单的介绍了现代物流的基本理论。对配送的叙述,本文详细的叙述了配送的主要流程以及配送与运输之间的关系。配送中心作为实现配送功能的物流场所,文章简单的介绍了配送中心的分类,重点阐述了配送中心的作业环节,,文章从两个角度分析研究配送中心的运输路径优化问题:一个是直送式配送运输,另外一个是分送式配送运输。在直送式配送运输中,路径的选择紧紧围绕配送网络展开讨论,主要是求解基于网络确定和网络不确定两种情况下的最短运输路径。在网络不确定情况下,通过对配送网络的构建,提出了基于动态规划思想的最短路径搜索算法。在分送式配送运输中,文章从考虑最短的运输路径与最少的运输费用两个角度建立车辆路径规划P汀6杂谄淠P偷那蠼馑惴ǎ章引入了蚁群算法,并将蚁群算法与其它优化算法做了比较。说明其优点所在。最后,文章运用改进的蚁群算法求解车辆路径规划模型,该算法的丰要特点是正反馈和并行性,正反馈使得该算法很快发现较好解,并行性使得该算法易于实现并行计算。针对该算法易陷入局部最优解、求解速度较慢的缺陷,本文通过对蚁群算法的改实例验证该算法能更快地收敛到全局最优解,体现了改进蚁群算法的相对优越性。关键词:运输路径优化,分送式配送,车辆路径规划,蚁群算法武汉理工大学硕士学位论文
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一瑁呵矿蛑蔻璧⑵,并蓑订在掌位论文的摘要前。C艿穆畚脑诮饷芎笥ψ袷卮斯娑本人声明,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。据我所知,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过的研究成果,也不包含为获得武汉理工大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。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作了明确的说明并表示了谢意。研究生┟:本人完全了解武汉理工大学有关保留、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内容,可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文.
,从而造成了大量的资源浪费。世纪随着我国加入近年来,随着市场经济发展步伐的加快,作为“第三利润源泉”的物流对经济活动的影响日益明显,越来越引起人们的重视。而配送中心的运输路径如何优化都是学者、咨询机构和企业关注的热点问题。传统模式下的配送路径选择丰要是根据人们的经验而确定,并没有形成一套完整的科学方法。因此,实际的路径选择往往在发展社会丰义经济体制的过程中,涉足物流可谓趋之若鹜,先进的物流技术对于很多企业都至关重要,尤其是第三方物流、第四方物流企业。物流行业属于服务业,它所追求的是以尽可能低的物流成本创造最多的物流服务,顾客满意度永远都是物流体系的重要指标之一。这就要求专业的物流公司必须在原有的基础上提高物流效率,配送中心只有改变传统的储运模式,建立一套科学的配送技术,才能适应新时代的需要。而我国目前的配送中心大多是传统的储运公司转变而来的,存在着很多问题,如配送线路不合理、货物不能准时抵达需要地、资源浪费严重等⋯。本文从上述现实背景下,引入运输路径模型,通过数学的方法解决配送中心的配送运输路径选择问题,并通过蚁群算法进行求解该问题,分析说明这种方法对我国的物流业的实际发展有一定的应用价值,从而推动我国物流产业的发展。随着上个世纪八十年代现代物流理念的引入,我国物流行业在经历快速发展的同时,管理上也面僮胖疃嗵粽健N夜锪餍幸荡τ诜⒄沟某跗冢鞲銎笠翟诔杀尽信息化、速度、服务内容等诸多方面存在着许多不足,而在发展的同时又面临着外武汉