文档介绍：分类号:TP18; F542
10710-2015122110
硕 士 学 位 论 文
三维装箱约束下的车辆路径优化研究
许佳瑜
导师姓名职称 杨京帅 教授
申请学位级别 工学硕士 学科专业名称 物流工程与管理
论文提交日期 2018 年 4 月 17 日 论文答辩日期 2018 年 6 月 2 日
学位授予单位 长安大学
Research on Vehicle Routing Optimization with
Three-Dimensional Loading Constraints
A Dissertation Submitted for the Degree of Master
Candidate：Xu Jiayu
Supervisor：Prof. Yang Jingshuai
Chang’an University, Xi’an, China
摘 要
在国家对物流产业政策扶持及经济激励下，我国物流产业发展迅速。但在物流产业
高速发展下，物流成本居高不下的问题依然显著。配送作为物流运作过程的核心环节之
一，配送成本的降低极具迫切性。
三维装箱约束下的车辆路径问题自提出以来就备受学者和各行业重视，但因该问题
的复杂性，如何均衡路径及装箱问题难度依然较大。本文将在前人研究的基础上，建立
装箱与路径结合的多目标组合优化模型，通过算法的求解得出车辆装箱方案及车辆行驶
路线，为企业配送方案提供参考。
首先在对装箱问题与车辆路径优化问题进行阐述以及研究现状和发展动态进行研
究分析基础上，本文将三维装箱与车辆路径优化进行整合，考虑客户需求、货物装载顺
序、车辆尺寸、车辆重心等约束，建立以车辆行驶路线最短，车辆载重利用率和空间利
用率最大为目标的多目标优化模型，为方便模型的求解引入权重系数来归一化目标函
数。其次为求解建立的模型，本文在对启发式算法特点进行介绍基础上，选取本文的求
解算法—遗传算法。设计适用的染色体编码规则，确定遗传操作中选择、交叉、变异方
法，选取目标函数为适应度函数，为防止算法的过早收敛，本文通过引入最优个体保存
策略来提高算法的准确性。为验证模型的正确性及设计算法的求解效果，本文通过测试
数据进行算法和模型的有效性验证，经过测试数据得出计算结果，验证了本文模型的正
确性和设计算法的有效性。最后，选取陕西省西安市 Y 物流公司的配送实例，对客户需
求数据、位置信息及车辆信息进行整理，运用本文设计的求解算法来进行配送方案求解，
同时为满足不同客户的多样化需求，对比分析了不同权重系数下的适应度函数变化图，
通过算法输出的配送方案，验证了本文模型和算法在实际应用中的有效性。
关键词：车辆路径优化，三维装箱，组合优化，遗传算法，最优保存策略
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Abstract
Under the policy’s support and economic incentives of the state for the logistics industry,
the logistics industry in our country is developing rapidly. Even if the logistics industry
develops rapidly, the problem of high logistics costs remains significant. Then the reduction
of distribution costs is extremely urgent.
The problem of vehicle routing under the constraints of three-dimensional loading has
been paid attention to by scholars and industries since it w