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物流配送车辆调度智能优化方法研究

目前,我国物流业正向高度专业化和社会化方向发展。物流配送对物流企业增加利润起着关键作用,而车辆调度问题是物流配送的核心问题。因此,对车辆调度问题(VSP)的研究具有非常重要的意义。VSP是一个典型的NP难题,应用纯粹的数学方法难以求解。随着智能优化技术的发展,越来越多的研究人员用智能方法来解决车辆调度问题,这些智能优化方法主要包括:遗传算法、模拟退火算法、禁忌算法以及人工神经网络等。但是从目前的研究状况来看,基本上都还只是对比较简单的车辆调度问题情况进行研究,而且成果比较分散,无论是研究的深度和广度,都不能满足当今物流业迅速发展的需要。针对上述问题,本文在车辆调度问题现有的理论成果基础上,运用智能方法对各种静态非满载车辆调度问题作了比较系统的研究。首先通过相关文献的总结提炼,较为全面地总结了国内外车辆调度问题的研究现状和研究过程中所存在的不足。然后运用遗传算法、模拟退火算法、禁忌算法以及神经网络中的霍普菲尔德模型对单车场容量约束  (本文共96页) 本文目录 | 阅读全文>>

天津大学
天津大学

物流配送车辆路径优化方法研究

目前,国际物流业正朝着高度专业化和社会化的方向发展。近年来,虽然我国物流业取得了很大的发展,但与国外发达国家相比,仍有较大的差距。在物流各环节中,物流配送对物流企业增加利润起着关键作用,车辆路径问题(VRP)作为解决物流配送问题技术的一部分,得到越来越多研究学者和物流企业的重视。VRP是一个典型的NP-hard问题,即使在客户规模比较小的情况下,求解也比较困难。因此,研究求解各种条件下VRP的有效算法显得尤为重要。从目前的研究状况来看,虽然对VRP的研究得到了重视,但是仍没有对实际VRP面临的各种情况进行深入的探讨,而且成果比较分散,无论是研究的深度和广度,都不能满足当今物流业迅速发展的需要。本论文的主要研究内容及创新点如下:一、设计了求解CVRP的分支切割算法。采用多种切割面,提出新的分支规则、节点选择与删除规则、切割面库更新规则等。通过与国内外算例进行比较,体现了本文提出的算法性能优越性。二、对多种智能算法在容量约束VRP条...  (本文共134页) 本文目录 | 阅读全文>>

中南大学
中南大学

基于多智能体的物流配送车辆调度决策方法研究

物流配送车辆调度是物流运输活动中的一个重要问题,也是国内外理论界研究的热点。目前,大多数研究集中在不同环境下车辆调度模型构建和车辆调度问题优化算法两个方面,相应成果丰富。动态、随机车辆调度问题也得到理论上的关注,越来越多的学者开始研究物流配送车辆调度智能决策问题。变约束、多扰动和强时变环境下的物流配送车辆调度决策方法及其智能决策系统方面存在着大量值得研究的问题。多智能体(Multi-Agent System, MAS)作为分布式人工智能研究的前沿领域和支持智能决策的重要方法之一,因其具备的特点而被公认为是研究各类复杂系统的重要理论模型。物流配送系统作为多目标复杂大系统,引入多智能体技术对实时物流配送车辆调度决策进行研究是一种新兴的解决方法,可以满足物流配送系统中车辆地理上分布、信息动态变化、顾客订单随时变化等众多要求,因此具备很好的理论意义和实用价值。本文对基于多智能体的物流配送车辆调度决策方法进行研究,主要内容和研究成果如下:...  (本文共163页) 本文目录 | 阅读全文>>

南京林业大学
南京林业大学

城市物流配送车辆优化调度的仿真研究

物流配送车辆调度在供应链中占有重要的地位。目前,绝大多数物流企业的车辆调度采用的是凭经验人工安排的方式。但是,随着电子商务技术的广泛应用以及城市工商业发展模式的日趋多元化,企业不可能在所有信息已知的情况下制定调度计划。因此,对物流配送车辆进行优化调度,可以提高物流经济效益、实现物流科学化。通过综述国内外相关研究成果,本文针对城市物流配送中心末端物流配送车辆调度规划系统中的两个重要的决策要素货物配装和车辆路线优化问题进行了深入研究。首先分析城市物流配送车辆调度流程的影响因素,对车辆调度系统中的两个关键问题:货物配装问题和车辆路径问题进行描述并构建问题的求解模型。其次,本文使用先进的启发式算法——遗传算法对货物配装问题进行算法设计,在ExtendSim优化模块中调用该算法进行货物配装的优化。针对车辆路径安排问题,提出一种用聚类分析的改进遗传算法求解,该方法能自适应求解物流配送车辆路径优化问题,为解决物流配送系统优化中车辆路线安排问题...  (本文共81页) 本文目录 | 阅读全文>>

东华大学
东华大学

物流配送路径问题的群智能混合算法研究与应用

现代物流被称为“第三利润源泉”,越来越多的研究将关注度集中在该领域,第三方物流也日益成为国民经济的基础产业。物流中的重要环节是运输问题,运输成本占物流成本的60%以上。车辆路径问题主要是通过优化物流配送中车辆线路从而降低运输成本,属于组合优化领域中著名的NP(Non-Deterministic Polynomial,非确定多项式)问题。由于NP问题求解的复杂性,目前车辆路径问题的求解方法主要使用各种智能优化算法。本文主要研究了带时间窗的车辆路径问题,基于该问题的数学模型,研究了基于蚁群算法的双种群算法对上述模型的求解。具体的研究内容如下:首先探讨了论文的研究背景及意义,在对国内外大量文献总结提炼的基础上,分析了目前车辆路径问题及相关领域智能算法的国内外研究现状。同时介绍了本文的研究内容及创新点。系统地分析了带时间窗约束的车辆路径问题(VRPTW)后,介绍了VRPTW的定义、时间窗的界定和它的约束条件。然后分别对VRP、 VRPT...  (本文共74页) 本文目录 | 阅读全文>>

贵州大学
贵州大学

局部区域物流配送模型及其智能求解算法

物流配送是物流业的关键环节,也是物流系统的核心功能之一,其路线规划合理与否直接关系到整个物流运输过程的速度、成本和效益,如何设计贴合实际的物流配送规划模型,探讨快速、有效的求解算法,以及研究切实可行的物流配送管理信息系统,已成为物流业急需解决的关键难题。基于此,本文在综合考虑物流配送中涉及的配送路程、运输成本、车辆数配置、时间与车辆容量限制等因素下,以运输路程、运输成本与运载车辆数为性能指标,探讨表征物流配送的单、双目标规划模型。进而,在果蝇优化算法的基本框架中融入相关智能优化算法的设计思想,探讨求解已获规划模型的单、多目标混合果蝇优化算法,并展开算法的性能测试、算法应用及算法比较研究。本论文的主要工作和取得的成果概括如下:1、针对物流业普遍关注的物流配送路线规划问题,以局部区域的物流配送路程为性能指标并结合配送点之间是否可直接通行的实际因素,建立刻画物流配送路线规划的0-1规划模型。在基本果蝇优化算法中,引入基因互换和最大保留...  (本文共66页) 本文目录 | 阅读全文>>