配送中心的运输路径优化研究.pdf

武汉理工大学硕士学位论文配送中心的运输路径优化研究姓名：陈韦志申请学位级别：硕士专业：系统工程指导教师：刘舒燕20071101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最后提出了配送运输路径的优化概念以及优化原则．其次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甇瓺鑦阛．甇：武汉理工大学硕：貉宦畚．甌’‘”琺’．琩．琱琧瑄瓵—．瑃、．—．—琽瑃；琣Ⅱ瓸武汉理工大学硕士学位论文狹甅·甇瑃琣瑃．瓵痬甈．簍—珹一瑁呵矿蛑蔻璧⑵诔聿埠郎独创性声明关于论文使用授权的说明此页若属实．请研究生及导师签名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．第碌悸研究目的与意义甀．芯磕康．芯恳庖不是最佳的配送路线方案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