【摘要】：電子商務(wù)的發(fā)展和普及促進了物流行業(yè)的快速發(fā)展,但隨著客戶的不斷增多,物流網(wǎng)絡(luò)的規(guī)模也日益變大,服務(wù)效率和服務(wù)質(zhì)量嚴(yán)重下降。為了推動電子商務(wù)更好的發(fā)展必須提高物流服務(wù)效率和服務(wù)質(zhì)量,配送是物流環(huán)節(jié)中非常重要的一部分,是產(chǎn)品從生產(chǎn)到消費者的最后一個環(huán)節(jié),同時也是最容易產(chǎn)生時間延誤的一環(huán)。因此,提高配送效率可有效解決物流運輸瓶頸。如何選取合適的車輛路徑快速響應(yīng)客戶的需求是本文要關(guān)注的問題。由于客戶數(shù)量較多,直接進行路線規(guī)劃復(fù)雜度較高,計算難度較大�？梢詤⒖純呻A段方法的思想,將車輛路徑問題(Vehicle Routing Problem,VRP)的求解分為兩個階段,首先降低網(wǎng)絡(luò)規(guī)模,即對客戶進行分組,然后在分組的基礎(chǔ)上進行路徑規(guī)劃。這種方法能夠有效的解決大規(guī)�？蛻舻能囕v路徑問題。本文基于以上背景對車輛路徑問題進行了深入研究,針對客戶規(guī)模較大、目標(biāo)函數(shù)考慮不周全的問題,提出了先基于客戶分組然后對車輛路線進行規(guī)劃的解決方法。首先選取客戶聚類變量,構(gòu)建客戶分類體系,并將語言變量用三角形模糊數(shù)表示,再對各屬性及其對應(yīng)的每個客戶進行綜合評價,計算每個屬性的相對重要性權(quán)重,采用模糊聚類方法對客戶進行聚類,之后利用迪杰斯特拉算法對分組后的客戶進行路徑尋優(yōu),找出每個分組內(nèi)的最短路徑;然后以運輸總成本最低為函數(shù)目標(biāo),構(gòu)建VRP改進模型。目標(biāo)函數(shù)在運輸路線成本的基礎(chǔ)上,增加了違反客戶服務(wù)時間窗的懲罰成本和人力成本(考慮到人力資源的重要性)。并利用具有隱含并行性和全局空間搜索特點的遺傳算法對模型進行求解,得到近似最優(yōu)解;最后選取了某配送中心一天的訂單數(shù)據(jù)作為實驗數(shù)據(jù),對改進模型進行驗證,實驗結(jié)果表明該方法在求解車輛路徑問題上具有可行性和實用性。
【學(xué)位授予單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：TP18;F274

【參考文獻】

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1 高偉;賀昌政;蔣曉毅;;基于模糊聚類集成算法的客戶細分研究[J];情報雜志;2011年04期

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本文編號：2610332