整車物流智能調(diào)度算法研究與應(yīng)用
發(fā)布時間:2021-11-01 19:19
隨著我國汽車消費數(shù)量的增加,整車物流行業(yè)的業(yè)務(wù)規(guī)模也在逐漸擴大,面對越來越多的訂單配送量,整車物流企業(yè)配送中心原有的調(diào)度模式,已明顯難以滿足訂單量增加所帶來的物流需求飆升。因此,為提高整車物流過程的效率,建立整車物流智能調(diào)度系統(tǒng),成為大多數(shù)從事整車物流活動的企業(yè)關(guān)注的焦點,這些企業(yè)開始投資巨額來建立適應(yīng)自身業(yè)務(wù)現(xiàn)狀的整車物流智能調(diào)度系統(tǒng)。首先,本文在對國內(nèi)整車物流調(diào)度問題的特點、存在的問題以及難點研究的基礎(chǔ)上,設(shè)計了兩步驟的整車物流智能調(diào)度算法模型:第一步先將整車物流訂單進行聚類,第二步在各個聚類的基礎(chǔ)上,采用貪婪算法進行裝配方案設(shè)計。第一步聚類過程中,基于整車物流訂單目的地較分散的特點,將客戶地理位置先聚為靜態(tài)的初始客戶類群,接著再對每個初始客戶類群中的訂單,通過訂單屬性進行聚類。第二步裝配方案設(shè)計中,基于第一步得到的聚類,首先將每個類中的訂單通過貪婪算法指派于可用的駁運車中,生成訂單與駁運車組合,接著再對每個組合中的商品車,采用貪婪算法進行裝車方案的設(shè)計。接著,以某整車物流服務(wù)企業(yè)的調(diào)度模式為研究對象,采用上文中設(shè)計的算法對歷史訂單進行了調(diào)度方案的設(shè)計,通過算例得到在本文的算法下,...
【文章來源】:北京物資學(xué)院北京市
【文章頁數(shù)】:75 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【部分圖文】:
A企業(yè)整車物流流程
8圖 1.2 技術(shù)路線圖1.4 本章小結(jié)本章首先對本文的選題背景和選題意義進行了描述,明確了研究的目的,在文獻綜述部分,闡述了國內(nèi)外學(xué)者對物流調(diào)度的研究成果,對他們采用的研究方法及算法做出了介紹,接著明確了本文的研究方法,最終確定了研究框架,根據(jù)框架來確定研究的整體范圍、進度等。
圖 3.1 相似度測度3.1.2 合并算法的選擇聚類分析有多種可供選擇的分類算法,這些算法有(1) 系統(tǒng)分類法。這種算法的操作方法可以描述為:首先將 N 個樣品看做 N 類,然后將屬性最親近的合并成一個新類,于是類數(shù)目變?yōu)?N-1 個,接著再次將屬性最親近的合并成另外一類,類數(shù)目變?yōu)?N-2 個,這樣接著合并下去,所有的樣品都有自己所屬的一類,將這個劃分結(jié)果畫成譜系圖來表示分類結(jié)果。(2) 模糊聚類法。當(dāng)聚類涉及事物之間的模糊界限時,需運用模糊聚類分析方法。這種方法適合定性變量的分類。(3) K-mean 法。這種方法將樣品聚合成 K 個類目,類目數(shù) K 可以事先預(yù)定,也可以在聚類過程中決定。這種方法以歐氏距離作為相似度測量標(biāo)準(zhǔn),應(yīng)用于比系統(tǒng)聚類大的
【參考文獻】:
期刊論文
[1]基于啟發(fā)式規(guī)則的整車混載調(diào)度系統(tǒng)[J]. 唐志忠,袁鵬. 汽車工程師. 2012(06)
[2]用節(jié)約法解帶有時間窗的車輛調(diào)度問題[J]. 王雷. 黑龍江工程學(xué)院學(xué)報(自然科學(xué)版). 2011(03)
[3]多車場多車型最快完成車輛路徑問題的變異蟻群算法[J]. 馬建華,房勇,袁杰. 系統(tǒng)工程理論與實踐. 2011(08)
[4]終端物流車輛綜合調(diào)度管理研究[J]. 朱秀峰. 中國商貿(mào). 2010(12)
[5]基于改進的動態(tài)聚類算法的配送車輛調(diào)度研究[J]. 覃運梅,王玲玲,郝忠娜. 合肥工業(yè)大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2009(07)
[6]基于物流能力約束的整車物流計劃[J]. 馬士華,張曉龍. 工業(yè)工程與管理. 2006(06)
[7]第三方物流企業(yè)均衡運輸?shù)膬?yōu)化方法[J]. 傅鉛生,鄒小燕,錢彥. 鐵道運輸與經(jīng)濟. 2005(08)
[8]物流配送(集貨)中運輸車輛優(yōu)化的Greedy Sweep算法[J]. 丁源,李引珍. 蘭州交通大學(xué)學(xué)報. 2004(06)
[9]整車物流中委托代理問題的研究[J]. 楊浩雄,劉仲英. 工業(yè)工程與管理. 2004(06)
[10]中國配送車輛調(diào)度特點及其研究重點[J]. 程世東,石建軍,劉小明. 交通運輸系統(tǒng)工程與信息. 2004(03)
博士論文
[1]基于多智能體的物流配送車輛調(diào)度決策方法研究[D]. 李義華.中南大學(xué) 2012
[2]不確定條件下編組站調(diào)度系統(tǒng)配流模型及算法研究[D]. 景云.西南交通大學(xué) 2010
[3]汽車銷售物流若干關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 王向銀.湖南大學(xué) 2010
碩士論文
[1]基于動態(tài)規(guī)劃算法與貪婪算法的多掛靠港滾裝船配載優(yōu)化研究[D]. 孫曉靜.大連海事大學(xué) 2013
[2]SQ公司整車物流配送路徑優(yōu)化研究[D]. 張騰松.大連海事大學(xué) 2012
[3]基于顧客聚類的時依性物流配送研究[D]. 蔣傳奇.湖南大學(xué) 2011
[4]基于聚類的車輛線路優(yōu)化算法研究[D]. 袁正磊.山東大學(xué) 2008
[5]基于整數(shù)規(guī)劃的轎車物流配載優(yōu)化的研究[D]. 陳賽虎.上海交通大學(xué) 2008
[6]基于遺傳算法的汽車配送問題的研究[D]. 劉林.南昌大學(xué) 2007
[7]基于收益管理的海運集裝箱運力分配研究[D]. 吳曉東.四川大學(xué) 2007
本文編號:3470657
【文章來源】:北京物資學(xué)院北京市
【文章頁數(shù)】:75 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【部分圖文】:
A企業(yè)整車物流流程
8圖 1.2 技術(shù)路線圖1.4 本章小結(jié)本章首先對本文的選題背景和選題意義進行了描述,明確了研究的目的,在文獻綜述部分,闡述了國內(nèi)外學(xué)者對物流調(diào)度的研究成果,對他們采用的研究方法及算法做出了介紹,接著明確了本文的研究方法,最終確定了研究框架,根據(jù)框架來確定研究的整體范圍、進度等。
圖 3.1 相似度測度3.1.2 合并算法的選擇聚類分析有多種可供選擇的分類算法,這些算法有(1) 系統(tǒng)分類法。這種算法的操作方法可以描述為:首先將 N 個樣品看做 N 類,然后將屬性最親近的合并成一個新類,于是類數(shù)目變?yōu)?N-1 個,接著再次將屬性最親近的合并成另外一類,類數(shù)目變?yōu)?N-2 個,這樣接著合并下去,所有的樣品都有自己所屬的一類,將這個劃分結(jié)果畫成譜系圖來表示分類結(jié)果。(2) 模糊聚類法。當(dāng)聚類涉及事物之間的模糊界限時,需運用模糊聚類分析方法。這種方法適合定性變量的分類。(3) K-mean 法。這種方法將樣品聚合成 K 個類目,類目數(shù) K 可以事先預(yù)定,也可以在聚類過程中決定。這種方法以歐氏距離作為相似度測量標(biāo)準(zhǔn),應(yīng)用于比系統(tǒng)聚類大的
【參考文獻】:
期刊論文
[1]基于啟發(fā)式規(guī)則的整車混載調(diào)度系統(tǒng)[J]. 唐志忠,袁鵬. 汽車工程師. 2012(06)
[2]用節(jié)約法解帶有時間窗的車輛調(diào)度問題[J]. 王雷. 黑龍江工程學(xué)院學(xué)報(自然科學(xué)版). 2011(03)
[3]多車場多車型最快完成車輛路徑問題的變異蟻群算法[J]. 馬建華,房勇,袁杰. 系統(tǒng)工程理論與實踐. 2011(08)
[4]終端物流車輛綜合調(diào)度管理研究[J]. 朱秀峰. 中國商貿(mào). 2010(12)
[5]基于改進的動態(tài)聚類算法的配送車輛調(diào)度研究[J]. 覃運梅,王玲玲,郝忠娜. 合肥工業(yè)大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2009(07)
[6]基于物流能力約束的整車物流計劃[J]. 馬士華,張曉龍. 工業(yè)工程與管理. 2006(06)
[7]第三方物流企業(yè)均衡運輸?shù)膬?yōu)化方法[J]. 傅鉛生,鄒小燕,錢彥. 鐵道運輸與經(jīng)濟. 2005(08)
[8]物流配送(集貨)中運輸車輛優(yōu)化的Greedy Sweep算法[J]. 丁源,李引珍. 蘭州交通大學(xué)學(xué)報. 2004(06)
[9]整車物流中委托代理問題的研究[J]. 楊浩雄,劉仲英. 工業(yè)工程與管理. 2004(06)
[10]中國配送車輛調(diào)度特點及其研究重點[J]. 程世東,石建軍,劉小明. 交通運輸系統(tǒng)工程與信息. 2004(03)
博士論文
[1]基于多智能體的物流配送車輛調(diào)度決策方法研究[D]. 李義華.中南大學(xué) 2012
[2]不確定條件下編組站調(diào)度系統(tǒng)配流模型及算法研究[D]. 景云.西南交通大學(xué) 2010
[3]汽車銷售物流若干關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 王向銀.湖南大學(xué) 2010
碩士論文
[1]基于動態(tài)規(guī)劃算法與貪婪算法的多掛靠港滾裝船配載優(yōu)化研究[D]. 孫曉靜.大連海事大學(xué) 2013
[2]SQ公司整車物流配送路徑優(yōu)化研究[D]. 張騰松.大連海事大學(xué) 2012
[3]基于顧客聚類的時依性物流配送研究[D]. 蔣傳奇.湖南大學(xué) 2011
[4]基于聚類的車輛線路優(yōu)化算法研究[D]. 袁正磊.山東大學(xué) 2008
[5]基于整數(shù)規(guī)劃的轎車物流配載優(yōu)化的研究[D]. 陳賽虎.上海交通大學(xué) 2008
[6]基于遺傳算法的汽車配送問題的研究[D]. 劉林.南昌大學(xué) 2007
[7]基于收益管理的海運集裝箱運力分配研究[D]. 吳曉東.四川大學(xué) 2007
本文編號:3470657
本文鏈接:http://www.sikaile.net/guanlilunwen/wuliuguanlilunwen/3470657.html
最近更新
教材專著