在國家的大力推動下,我國物流產(chǎn)業(yè)得以快速發(fā)展。在實際的物流配送過程中,車輛運輸方案的規(guī)劃和設(shè)計已成為企業(yè)物流成本控制的關(guān)鍵。汽車物流企業(yè)正面臨零部件配送不及時、物流配送成本過高等一系列制約其產(chǎn)業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵問題,就更加迫切需要合理的制定車輛運輸方案,降低企業(yè)物流運輸成本,保證準時制生產(chǎn),來提高市場競爭力。本文將針對長春一汽物流有限公司在零部件循環(huán)取送貨過程中的實際需求,建立多目標數(shù)學(xué)優(yōu)化模型,針對運輸問題設(shè)計改進狼群算法,在滿足車輛載重量和時間窗約束的情況下,減少運輸車輛的使用數(shù)目,減少車輛行駛的總距離,有效的降低企業(yè)的運輸成本。首先,為了降低企業(yè)的物流車輛運輸成本,給企業(yè)提供最優(yōu)的車輛調(diào)度方案,本論文針對長春一汽物流配送中心的實際需求,以使用的車輛數(shù)最少、車輛配送的總距離最短和車輛違反客戶時間窗的懲罰成本最少為優(yōu)化目標,并建立VRPSDPTW問題的多目標綜合優(yōu)化數(shù)學(xué)模型。其次,本文在標準狼群算法的基礎(chǔ)上,針對長春一汽物流配送中心同時取送貨的實際需求,提出了求解VRPSDPTW問題的改進狼群算法。在改進狼群算法中,首先利用近鄰矩陣對初始狼群完成啟發(fā)式初始化,生成質(zhì)量較優(yōu)的狼個體;利用交叉...

【文章頁數(shù)】：63 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景和意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 VRPSDP研究現(xiàn)狀
        1.2.2 狼群算法研究現(xiàn)狀
    1.3 本文研究內(nèi)容
第2章 智能優(yōu)化算法概述
    2.1 狼群算法概述
        2.1.1 狼群算法的基本原理
        2.1.2 狼群算法的實現(xiàn)步驟
    2.2 模擬退火算法概述
    2.3 狼群算法與其他智能算法的比較
    2.4 本章小結(jié)
第3章 基于多目標的VRPSDPTW數(shù)學(xué)模型建立
    3.1 問題描述及假設(shè)
    3.2 符號定義
    3.3 VRPSPDTW數(shù)學(xué)模型建立
    3.4 本章小結(jié)
第4章 求解VRPSDPTW的改進狼群算法設(shè)計
    4.1 狼群算法的改進方案設(shè)計
    4.2 改進狼群算法設(shè)計
        4.2.1 編碼和狼群初始化
        4.2.2 適應(yīng)度函數(shù)設(shè)計
        4.2.3 狼的解碼過程
        4.2.4 狼的行為設(shè)計
        4.2.5 基于改進SA的頭狼局部優(yōu)化
        4.2.6 自適應(yīng)步長設(shè)計
        4.2.7 狼群的更新和保優(yōu)策略
    4.3 改進狼群算法的實現(xiàn)步驟和流程設(shè)計
    4.4 實驗仿真
        4.4.1 實例驗證
        4.4.2 算法性能分析
    4.5 本章小節(jié)
第5章 一汽物流同時取送貨管理軟件設(shè)計
    5.1 需求分析
    5.2 同時取送貨管理軟件功能設(shè)計
    5.3 同時取送貨管理軟件結(jié)構(gòu)和界面設(shè)計
    5.4 本章小結(jié)
第6章 總結(jié)與展望
    6.1 結(jié)論
    6.2 展望
參考文獻
致謝
作者簡介
攻讀碩士學(xué)位期間研究成果



本文編號：3866063