本文關(guān)鍵詞：低碳約束下的物流配送車(chē)輛路徑問(wèn)題及智能算法研究

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【摘要】：國(guó)家對(duì)生態(tài)文明建設(shè)的大力推進(jìn)和節(jié)能減排等相關(guān)政策法律法規(guī)的出臺(tái)使得低碳物流開(kāi)始受到學(xué)術(shù)界、企業(yè)界的關(guān)注。物流行業(yè)作為能源消耗的大戶,節(jié)能減排刻不容緩,實(shí)現(xiàn)低碳物流將成為未來(lái)行業(yè)發(fā)展的重要方向。在物流的各環(huán)節(jié)中,運(yùn)輸配送所占成本比例最大,運(yùn)輸所消耗的能源不僅在運(yùn)輸總費(fèi)用中占有很大比重,而且也是二氧化碳的主要排放源之一,由此可以看出實(shí)現(xiàn)低碳物流的關(guān)鍵便是優(yōu)化運(yùn)輸,即研究低碳約束下的物流配送車(chē)輛路徑問(wèn)題。在已有的解決車(chē)輛路徑優(yōu)化問(wèn)題的文獻(xiàn)中,研究重點(diǎn)放在了探討如何使企業(yè)通過(guò)車(chē)輛運(yùn)行成本最小化而取得利潤(rùn)最大化,一些學(xué)者在優(yōu)化時(shí)習(xí)慣于將車(chē)輛運(yùn)行成本最小化等同于行駛距離最短化。而距離最短等同于成本最小的前提是車(chē)輛的燃油消耗率不變。實(shí)際上車(chē)輛運(yùn)行過(guò)程中的燃油消耗會(huì)受到許多因素的影響。本文從影響車(chē)輛的燃油消耗因子出發(fā),以降低物流成本為目標(biāo),建立了低碳約束下的車(chē)輛路徑問(wèn)題模型,并改進(jìn)現(xiàn)有的仿生智能算法對(duì)問(wèn)題進(jìn)行求解,以期實(shí)現(xiàn)物流成本和環(huán)境保護(hù)的雙贏。本文的主要研究?jī)?nèi)容和成果包括:(1)對(duì)低碳物流的相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行研究綜述,發(fā)現(xiàn)國(guó)內(nèi)定性研究較多,而用數(shù)學(xué)模型進(jìn)行簡(jiǎn)化抽象并求解的定量研究較少。因此針對(duì)上述不足分析了車(chē)輛路徑問(wèn)題的現(xiàn)有衍生模型和求解算法,同時(shí)對(duì)新興的考慮燃油消耗的車(chē)輛路徑問(wèn)題研究現(xiàn)狀進(jìn)行綜述。(2)探討了低碳物流的基本理論和低碳配送的實(shí)現(xiàn)途徑,從車(chē)、環(huán)境、人三大主因入手,對(duì)影響車(chē)輛燃油消耗的影響因子進(jìn)行分析,并將其量化。在兼顧成本和環(huán)境的雙重影響下,建立了以最小化成本為目標(biāo)的低碳CVRP和低碳VRPTW數(shù)學(xué)模型。(3)針對(duì)車(chē)輛路徑問(wèn)題的NP-hard特性,采用改進(jìn)的仿生智能算法通過(guò)Matlab軟件求解。1對(duì)基本螢火蟲(chóng)算法的鄰居集合、移動(dòng)概率、熒光素更新方式進(jìn)行改進(jìn),引入2-opt局部搜索算子,提出GSO-CVRP算法求解低碳CVRP數(shù)學(xué)模型,實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示總成本的大小不僅和距離有關(guān),和車(chē)輛的油耗也有關(guān)。2借鑒最大最小蟻群算法的思想,引入局部搜索算子,對(duì)基本蟻群算法的啟發(fā)式因子、選擇策略和信息素更新策略進(jìn)行改進(jìn),提出ACO-VRPTW算法求解低碳VRPTW數(shù)學(xué)模型,實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示最小的總成本對(duì)應(yīng)的并不是最小的路徑長(zhǎng)度。將改進(jìn)的仿生智能算法應(yīng)用在低碳約束下的車(chē)輛路徑問(wèn)題中,不僅擴(kuò)展了仿生智能算法的應(yīng)用領(lǐng)域,使車(chē)輛路徑問(wèn)題得到更科學(xué)的最優(yōu)解,而且加快了低碳物流的發(fā)展步伐,為企業(yè)低碳物流配送的實(shí)際運(yùn)作提供了一個(gè)參考方向。
【關(guān)鍵詞】：車(chē)輛路徑問(wèn)題 低碳物流 燃油消耗 螢火蟲(chóng)算法 蟻群算法
【學(xué)位授予單位】：上海工程技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：TP18;F259.2
【目錄】：

• 摘要6-8
• ABSTRACT8-13
• 第一章 緒論13-28
• 1.1 研究來(lái)源、背景與意義13-17
• 1.1.1 研究來(lái)源13
• 1.1.2 研究背景13-15
• 1.1.3 研究意義15-17
• 1.2 國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)綜述17-22
• 1.2.1 低碳供應(yīng)鏈與低碳物流17-19
• 1.2.2 經(jīng)典車(chē)輛路徑問(wèn)題19-21
• 1.2.3 考慮燃油消耗的車(chē)輛路徑問(wèn)題21-22
• 1.2.4 研究文獻(xiàn)評(píng)述22
• 1.3 研究?jī)?nèi)容與技術(shù)路線22-28
• 1.3.1 研究?jī)?nèi)容22-23
• 1.3.2 研究框架23-25
• 1.3.3 研究創(chuàng)新點(diǎn)25-26
• 1.3.4 研究技術(shù)路線26-28
• 第二章 低碳物流基本理論與燃油消耗因子分析28-40
• 2.1 低碳物流概述28-32
• 2.1.1 低碳物流的內(nèi)涵28-30
• 2.1.2 低碳物流的特征30-32
• 2.2 低碳物流配送實(shí)現(xiàn)途徑32-36
• 2.2.1 配送能源與技術(shù)的開(kāi)發(fā)使用32-33
• 2.2.2 配送模式的改進(jìn)33-34
• 2.2.3 配送路徑的優(yōu)化34-36
• 2.3 燃油消耗影響因素分析36-40
• 2.3.1 車(chē)的因素37-38
• 2.3.2 環(huán)境因素38
• 2.3.3 人的因素38-40
• 第三章 低碳物流配送車(chē)輛路徑問(wèn)題模型的建立40-57
• 3.1 物流配送車(chē)輛路徑問(wèn)題概述40-43
• 3.1.1 物流配送車(chē)輛路徑問(wèn)題的構(gòu)成要素40-41
• 3.1.2 物流配送車(chē)輛路徑問(wèn)題的分類(lèi)41-43
• 3.2 帶容量限制的車(chē)輛路徑問(wèn)題43-51
• 3.2.1 不考慮燃油消耗的CVRP數(shù)學(xué)模型44-46
• 3.2.1.1 問(wèn)題描述44
• 3.2.1.2 模型假設(shè)44
• 3.2.1.3 模型構(gòu)建44-46
• 3.2.2 考慮燃油消耗的CVRP數(shù)學(xué)模型46-51
• 3.2.2.1 問(wèn)題描述46
• 3.2.2.2 燃油消耗影響因子分析與確立46-49
• 3.2.2.3 模型假設(shè)49-50
• 3.2.2.4 低碳CVRP模型構(gòu)建50-51
• 3.3 帶時(shí)間窗的車(chē)輛路徑問(wèn)題51-57
• 3.3.1 不考慮燃油消耗的VRPTW數(shù)學(xué)模型51-53
• 3.3.1.1 問(wèn)題描述51-52
• 3.3.1.2 模型構(gòu)建52-53
• 3.3.2 考慮燃油消耗的VRPTW數(shù)學(xué)模型53-57
• 3.3.2.1 問(wèn)題描述54-55
• 3.3.2.2 模型構(gòu)建55-57
• 第四章 基于改進(jìn)螢火蟲(chóng)算法的CVRP求解57-84
• 4.1 螢火蟲(chóng)算法簡(jiǎn)介57-58
• 4.1.1 螢火蟲(chóng)算法研究概況57
• 4.1.2 螢火蟲(chóng)算法描述57-58
• 4.2 基于混沌云模型的人工螢火蟲(chóng)優(yōu)化算法58-68
• 4.2.1 人工螢火蟲(chóng)算法的改進(jìn)思路59
• 4.2.2 混沌算法和云模型算法相關(guān)改進(jìn)理論簡(jiǎn)述59-62
• 4.2.2.1 混沌算法59-60
• 4.2.2.2 云模型算法60-62
• 4.2.3 CCMGSO算法62-64
• 4.2.3.1 CCMGSO算法思想62-63
• 4.2.3.2 CCMGSO算法描述63-64
• 4.2.3.3 CCMGSO算法流程圖64
• 4.2.4 CCMGSO算法性能測(cè)試64-68
• 4.2.4.1 實(shí)驗(yàn)測(cè)試函數(shù)64-65
• 4.2.4.2 實(shí)驗(yàn)參數(shù)設(shè)置65-66
• 4.2.4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析66-68
• 4.3 改進(jìn)螢火蟲(chóng)算法在CVRP中的應(yīng)用68-84
• 4.3.1 GSO-CVRP算法設(shè)計(jì)68-71
• 4.3.2 GSO-CVRP算法實(shí)施步驟71-72
• 4.3.3 算例實(shí)驗(yàn)與仿真分析72-84
• 第五章 基于改進(jìn)蟻群算法的VRPTW求解84-97
• 5.1 蟻群算法簡(jiǎn)介84-89
• 5.1.1 蟻群算法的發(fā)展歷程84
• 5.1.2 蟻群算法的基本思想84-85
• 5.1.3 基本蟻群算法求解VRP模型的流程85-89
• 5.2 求解低碳VRPTW的蟻群算法設(shè)計(jì)89-91
• 5.2.1 啟發(fā)因子設(shè)計(jì)89-90
• 5.2.2 移動(dòng)概率選擇規(guī)則90
• 5.2.3 信息素更新策略90-91
• 5.2.4 局部算子優(yōu)化91
• 5.3 改進(jìn)蟻群算法求解低碳VRPTW算例分析91-97
• 5.3.1 算例介紹91-92
• 5.3.2 未考慮燃油消耗的VRPTW求解92-94
• 5.3.3 考慮燃油消耗的VRPTW求解94-97
• 第六章 總結(jié)與展望97-101
• 6.1 總結(jié)97-99
• 6.2 展望99-101
• 參考文獻(xiàn)101-107
• 附錄107-120
• 附錄1 混沌螢火蟲(chóng)算法的主程序代碼107-114
• 附錄2 低碳CVRP核心代碼114-119
• 附錄3 虛擬距離參數(shù)取值表119-120
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文及取得的相關(guān)科研成果120-121
• 致謝121-122

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本文編號(hào)：969178