隨著“新零售”業(yè)務的發(fā)展,零售行業(yè)進入了發(fā)展的新高峰,而城市配送服務是限制“新零售”行業(yè)發(fā)展的重要因素之一。與零售業(yè)相比,城市配送行業(yè)發(fā)展較為遲緩,城市配送企業(yè)運營成本居高不下,尤其是運輸成本較高,遠遠超過了發(fā)達國家的平均水平。另一方面,客戶對城市配送效率和服務要求更高,且客戶訂單頻率更高但批量更小。傳統(tǒng)的配送方式不但成本高且效率低,因此迫切需要引入新的配送路徑優(yōu)化方案來提高配送效率,降低配送成本。Y公司作為一家大連市本地的城市配送企業(yè),為大型商超、中小型便利店及酒店提供配送服務。為了降低企業(yè)的運營成本,急需設計新的配送路線優(yōu)化方案以降低配送成本,提高企業(yè)的競爭力。本研究將以配送距離最短為優(yōu)化目標,構(gòu)建Y公司配送路線優(yōu)化模型,基于蟻群算法對Y公司配送優(yōu)化模型進行求解,并將優(yōu)化結(jié)果與原有方案進行比較,證明了新優(yōu)化方案的有效性。本文的主要研究內(nèi)容如下:首先,根據(jù)算法的性能和優(yōu)缺點,對啟發(fā)式算法進行比較,發(fā)現(xiàn)蟻群算法更適合解決配送路徑問題,并對蟻群算法的基本原理、特點及運算過程進行闡述。其次,對Y公司現(xiàn)狀,尤其是配送業(yè)務現(xiàn)狀進行分析,發(fā)現(xiàn)Y公司配送業(yè)務存在的問題。然后,根據(jù)Y公司配送業(yè)務的具... 

【文章來源】：大連理工大學遼寧省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：61 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 研究背景
    1.2 研究意義
    1.3 研究方法
    1.4 研究內(nèi)容及框架
2 相關理論介紹
    2.1 城市配送
        2.1.1 城市配送概述
        2.1.2 城市配送存在的問題
        2.1.3 城市配送的發(fā)展方向
    2.2 城市配送車輛路徑問題
        2.2.1 車輛路徑問題定義
        2.2.2 城市配送車輛路徑問題
        2.2.3 城市配送車輛路徑問題解決方法研究
    2.3 蟻群優(yōu)化算法
        2.3.1 蟻群算法的基本原理
        2.3.2 蟻群算法特點
        2.3.3 蟻群算法運算過程
3 Y公司配送中心經(jīng)營現(xiàn)狀分析
    3.1 Y公司簡介
        3.1.1 主營業(yè)務
        3.1.2 組織結(jié)構(gòu)
        3.1.3 資源現(xiàn)狀分析
    3.2 Y公司配送現(xiàn)狀
        3.2.1 配送流程分析
        3.2.2 時效要求及配送區(qū)域劃分
        3.2.3 車輛調(diào)度及成本計算方法
    3.3 Y公司配送存在的問題
4 基于蟻群算法的Y公司車輛路徑優(yōu)化模型構(gòu)建
    4.1 模型構(gòu)建的原則和目標
    4.2 假設條件
    4.3 模型構(gòu)建
5 基于蟻群算法的模型求解
    5.1 蟻群算法參數(shù)討論
        5.1.1 信息素重要程度因子α和期望啟發(fā)式因子β的設置
        5.1.2 信息素揮發(fā)率（?）的設置
    5.2 基于蟻群算法的模型求解
        5.2.1 求解步驟
        5.2.2 數(shù)據(jù)處理
        5.2.3 實驗結(jié)果
        5.2.4 結(jié)果分析
結(jié)論
參考文獻
致謝


【參考文獻】：
期刊論文
[1]城市配送體系構(gòu)建的理論框架——以福州市為例[J]. 胡永仕.  福建工程學院學報. 2014(04)
[2]多車型車輛路徑問題的量子遺傳算法研究[J]. 葛顯龍,許茂增,王偉鑫.  中國管理科學. 2013(01)
[3]基于兩階段求解算法的動態(tài)車輛調(diào)度問題研究[J]. 王旭,葛顯龍,代應.  控制與決策. 2012(02)
[4]基于GIS的物流配送系統(tǒng)車輛調(diào)度研究[J]. 王小完,駱正山,李州.  統(tǒng)計與決策. 2011(02)
[5]半開放式多車場車輛路徑問題[J]. 劉冉,江志斌,耿娜,劉天堂.  上海交通大學學報. 2010(11)
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碩士論文
[1]鄭州城市配送聯(lián)盟多任務協(xié)同優(yōu)化研究[D]. 韓玲.北京交通大學 2018
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[3]基于蟻群算法的冷鏈物流配送路徑優(yōu)化及系統(tǒng)實現(xiàn)[D]. 尹梟.哈爾濱工業(yè)大學 2017
[4]混合蟻群算法在容量約束車輛路徑問題中的應用研究[D]. 陳學嬌.合肥工業(yè)大學 2016
[5]基于改進蟻群算法的區(qū)域車輛配送路徑優(yōu)化方法研究[D]. 潘挺雷.浙江理工大學 2016
[6]基于純電動汽車的城市配送車輛路徑問題研究[D]. 王永聰.北京交通大學 2016
[7]基于蟻群算法的物流配送車輛路徑優(yōu)化問題的研究[D]. 胡勇.遼寧科技大學 2016
[8]突發(fā)事件下冷鏈物流車輛路徑再規(guī)劃研究[D]. 鄭海娟.北京交通大學 2014
[9]基于蟻群算法的單配送中心車輛調(diào)度問題研究[D]. 吳珂.大連海事大學 2013
[10]基于蟻群算法的邯鄲市世佳連鎖超市配送路線優(yōu)化問題研究[D]. 靳向宇.中國海洋大學 2013



本文編號：3111407