【摘要】：隨著物流業(yè)的快速發(fā)展和生活水平的不斷提升,人們把服務(wù)質(zhì)量看的越來越重要,但在城市配送中,客戶數(shù)量多且位置分散、城市各節(jié)點的可達性受一定限制、客戶需求和行經(jīng)道路的時間具有不確定性。在各種不確定條件下,配送企業(yè)如何使成本最低的同時還能為顧客提供及時、滿意的配送服務(wù),即如何使配送服務(wù)具有高的柔性,有能力對各種不確定性做出快速有效的響應(yīng),是現(xiàn)代城市物流配送面臨的一個重要問題。基于此,本文研究了以配送成本、配送時間柔性、配送中心數(shù)量柔性為目標(biāo)的具有柔性的城市物流配送模型,并用層次分析法、聚類分析法、遺傳算法相結(jié)合的方法對模型進行了求解。首先,對國內(nèi)外研究現(xiàn)狀進行了概述,根據(jù)已有的研究成果以及不足,得出研究柔性城市物流配送的必要性和重要性。根據(jù)城市配送的特點分析了配送過程中的不確定性以及不確定性對配送企業(yè)和客戶的影響,并在不確定性分析的基礎(chǔ)上確定出了衡量配送柔性的指標(biāo)。其次,構(gòu)建了基于硬時間窗的客戶滿意度函數(shù)和函數(shù)曲線。根據(jù)車輛到達時間、開始服務(wù)客戶時間和客戶時間窗三者之間的關(guān)系構(gòu)建了客戶滿意度函數(shù),并根據(jù)函數(shù)表達式描繪出了相應(yīng)的滿意度曲線。再次,在客戶需求不確定性和配送時間不確定性的條件下,考慮了服務(wù)時間窗、配送中心容量、車輛最大載重等因素,建立了以配送總成本最低、配送時間柔性最大、配送中心數(shù)量柔性最大為目標(biāo)的具有柔性的城市物流配送模型。配送總成本包括被選擇開放的配送中心的固定成本和被選擇配送的車輛運輸成本,配送時間柔性通過所有配送中心的前置時間富余量來衡量,配送中心的貨物數(shù)量柔性通過所有被選擇出貨的配送中心的貨物富余量來衡量。然后,運用層次分析法、聚類分析法和遺傳算法相結(jié)合的方法對模型進行了求解,求解時,先通過層次分析法對每個目標(biāo)賦予適當(dāng)?shù)臋?quán)重值;然后,根據(jù)配送中心與客戶的距離、配送中心的最大儲存量、時間窗等,運用聚類分析的方法對配送中心和被服務(wù)的客戶群進行選擇;最后,通過互不重復(fù)的自然數(shù)編碼的多染色體遺傳算法對每個配送中心服務(wù)的車輛數(shù)以及每輛車的服務(wù)路徑進行優(yōu)化。最后,對算例進行了求解,經(jīng)過對車輛裝載率、配送線路、客戶滿意度以及遺傳算法收斂速度幾個方面的分析,驗證了模型的正確性和算法的有效性。本文在建立模型時,雖然考慮了配送中心選擇、時間窗限制、配送中心容量限制、車輛容量限制等,但還有一些現(xiàn)實的影響因素并沒有考慮,如產(chǎn)品種類、車輛型號等限制條件。因此,還需要進一步對已有的模型和算法進行完善和改進。
【圖文】：

具有柔性的城市物流配送優(yōu)化模型與算法貨的配送中心的貨物剩余量來衡量。最后，在對模型進行求解時，先利用層各個目標(biāo)賦予權(quán)重值，再通過聚類分析的方法對配送中心進行選擇，求出各、服務(wù)的配送中心以及其客戶歸屬之后，再通過遺傳算法對每個配送中心服以及每輛車的服務(wù)路徑進行優(yōu)化。（4）算例求解及分析運用層次分析法、聚類選址分析法、多染色體遺傳算法對算例進行求解，并率、配送線路、客戶滿意度、遺傳算法迭代曲線幾個方面對其結(jié)果進行分析 技術(shù)路線圖

- 19 -圖 2.1 遺傳算法流程圖法的基本步驟步驟包括初始化、選擇、交叉、變異 4 個步驟，，在初始程是循環(huán)進行的，循環(huán)次數(shù)是事前設(shè)置好的，遺傳算的產(chǎn)生，隨機選擇 N 個初始點， ,,...,,002010XXXk n；適應(yīng)度值， fXiNik( ), 1,2,...,；
【學(xué)位授予單位】：蘭州交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：F252

【參考文獻】

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本文編號：2596364