基于改进蚁群算法的物流配送复杂路径优化问题研究

基于改进蚁群算法的物流配送复杂路径优化问题研究
基于改进蚁群算法的物流配送复杂路径优化问题研究

物流配送路径优化论文

山西工商学院 毕业设计 题目浅析物流配送路径优化问题 学生姓名杨美玲 学号200822054247 专业物流管理 班级08物流二班 指导教师李桂娥 二零一一年十月二十八日

目录 摘要 (ⅰ) 一、引言(问题的提出) (1) 二、物流配送路径优化问题的数学模型……………………………X 三、物流配送路径优化问题的遗传算法……………………………X (一)遗传算法的基本要素………………………………………X (二)物流配送路径优化问题的遗传算法的构造……………………X 四、实验计算与结果分析…………………………………………X 五、结论…………………………………………………………X 参考文献…………………………………………………………X 致谢………………………………………………………………X

中英文摘要 摘要:论文在建立物流配送路径优化问题的数学模型的基础上,构造了求解该问题的遗传算法,并进行了实验计算。计算结果表明,用遗传算法进行物流配送路径优化,可以方便有效地求得问题的最优解或近似最优解。 关键词:物流配送;遗传算法;优化 Study on the Optimizing of Physical Distribution Routing Problem Based on Genetic Algorithm Abstract:On the basis of establishing the optimizing model on physical distribution routing problem, this paper presents a genetic algorithm for solving this problem, and make some experimental calculations. The experimental calculation results demonstrates that the optimal or nearly optimal solutions to the physical distribution routing problem can be easily obtained by using genetic algorithm. Keywords:physical distributio n;genetic algorith m;optimizing

物流配送中几种路径优化算法

捕食搜索算法 动物学家在研究动物的捕食行为时发现,尽管由于动物物种的不同而造成 的身体结构的千差万别,但它们的捕食行为却惊人地相似.动物捕食时,在没有 发现猎物和猎物的迹象时在整个捕食空间沿着一定的方向以很快的速度寻找猎物.一旦发现猎物或者发现有猎物的迹象,它们就放慢步伐,在发现猎物或者有 猎物迹象的附近区域进行集中的区域搜索,以找到史多的猎物.在搜寻一段时间 没有找到猎物后,捕食动物将放弃这种集中的区域,而继续在整个捕食空间寻 找猎物。 模拟动物的这种捕食策略,Alexandre于1998提出了一种新的仿生计算方法,即捕食搜索算法(predatory search algorithm, PSA)。基本思想如下:捕食 搜索寻优时,先在整个搜索空间进行全局搜索,直到找到一个较优解;然后在较 优解附近的区域(邻域)进行集中搜索,直到搜索很多次也没有找到史优解,从 而放弃局域搜索;然后再在整个搜索空间进行全局搜索.如此循环,直到找到最优解(或近似最优解)为止,捕食搜索这种策略很好地协调了局部搜索和全局搜索 之间的转换.目前该算法己成功应用于组合优化领域的旅行商问题(traveling salesm an problem )和超大规模集成电路设计问题(very large scale integrated layout)。 捕食搜索算法设计 (1)解的表达 采用顺序编码,将无向图中的,n一1个配送中心和n个顾客一起进行编码.例如,3个配送中心,10个顾客,则编码可为:1一2一3一4一0一5一 6一7一0一8一9一10其中0表示配送中心,上述编码表示配送中心1负 贡顾客1,2,3,4的配送,配送中心2负贡顾客5,6,7的配送,配送中心3负贡顾 客8,9,10的配送.然后对于每个配送中心根据顾客编码中的顺序进行车辆的分配,这里主要考虑车辆的容量约束。依此编码方案,随机产生初始解。 (2)邻域定义 4 仿真结果与比较分析(Simulation results and comparison analysis) 设某B2C电子商务企业在某时段由3个配送中心为17个顾客配送3类商品,配送网络如图2所示。

家乐福超市物流配送路线优化

学年论文之 家乐福超市物流配送路线优化 专业物流工程 班级 姓名 学号 日期

在物流配送业务中,合理确定配送路径是提商服务质量,降低配送成本,增加经济效益的重要手段。物流配送系统中最优路线的选择问题一直都是配送中心关注的焦点,针对当前家乐福物流配送体系不完善等方面的现状,本文从可持续发展的角度,用系统的观念,来研究家乐福物流配送体系,优化配送路线,使配送体系合理化。 通过对家乐福超市现有物流配送路径的分析研究,发现其中存在的一些问题,并由此提出解决办法,结合背景材料,建立了数学模型,运用遗传算法对家乐福物流配送路线进行优化选择,并得出结果。由此可见,家乐福超市原有的物流配送路线还可以进行再优化,从而达到运输成本最小化的目标。 关键词:物流配送;路径优化;节约里程算法

1.绪论 (1) 1.1选题目的和意义 (1) 1.2国内外物流配送路线优化研究现状 (2) 2. 家乐福超市配送路线现状 (3) 2.1家乐福超市概况 (3) 2.2家乐福超市配送路线作业现状 (4) 2.2.1 配送距离分析 (4) 2.2.2 车辆数分析 (5) 2.2.3 需求量分析 (6) 2.2.4 商品品种分析 (6) 2.3家乐福超市配送现有路线问题分析 (7) 3.配送路线优化建模与求解 (9) 3.1研究对象目标设定 (9) 3.2模型的构建 (11) 3.3节约算法 (12) 3.3.1节约算法的基本原理 (12) 3.3.2节约里程算法主要步骤 (13) 3.3.3基于节约算法的配送路线优化 (13) 3.3.4优化后的配送线 (24) 4.优化结果分析 (25) 4.1优化前结果 (25) 4.2优化后结果 (25) 4.3结论 (26) 5.总结与建议 (27) 参考文献: (28)

动态路径优化算法及相关技术

》本文对在GIS(地理信息系统)环境下求解动态路径优化算法及相关技术 进行了研究。最短路径问题是网络分析中的基本的问题,它作为许多领域中选择 最优值的一个基本却又是一个十分重要的问题。特别是在交通诱导系统中占有重 要地位。本文分析了GIS环境下动态路径优化算法的特点,对GIS环境下城市 路网的最优路径选择问题的关键技术进行了研究和验证。 》考虑现实世界中随着城市路网规模的日益增大和复杂程度不断增加的情况,充分利用GIS 的特点,探讨了通过限制搜索区域求解最短路径的策略,大大减少了搜索的时间。 》另一方面,计算机技术的进步,地理信息系统(GIS)得到了飞速的发展。地理信息系统是采集、存储、管理、检索、分析和描述整个或部分地球表面与空间地理分布数据的空间信息系统。它是一种能把图形管理系统和数据管理系统有机地结合起来的信息技术,既管理对象的位置又管理对象的其它属性,而且位置和其它属性是自动关联的。它最基本的功能是将分散收集到的各种空间、非空间信息输入到计算机中,建立起有相互联系的数据库。当外界情况发生变化时,只要更改局部的数据,就可维持数据库的有效性和现实性[3][4],GIS为动态路径优化问题的研究提供了良好的环境。目前GIS带动的产业急剧膨胀,已经应用到各个方面。网络分析作为地理信息系统最主要的功能之一,在电子导航、交通旅游、城市规划以及电力、通讯等各种管网、管线的布局设计中发挥了重要的作用[5]。文献[6][7]说明了GIS 在城市道路网中的应用情况。而路网分析中基本问题之一是动态路径优化问题。所谓动态路径,不仅仅指一般地理意义上的距离最短,还可以应用到其他的参数,如时间、费用、流量等。相应的,动态路径问题就成为最快路径问题、最低费用问题等。 》GIS因为其强大的数据分析功能、空间分析功能,已被广泛应用于各种系统中与空间信息有密切关系的各个方面.各种在实际中的系统如电力系统,光缆系统涉及到最佳、最短抢修等问题都可以折合到交通网络中来进行分析,故而交通网络中最短路径算法就可以广泛的应用于其它很多的最佳、最短抢修或者报警系统中去[5]。最短路径问题是GIS网络分析功能的应用。最短路径问题可分为单源最短路径问题及所有节点间最短路径问题,其中单源最短路径更具有普遍意义[9]。 》2.1地理信息系统的概念 地理信息系统(Geographical Information System,简称GIS)是一种将空间位置信息和属性数据结合在一起的系统,是一种为了获取、存储、检索、分析和显示空间定位数据而建立的计算机化的数据库管理系统(1998年,美国国家地理信息与分析中心定义)[4]。这里的空间定位数据是指采用不同方式的遥感和非遥感手段所获得的数据,它有多种数据类型,包括地图、遥感、统计数据等,它们的共同特点都有确定的空间位置。地理信息系统的处理对象是空间实体,其处理过程正是依据空间实体的空间位置和空间关系进行的[25]。地理信息系统的外在表现为计算机软硬件系统,其内涵却是由计算机程序和地理数据组织而成的地理空间信息模型。当具有一定地理学知识的用户使用地理空间分析非空间分析等处理工具输入输出GIS数据库信息系统时,他所面对的数据不再是毫无意义的,而是把客观世界抽象为模型化的空间数据。用户可以按照应用的目的观测这个现实世界模型的各个方面的内容,取得自然过程的分析和预测的信息,用于管理和决策,这就是地理信息系统的意义。一个逻辑缩小的、高度信息化的地理系统,从视觉、计量和逻辑上对地理系统在功能上进行模拟,信息流动以及信息流动的结果,完全由计算机程序的运行和数据的变换来仿真。地理学家可以在地理信息系统支持下提取地理系统各个不同侧面、不同层次的空间和时间特征,也可以快速地模拟自然过程演变成思维过程的结果,取得地理预测或“实验”的结果,选择优化方案,用于管理与决策[26]。 一个完整的GIS主要有四个部分构成,即计算机硬件系统、计算机软件系统、地理数据(或空间数据)和系统管理操作人员。其核心部分是计算机系统(硬件和软件),地理数据反映

物流配送管理中路径优化问题分析

摘要:经典的优化理论大多是在已知条件不变的基础上给出最优方案(即最优解),其最优性在条件发生变化时就会失去其最优性。本文提出的局内最短路问题,就是在已知条件不断变化的条件下,如何来快速的计算出此时的最优路径,文章设计了解决该问题的一个逆向标号算法,将它与传统算法进行了比较和分析,并针对实际中的物流配送管理中路径优化问题,按照不同的算法分别进行了详细的阐述与分析。 一、引言 现实生活中的许多论文发表经济现象通常都具有非常强的动态特征,人们对于这些现象一般是先进行数学上的抽象,然后用静态或统计的方法来加以研究和处理。从优化的理论和方法上看,经典的优化理论大多是站在旁观者的立场上看问题,即首先确定已知条件,然后在假设这些已知条件不变的基础上给出最优方案(即最优解)。条件一旦发生变化,这种方法所给出的最优方案就会失去其最优性。在变化的不确定因素对所考虑的问题影响很大的时候,经典的优化方法有:一是将可变化的因素随机化,寻求平均意义上的最优方案,二是考虑可变化因素的最坏情形,寻求最坏情形达到最优的方案。这两种处理方法对变化因素的一个特例都可能给出离实际最优解相距甚远的解,这显然是难以满足实际的要求的。那么是否存在一种方法,它在变化因素的每一个特例中都能给出一个方案,使得这一方案所得到的解离最优方案给出的解总在一定的比例之内呢? 近年来兴起的局内问题与竞争算法的研究结果在一定意义上给如上问题一个肯定的答案。其实本文所提出的逆向标号算法就是对应局内最短路问题的一个竞争算法,从本质上来说它是一种贪婪算法,在不知将来情况的条件下,求出当前状态下的最优解。[1]本文所考虑问题的实际背景是一个物流配送公司对其运输车辆的调度。假设物流公司需要用货车把货物从初始点O(Origin)运送到目的点D(Destination)。从日常来看,物流公司完全可以通过将整个城市交通网络看成一个平面图来进行运算,找到一条从O到D的最短路径以减少运输费用和节省运输时间。现考虑如下一个问题:如果当运输车辆沿着最短路径行驶到最短路径上的一点A,发现前方路径上的B点由于车辆拥塞而不能通过,车辆必须改道行驶,而此时物流配送公司应如何应对来保证其花费最低。问题推展开去,如果不是单个堵塞点,而是一个堵塞点序列,那物流配送公司又将如何来设计其最短路算法来在最短的时间内求出已知条件发生变化后的最优路径,从而有效的调度其运输车。本文首先建立了物流配送公司动态最短路的数学模型,相比较给出了求本文所提出的动态最短路问题的传统算法和作者提出的逆向标号算法,并分析了各自的算法复杂度。 二、数学模型假设城市交通网络是一个平面图,记为G,各个交通路口对应于图G上的各个顶点,令G=(G,V)为一边加权无向图,其中V为顶点的集合,E为边的集合,|G|=n,对于一般平面图上的三点之间,一定满足三角不等式,即任意三角形的两边之和一定不小于另外一边。对于本文要讨论的城市交通网络来说,即,任意三个结点之间的距离一定满足三角不等式。我们用O来表示运输的起始点,D表示运输的目的点。SP表示在没有路口堵塞情况下的最短路径,W(SP)表示沿着最短路径所要花费的运输费用。以下的讨论都是基于如下的基本假设:第一,去掉堵塞点后图G仍是连通的。第二,只有当运输车走到前一点后,才能发现后面的一点发生堵塞而不能通过。 三、算法分析 对于本文的上述问题,有两种算法一(传统算法)和二(逆向标号算法)可以满足要求,但两种算法在求动态最短路的过程中都将会用到Dijkstra算法[2],通过对Dijkstra算法的分析我们知道,Dijkstra算法采用了两个集合这样的数据结构来安排图的顶点,集合S表示已

路径优化的算法

摘要 供货小车的路径优化是企业降低成本,提高经济效益的有效手段,供货小车路径优化问题可以看成是一类车辆路径优化问题。 本文对供货小车路径优化问题进行研究,提出了一种解决带单行道约束的车辆路径优化问题的方法。首先,建立了供货小车路径优化问题的数学模型,介绍了图论中最短路径的算法—Floyd算法,并考虑单行道的约束,利用该算法求得任意两点间最短距离以及到达路径,从而将问题转化为TSP问题,利用遗传算法得到带单行道约束下的优化送货路线,并且以柳州市某区域道路为实验,然后仿真,结果表明该方法能得到较好的优化效果。最后对基本遗传算法采用优先策略进行改进,再对同一个供货小车路径网进行实验仿真,分析仿真结果,表明改进遗传算法比基本遗传算法能比较快地得到令人满意的优化效果。 关键字:路径优化遗传算法 Floyd算法

Abstract The Path Optimization of Goods Supply Car is the effective way to reduce business costs and enhance economic efficiency.The problem of the Path Optimization of Goods Supply Car can be seen as Vehicle routing proble. This paper presents a solution to Vehicle routing proble with Single direction road by Researching the Way of Path Optimization of Goods Supply Car. First, This paper Establish the mathematics model of Vehicle routing proble and introduced the shortest path algorithm-Floyd algorithm, then taking the Single direction road into account at the same time. Seeking the shortest distance between any two points and landing path by this algorithm,then turn this problem in to TSP. Solving this problem can get the Optimize delivery routes which with Single direction road by GA,then take some district in the state City of LiuZhou road as an example start experiment.The Imitate the true result showed that this method can be better optimize results. Finally improving the basic GA with a priority strategy,then proceed to imitate the true experiment to the same Path diagram. The result expresses the improvement the heredity calculate way ratio the basic heredity calculate way can get quickly give satisfaction of excellent turn the result. Keyword: Path Optimization genetic algorithm Floyd algorithm

物流配送最优路径规划

物流配送最优路径规划

关于交通运输企业物流配送最优路径规划的 研究现状、存在问题及前景展望 摘要:本文综述了在交通运输企业的物流配送领域最优路径规划的主要研究成果、研究存在问题及研究方向。主要研究成果包括运用各种数学模型和算法在运输网中选取最短或最优路径;从而达到路径、时间最优和费用最优;以及物流配送网络优化、车辆系统化统一调度的发展。今后研究的主要方向包括绿色物流,运输系统及时性和准确性研究等。 关键词:物流配送;最优路径;路径规划 Overview of scheme on Shortest Logistics Distribution Route in Transportation Industry Student: Wan Lu Tutor: Chen Qingchun Abstract: This paper reviewed of the optimal path planning about the main research results, problems and direction in the field of transportation enterprise logistics distribution. Main research results include using various mathematical model and algorithm selection or optimal shortest path in the network. So we can achieve the optimal path, the shortest time and minimum cost. At the same time, logistics distribution network optimization, the vehicle systematic development of unified scheduling are the research issues.The main direction of future research include green logistics, transportation system accurately and timely research and so on. Key words: Logics Distribution; Optimal Path; Path Planning 引言 物流业在我国的新兴经济产业中占据了重要了地位,称为促进经济快速增长的“加速器”。而物流配送作为物流系统的重要环节,影响着物流的整个运作过程以及运输企业的发展趋势和前景。采用科学、合理的方法来进行物流配送路径的优化,是物流配送领域的重要研究内容。近年,国内外均有大量的企业机构、学者对物流配送中最优路径选择的问题,进行了大量深入的研究,从早期车辆路径问题研究,到根据约束模型及条件不断变化的车辆最优路径研究,以及随着计算机学科的发展而推出的针对物流配送路径最优化的模型和算法等方面,都取得丰硕的学术成果。但是对于绿色物流配送的研究仍然不足。鉴于物流配送最优路径研究的重大理论意义和实践价值,为对我国物流配送的效率水平有一个系统的理解和把握,有必要对现有成果进行统计和归纳。本文尝试对我国运输企业物流配送最优路径规划进行探讨,以期为今后做更深人和全面的研究提供一定的线索和分析思路。 1 国内外研究现状 1.1 国内研究现状 1.1.1 主要研究的问题

物流配送的车辆路径优化

物流配送的车辆路径优化 专业:[物流管理] 班级:[物流管理2班] 学生姓名:[江东杰] 指导教师:[黄颖] 完成时间:2016年6月30日

背景描述 物流作为“第三利润源泉”对经济活动的影响日益明显,越累越受到人们的重视,成为当前最重要的竞争领域。近年来,现代物流业呈稳步增长态势,欧洲、美国、日本成为当前全球范围内的重要物流基地。中国物流行业起步较晚,随着国民经济的飞速发展,物流业的市场需求持续扩大。特别是进入21世纪以来,在国家宏观调控政策的影响下,中国物流行业保持较快的增长速度,物流体系不断完善,正在实现传统物流业向现代物流业的转变。现代物流业的发展对促进产业结构调整、转变经济增长方式和增强国民经济竞争力等方面都具有重要意义。 配送作为物流系统的核心功能,直接与消费这相关联,配送功能完成质量的好坏及其达到的服务水平直接影响企业物流成本及客户对整个物流服务的满意程度。配送的核心部分是配送车辆的集货、货物分拣及送货过程,其中,车辆配送线路的合理优化对整个物流运输速度、成本、效益影响至关重要。 物流配送的车辆调度发展现状 VRP(车辆调度问题)是指对一系列装货点和卸货点,组织适当的行车线路,使车辆有序的通过,在满足一定的约束条件(如货物需求量、发送量、交发货时间、车辆容量等限制)下,达到一定的目标(如路程最短、费用最少、时间最少、使用车辆数最少等)。一般认为,不涉及时间的是路径问题,涉及时间的是调度问题。VRP示意图如下 当然,VRP并不止是这样的一个小范围,而是又更多的客户点与一个仓库链接,从而达

到一整个物流集群。 根据路径规划前调度员对相关信息是否已知,VRP可分为静态VRP和动态VRP,动态VRP 是相对于静态VRP而言的。静态VRP指的是:假设在优化调度指令执行之前,调度中心已经知道所有与优化调度相关的信息,这些信息与时间变化无关。一旦调度开始,便认为这些信息不再改变。 而VRP发展到现在的问题也是非常突出的,例如,只有一单货物,配送成本远高于一单的客户所给的运费,在这种情况下,该如何调度车辆?甚至还有回程运输的空载问题,在这些问题之中,或多或少都涉及到了VRP的身影,那么在这样的配送中怎么有效的解决车辆的路径优化问题就是降低运输和物流成本的关键所在。 解决怎么样的问题? 现如今对于VRP研究现状主要有三种静态VRP的研究、动态VRP的研究以及随机VRP的研究。 而我对于VRP的看法主要有以下几点。 有效解决VRP或者优化车辆调度路径优化问题,那么将非常有效的降低物流环节对于成本的比重,有效的增大利润。 而我想到的方法,就是归类总结法。 建立完善的信息系统机制,将订单归类总结出来,可以按地区划分出来,一个地区一个地方的进行统一配送,这样也有效的降低了物流配送的车辆再使用问题,降低了成本。如下图所示。 仓库 客户 变换前 由上图可以看出来这样的路径,车辆需要来回两次,严重增加了配送成本,也增加了运输成本,使得利润并不能最大化。

第三方物流运输方式和配送路径优化研究

第三方物流运输方式和配送路径优化研究 摘要:经典的优化理论大多是在已知条件不变的基础上给出最优方案(即最优解),其最优性在条件发生变化时就会失去其最优性。本文提出的局内最短路问题,就是在已知条件不断变化的条件下,如何来快速的计算出此时的最优路径,文章设计了解决该问题的一个逆向标号算法,将它与传统算法进行了比较和分析,并针对实际中的物流配送管理中路径优化问题,按照不同的算法分别进行了详细的阐述与分析。 一、引言 现实生活中的许多论文发表经济现象通常都具有非常强的动态特征,人们对于这些现象一般是先进行数学上的抽象,然后用静态或统计的方法来加以研究和处理。从优化的理论和方法上看,经典的优化理论大多是站在旁观者的立场上看问题,即首先确定已知条件,然后在假设这些已知条件不变的基础上给出最优方案(即最优解)。条件一旦发生变化,这种方法所给出的最优方案就会失去其最优性。在变化的不确定因素对所考虑的问题影响很大的时候,经典的优化方法有:一是将可变化的因素随机化,寻求平均意义上的最优方案,二是考虑可变化因素的最坏情形,寻求最坏情形达到最优的方案。这两种处理方法对变化因素的一个特例都可能给出离实际最优解相距甚远的解,这显然是难以满足实际的要求的。那么是否存在一种方法,它在变化因素的每一个特例中都能给出一个方案,使得这一方案所得到的解离最优方案给出的解总在一定的比例之内呢? 近年来兴起的局内问题与竞争算法的研究结果在一定意义上给如上问题一个肯定的答案。其实本文所提出的逆向标号算法就是对应局内最短路问题的一个竞争算法,从本质上来说它是一种贪婪算法,在不知将来情况的条件下,求出当前状态下的最优解。[1]本文所考虑问题的实际背景是一个物流配送公司对其运输车辆的调度。假设物流公司需要用货车把货物从初始点O(Origin)运送到目的点D(Destination)。从日常来看,物流公司完全可以通过将整个城市交通网络看成一个平面图来进行运算,找到一条从O到D的最短路径以减少运输费用和节省运输时间。现考虑如下一个问题:如果当运输车辆沿着最短路径行驶到最短路径上的一点A,发现前方路径上的B点由于车辆拥塞而不能通过,车辆必须改道行驶,而此时物流配送公司应如何应对来保证其花费最低。问题推展开去,如果不是单个堵塞点,而是一个堵塞点序列,那物流配送公司又将如何来设计其最短路算法来在最短的时间内求出已知条件发生变化后的最优路径,从而有效的调度其运输车。本文首先建立了物流配送公司动态最短路的数学模型,相比较给出了求本文所提出的动态最短路问题的传统算法和作者提出的逆向标号算法,并分析了各自的算法复杂度。 二、数学模型假设城市交通网络是一个平面图,记为G,各个交通路口对应于图G上的各个顶点,令G=(G,V)为一边加权无向图,其中V为顶点的集合,E为边的集合,|G|=n,对于一般平面图上的三点之间,一定满足三角不等式,即任意三角形的两边之和一定不小于另外一边。对于本文要讨论的城市交通网络来说,即,任意三个结点之间的距离一定满足三角不等式。我们用O来表示运输的起始点,D表示运输的目的点。SP表示在没有路口堵塞情况下的最短路径,W(SP)表示沿着最短路径所要花费的运输费用。以下的讨论都是基于如下的基本假设:第一,去掉堵塞点后图G仍是连通的。第二,只有当运输车走到前一点后,才能发现后面的一点发生堵塞而不能通过。

物流配送路线优化毕业论文

石河子大学毕业论文 题目:新疆国美电器一级仓库向二级仓库配送路线优化研究院(系):商学院商务管理系 年级:2009级 专业:物流管理 班级:2009(2)班 学号:2009175390 姓名:XXX 指导教师:xxx 完成日期:2013年3月14日

引言 (1) 第1章物流配送概述 (2) 1.1物流配送的概念 (2) 1.2 物流配送的功能 (2) 1.3 配送路线优化的意义 (3) 第2章物流配送模型及方法描述 (3) 2.1 多回路运输—VRP模型 (3) 2.2 节约里程算法 (4) 2.2.1节约里程算法的基本原理 (4) 2.2.2节约里程算法主要步骤 (5) 第3章新疆国美电器配送运作现状分析 (5) 3.1 公司简介 (5) 3.2 公司配送现状 (5) 3.3公司配送存在的问题分析 (6) 3.3.1运输成本较高 (6) 3.3.2二级仓库库存积压严重 (6) 3.3.3配送模式不合理,浪费严重 (7) 第4章新疆国美电器配送路线优化研究 (7) 4.1 建立VRP模型 (7) 4.2基于节约里程算法进行配送路线优化 (7) 4.3配送路线优化后的结果 (13) 4.4优化前与优化后比较分析 (13) 4.5结论 (15) 致谢语 (17) 参考文献 (18)

高效率合理的配送是物流系统顺利运行的保证,配送线路安排的合理与否对配送速度、成本、效益影响很大。正确合理地安排车辆的配送线路,实现合理的线路运输,可以有效地节约运输时间,增加车辆利用率,从而降低运输成本,提高企业经济效益与客户服务水平,使企业达到科学化的物流管理, 这也是企业提高自身竞争力的有效途径之一。物流配送路径优化问题具有很高的计算复杂性,属于无确定解多项式难题,高效的精确算法存在的可能性不大,但可根据启发算法求得近似最优解。本文首先对物流配送进行概述,然后以新疆国美电器一级仓库向二级仓库配送方案为例,对新疆国美电器的配送现状进行分析,并运用节约里程算法对新疆国美电器的配送线路进行优化,提出最优配送方案。 [关键词] 新疆国美电器配送节约里程算法路线优化

粒子群优化算法车辆路径问题

粒子群优化算法 计算车辆路径问题 摘要 粒子群优化算法中,粒子群由多个粒子组成,每个粒子的位置代表优化问题在D 维搜索空间中潜在的解。根据各自的位置,每个粒子用一个速度来决定其飞行的方向和距离,然后通过优化函数计算出一个适应度函数值(fitness)。粒子是根据如下三条原则来更新自身的状态:(1)在飞行过程中始终保持自身的惯性;(2)按自身的最优位置来改变状态;(3)按群体的最优位置来改变状态。本文主要运用运筹学中粒子群优化算法解决车辆路径问题。车辆路径问题 由Dan tzig 和Ram ser 于1959年首次提出的, 它是指对一系列发货点(或收货点) , 组成适当的行车路径, 使车辆有序地通过它们, 在满足一定约束条件的情况下, 达到一定的目标(诸如路程最短、费用最小, 耗费时间尽量少等) , 属于完全N P 问题, 在运筹、计算机、物流、管理等学科均有重要意义。粒子群算法是最近出现的一种模拟鸟群飞行的仿生算法, 有着个体数目少、计算简单、鲁棒性好等优点, 在各类多维连续空间优化问题上均取得非常好的效果。本文将PSO 应用于车辆路径问题求解中, 取得了很好的效果。 针对本题,一个中心仓库、7个需求点、中心有3辆车,容量均为1,由这三辆车向7个需求点配送货物,出发点和收车点都是中心仓库。 1233,1,7. k q q q l =====货物需求 量12345670.89,0.14,0.28,0.33,0.21,0.41,0.57g g g g g g g =======, 且 m a x i k g q ≤。利用matlab 编程,求出需求点和中心仓库、需求点之间的各 个距离,用ij c 表示。求满足需求的最小的车辆行驶路径,就是求 m i n i j i j k i j k Z c x = ∑∑∑ 。经过初始化粒子群,将初始的适应值作为每个粒子的个

配送路线优化

配送路线优化

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石河子大学毕业论文 题目:节约里程法在新疆国美电器物流配 送路线优化中的应用研究 院(系):商学院商务管理系 年级:2008级 专业:物流管理 班级:物流2008(1)班 学号:2008175477 姓名:张露露 指导教师:李霞 完成日期: 2012年03月10日

目录 引言?错误!未定义书签。 1.物流配送概述?错误!未定义书签。 1.1物流配送的概念 ..................................................................... 错误!未定义书签。 1.2物流配送的功能3? 1.3物流配送路线优化的意义 (3) 2.新疆国美电器物流配送中心基本概况3? 2.1新疆国美电器简介 ................................................................................................. 3 2.2新疆国美电器配送中心运作现状及现有路线分析 (4) 2.2.1现有配送路线概况........................................................................................ 52.2.2现有配送路线中存在的问题分析 .. (6) 3.节约里程法在新疆国美电器物流配送路线优化中的应用研究?7 3.1建立VRP模型7? 3.1.1物流配送模型 (7) 3.1.2节约里程法的基本理论 (7) 3.1.3新疆国美电器物流配送中心VRP模型的建立 (9) 3.2模型求解9? 3.3配送路线优化1?0 3.4配送路线优化前后比较分析及思考 ............................................................... 16 3.4.1优化前后比较分析1?6 3.4.2节约里程法的思考 (16) 4.新疆国美电器物流配送中心配送路线优化对策分析18? 4.1完善物流配送体系,加强物流运作标准化18? 4.2构建物流信息系统平台,降低配送成本?18 4.3合理安排配送排程,减少不必要的配送路线 (18) 4.4优化配送资源,提高物流配送效率 ............................................................... 19 结束语2?0 致谢21? 参考文献 (22)

物流配送路径优化开题报告

海南大学应用科技学院(儋州校区) 毕业设计(论文)开题报告书(学生用表) 一、选题的目的、意义(理论、现实)和国内外研究概况 目的:随着经济全球化的不断发展,作为“第三利润源泉”的物流对经济活动的影响 日益明显,引起了人们越来越多的重视,成为当前“最重要的竞争领域”。配送是现代物流的一个重要环节,随着物流的全球化、信息化及一体化,配送在整个物流系统中的作用变得越来 越重要。物流配送路线的优化,又是物流配送中的一个关键环节。因此,在配送过程中,配送线路合理与否对配送速度、成本、效益影响很大。设计合理、高效的配送路线方案,不仅可以减少配送时间,降低作业成本,提高企业的效益,而且可以更好地为客户服务,提高客户的满意度,维护企业良好的形象 意义:配送合理化与否是配送决策系统的重要内容,配送线路的合理与否又是配送合 理化的关键。选择合的理配送路线,对企业和社会都具有很重要的意义。对企业来说,(1)优 化配送路线,可以减少配送时间和配送里程,提高配送效率,增加车辆利用率,降低配送成本。 (2)可以加快物流速度,能准时、快速地把货物送到客户的手中,提高客户满意度。(3)使配送 作业安排合理化,提高企业作业效率,有利于企业提高竞争力与效益。对社会来说,它可以节省运输车辆,减少车辆空载率,降低了社会物流成本,对其他企业尤其是生产企业具有重要 意义。与此同时,还能缓解交通紧张状况,减少噪声、尾气排放等运输污染,对民生和环境也有不容忽视的作用。 国内外研究概况:物流配送路径优化问题最早是由Dnatzig和Rmaser于1959年首次提出, 自此,很快引起运筹学、应用数学、组合数学、图论与网络分析、物流科学、计算机应用等学 科的专家与运输计划制定者和管理者的极大重视,成为运筹学与组合优化领域的前沿与研究热 点问题。各学科专家对该问题进行了大量的理论研究及实验分析,取得了很大的进展。目前, 对于解决配送路径优化问题主要有两类方法,一类是精确算法,主要有动态规划法、分支定界法、节约算法、邻接算法、扫除算法、禁忌搜索算法等;另一类是启发式算法,主要有人工 神经网络算法、蚁群算法、人工免疫系统算法、粒子群算法、遗传算法等

基于遗传算法的配送路径优化研究开题报告

北京师范大学珠海分校 本科生毕业论文(设计)开题报告

理论和实践的意义及可行性论述 (包括文献综述) 理论和实践的意义:当前,现代物流是企业继续降低物资消耗、提高劳动生产 率后的第三利润源泉。但我国物流企业的运输成本普遍偏高。其中很重要一个 原因就是对配送车辆运输路线规划不科学。要想降低运输成本,离不开对配送 路线的优化和配送车辆的合理安排。对物流配送车辆行驶路径进行优化,可以降低物流成本,节约运输时间,是提高物流经济效益的有效手段。 可行性论述:配送路径优化问题是典型的优化组合问题,具有很高的计算复杂 性。但遗传算法解决作为一种有效的全局搜索方法具有隐并行性和较强的鲁棒性,在解决非线性的大规模复杂问题上具有很好的适应性,适合于对VPR问 题进行优化求解。标准遗传算法虽然未必每次都能找到最优解,但通过对标准 遗传算法进行改进,完全可以在有限时间内对较复杂的VPR问题计算出次优 解或可行解。因此,用遗传算法来解决物流车辆调度问题还是完全可行的。 文献综述: [1]朱剑英?非经典数学方法[M].武昌:华中科技大学出版社,2001 [2]李敏强,寇纪淞,林丹,李书全?遗传算法的基本理论与应用[M].北京:科 学技术出版社,2002 [3]孙丽丽?物流配送中车辆路径算法分析与研究[D].上海:上海海事大学,2007 [4]盖杉.基于遗传算法的物流配送调度系统 [D].长春:长春理工大学,2007 [5]高运良,基于免疫遗传算法的物流配送V RP 求解[D].武汉:武汉科技大学, 2007 论文撰写过程中拟采取的方法和手段 本论文主要采用遗传算法作为解决物流配送路径优化问题的主要算法。但由于标准遗传算法具有“早熟收敛”的缺陷,有可能使算法陷入局部最优解。论文还将尝试通过把其他算法和遗传算法相结合,来有效控制早熟现象的发生。为了快速得到任意两个配送点之间的最优路线。本论文还拟采用佛洛依德 算法构造配送路线的地理数据库的方式来对路线网络进行预处理。从而减少整 个算法的时间复杂度和空间复杂度。

matlab_蚁群算法_机器人路径优化问题

用ACO 算法求解机器人路径优化问题 4.1 问题描述 移动机器人路径规划是机器人学的一个重要研究领域。它要求机器人依据某个或某些优化原则(如最小能量消耗,最短行走路线,最短行走时间等),在其工作空间中找到一条从起始状态到目标状态的能避开障碍物的最优路径。机器人路径规划问题可以建模为一个有约束的优化问题,都要完成路径规划、定位和避障等任务。 4.2 算法理论 蚁群算法(Ant Colony Algorithm,ACA),最初是由意大利学者Dorigo M. 博士于1991 年首次提出,其本质是一个复杂的智能系统,且具有较强的鲁棒性,优良的分布式计算机制等优点。该算法经过十多年的发展,已被广大的科学研究人员应用于各种问题的研究,如旅行商问题,二次规划问题,生产调度问题等。但是算法本身性能的评价等算法理论研究方面进展较慢。 Dorigo 提出了精英蚁群模型(EAS),在这一模型中信息素更新按照得到当前最优解的蚂蚁所构造的解来进行,但这样的策略往往使进化变得缓慢,并不能取得较好的效果。次年Dorigo 博士在文献[30]中给出改进模型(ACS),文中 改进了转移概率模型,并且应用了全局搜索与局部搜索策略,来得进行深度搜索。 Stützle 与Hoos给出了最大-最小蚂蚁系统(MAX-MINAS),所谓最大-最小即是为信息素设定上限与下限,设定上限避免搜索陷入局部最优,设定下限鼓励深度搜索。 蚂蚁作为一个生物个体其自身的能力是十分有限的,比如蚂蚁个体是没有视觉的,蚂蚁自身体积又是那么渺小,但是由这些能力有限的蚂蚁组成的蚁群却可以做出超越个体蚂蚁能力的超常行为。蚂蚁没有视觉却可以寻觅食物,蚂蚁体积渺小而蚁群却可以搬运比它们个体大十倍甚至百倍的昆虫。这些都说明蚂蚁群体内部的某种机制使得它们具有了群体智能,可以做到蚂蚁个体无法实现的事情。经过生物学家的长时间观察发现,蚂蚁是通过分泌于空间中的信息素进行信息交流,进而实现群体行为的。 下面简要介绍蚁群通过信息素的交流找到最短路径的简化实例。如图 2-1 所示,AE 之间有

物流系统优化——定位——运输路线安排问题LRP研究评述

——第6届全国青年管理科学与系统科学学术会议论文集 2001年·大连 437 物流系统优化中的定位—运输路线安排问题 (LRP)研究评述* 林岩 胡祥培** (大连理工大学系统工程研究所, 116023) 摘要 本文概述了物流优化问题中的定位—运输路线安排问题 (Location-Routing Problems, LRP )的发展历程,并对LRP 的分类和解决方 法加以评述,最后就这一问题的发展方向进行简单地探讨。 关键词 LRP 物流 系统优化 运筹学 1 引言 新技术的迅速发展,特别是电子商务的风起云涌,为我国经济的快速发展提供了契机。目前我国电子商务得到政府和民众的支持,发展势头强劲,但是,由于它是一套全新的技术,同时还是一种全新的管理理念,所以其发展过程中必然存在一些难题。在电子商务“三流”(信息流、物流、资金流)中,随着网络基础设施建设的成熟、电子商务网站的蓬勃发展以及有效利用网络资源观念的普及,信息流的发展已经比较成熟了;而随着各大银行纷纷开展网上业务,以及支付网关的建立和加密技术的成熟,网上支付已经在许多网站上成为现实;然而,我国传统的物流体系是在计划经济环境下建立、发展起来的,与目前的电子商务环境已经无法相容。现今物流体系的落后现状已经成为我国社会经济快速发展的重要制约因素之 一。所以对物流系统优化的研究将会具有很大的现实意义。 国外许多学者在电子商务出现之前就已经研究物流系统优化的问题了,为各类实际问题构建了优化模型,并形成了许多解决问题的算法。依据实际问题的不同,可以对物流系统优化问题进行分类,比如,运输车辆路线安排问题(VRP )、定位—配给问题(LA )、定位—运输路线安排问题(LRP )等等,其中LRP 更贴近目前的物流系统复杂的实际特征,所以对它的研究是十分有意义的。 本文先从VRP 和LA 的集成来探讨LRP 的由来,然后讨论LRP 的分类,同时探讨LRP 的研究现状,并对LRP 的解决方法进行概述,最后就LRP 的未来发展方向作简要的讨论。 2 从VRP 、LA 到LRP ——物流系统的集成 依据实际问题的不同,可以对物流系统优化问题进行分类,比如确定设施(指的是物品流动的出发点和终到点,如配送中心、仓库、生产工厂、垃圾回收中心等)位置、运输路线 * 国家自然科学基金重点项目(70031020) ** 林岩, 硕士研究生, 1972年出生, 主要研究方向: 电子商务, 信息系统工程。 胡祥培, 1962年出生, 教授,博导, 主要研究方向: 电子商务, 智能运筹学, 信息系统集成。

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