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云配送平台下的工程运输车辆调度问题及算法研究

云配送平台下的工程运输车辆调度问题及算法研究

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作者：张清雅北京理工大学

学位级别：硕士

物流业是当前社会运行的重要组成部分,在国民经济中发挥着重要作用。工程物流配送优化尤其是工程运输车辆的调度优化是企业增加经济效益、提高服务质量、降低物流成本的重要环节。因涉及范围广,需考虑因素和环节多,以及其和生产、运输... 详细信息

物流业是当前社会运行的重要组成部分,在国民经济中发挥着重要作用。工程物流配送优化尤其是工程运输车辆的调度优化是企业增加经济效益、提高服务质量、降低物流成本的重要环节。因涉及范围广,需考虑因素和环节多,以及其和生产、运输物流的显著不同,工程运输车辆的优化调度还是一个难题。伴随着物流规模的扩大及云计算技术的出现,基于云平台的配送模式成为当前研究热点。当前,基于云配送平台的工程运输车辆配送研究较少,不能适应现代工程物流运输模式的需求。因此,本文结合云平台,针对多模式下的工程运输车辆调度问题展开研究,给出了固定需求和动态需求下工程运输车辆调度问题的解决方案。其主要研究内容如下:1、分析工程运输车辆调度的相关问题,对配送车辆运输时间轴进行描述。提出基于多层时间窗约束和满载车辆调度问题的模型假设,以客户满意度成本及运输成本之和最小为目标函数,建立了单搅拌站及多搅拌站模式下的工程运输车辆调度模型。2、针对云配送模式下多搅拌站车辆调度问题,以开放式车辆概念和全局化思想建立模型,引入时间轴的概念,建立动态需求下多搅拌站的车辆调度模型。依托云平台,以“初始调度+实时调度”的模式适应动态调度的需求,解决动态需求的问题。采用设立虚拟搅拌站的方法,解决多个搅拌站的统一调度问题。3、设计多种模式下车辆调度模型的遗传算法求解方法,优化了调度方案结果。借助云模型云滴的稳定趋向性和随机性,利用云发生器改变遗传算法中的交叉概率与变异概率,使云自适应遗传算法避免过早的陷入局部优化。使用MATLAB对模型进行求解,检验了云自适应遗传算法的有效性。4、结合云配送平台的概念,开发了服务于多搅拌站的工程运输车辆调度系统。

关键词：云配送平台工程运输车辆调度多搅拌站模型云自适应遗传算法

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中小城市农超对接配送中心选址与配送路径优化研究

中小城市农超对接配送中心选址与配送路径优化研究

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作者：詹芸长安大学

学位级别：硕士

作为农产品流通方式的一种创新形式,“农超对接”是近几年出现在农产品供应链管理中的新方法。利用这种方法把现代流通方式引入农村,搭建市场经济中产销一体化服务链,达到商家、农民和消费者共赢的局面。在国内大型超市和农民专业合作... 详细信息

作为农产品流通方式的一种创新形式,“农超对接”是近几年出现在农产品供应链管理中的新方法。利用这种方法把现代流通方式引入农村,搭建市场经济中产销一体化服务链,达到商家、农民和消费者共赢的局面。在国内大型超市和农民专业合作社不断发展及不断学习国外先进流通经验的基础上,国内“农超对接”一直处于良好的发展状态。为了更好地完善城镇功能布局,推动农村消费市场开发,目前急需在中小城市逐步推进“农超对接”建设,这也正是本文研究的出发点。本文在总结当前“农超对接”发展模式的基础上,结合各地中小城市的实践和对文献的研究,认为中小城市开展“农超对接”,由于城市规模相对较小,运输需求又相对分散,提出构建中小城市“农超对接”物流云配送平台,解决当前中小城市物流管理观念落后和缺乏有效合作的问题。对中小城市“农超对接”物流配送节点布局、中小城市“农超对接”配送平台物流资源配置和中小城市“农超对接”配送平台网络结构与流程进行详细研究。在此基础上,考虑到中小城市收益相比较低,同时需要提升配送的满意度以及培养客户忠诚的要求,建立追求配送总成本最优的上层规划模型,配送满意度最大的下层规划模型的中小城市“农超对接”的双层规划模型。模型求解运用分枝定界法寻找最佳选址方案,配送中心的合理选址达到降低配送成本及满足配送服务时间要求的目标。配送中心建立基于新鲜度控制的路径优化模型,并运用粒子群算法求解带软时间窗限制的路径优化模型。实证分析将构建的双层规划模型运用到某中小城市“农超对接”实际中,结合中小城市配送规模收益相对较低,预算有限的约束,从配送成本最低和配送满意度最优为研究对象,在众多方案中最终选择两处建立配送中心。实践体现了规划选址模型的有效性,结合模型特点,运用分枝定界法和粒子群算法求解,有效提高了计算效率。

关键词：农产品物流农超对接中小城市路径优化云配送平台配送中心

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