李光华[1]2007年在《城市配送中心内外车辆组合优化调度研究》文中指出近年来，城市经济的快速发展和城市化进程的不断加快，使得以城市为依托的物流配送需求的不断增长。而我国城市配送中心仍面临着配送成本过高、服务水平难以提高和城市交通管制严格诸多问题。本文站在城市配送中心的角度，以实现降低配送成本、提高服务水平和缓解城市交通压力为目标，做了以下几方面的研究工作。首先，在我国城市配送发展现状的基础上，运用“自制／外购”决策矩阵，分析了我国城市配送中心采用自有车辆和外协车辆相结合的配送模式形成的机理。阐述了我国城市配送中心普遍采用这种模式的合理性和必然性。其次，结合城市配送中心车辆的使用情况统计资料，运用成本—效益分析法，计算出城市配送中心合理的自有车辆的规模。确定合理的自有车辆的规模，是配送中心有效降低物流配送成本的主要措施之一。本文首先引入配送周期的概念，来修正过去以天为周期来统计配送中心车辆需求数量的方法，从而得到更能准确反映配送中心车辆需求情况的统计资料。然后，考虑配送中心自有车辆和外协车辆具有不同的客户服务水平的情况，分别建立最小成本模型和利润最大模型，求解出城市配送中心合理的自有车辆规模。本文通过算例对两种模型进行演算，证明了两种模型及其计算的可行性。最后，在建立有时间窗约束的配送中心自有车辆和外协车辆相结合的车辆调度优化模型的基础上，运用成熟的C-W算法和本文设计出的总路径节约算法，确定城市配送中心自有车辆和外协车辆的数量以及各个车辆对应的配送路径。配送中心自有车辆和外协车辆相结合的优化调度问题是本文研究的核心。本文在分析自有车辆和外协车辆配送之间差异的基础上，建立有时间窗的两类车辆结合的车辆调度模型。关于模型的优化求解，本文首先将两类车辆结合的车辆调度问题分解为两个极端情况：情况一是配送中心有足够的车辆完成所有配送运输任务的情况；情况二是配送中心将配送运输完全外包的情况。通过运用C-W节约算法求解出两种情况下有时间窗的车辆调度的最佳配送路线，最后将两种情况的路径进行成本对比，从而确定自有车辆和外协车辆各自的数量以及对应的配送路径。针对两类车辆组合的调度优化模型及其求解方法，本文采用算例进行演算，其结果证明本算法是可行的。
安立军[2]2007年在《遗传算法在物流配送车辆优化调度中的研究及应用》文中提出随着市场经济的发展和物流专业化水平的提高,物流配送业得到了迅速发展。在物流配送业务中,配送车辆调度问题涉及面较广,需要考虑的因素较多,对企业提高服务质量、降低物流成本、增加经济效益的影响也较大,是物流系统优化中关键的一环,也是电子商务活动不可缺少的内容,可以说对物流配送车辆优化调度进行系统研究是物流集约化发展、构建综合物流系统、建立现代调度指挥系统、发展智能交通运输系统基础。在现实生产和生活中,邮政投递问题、公共汽车调度问题、电力调度问题、管道铺设问题、计算机网络拓扑设计问题等可以抽象为物流配送车辆调度问题。因此,本文将物流配送车辆调度问题作为研究对象,具有一定的理论和现实意义。物流配送车辆调度问题作为一个有约束的组合优化问题,属于NP难题(Nondeterministic Polynomial Problem)。随着问题输入规模的扩大,求解时间呈几何级数上升。本文中讨论用智能算法中的遗传算法来求解车辆调度问题。本文首先分析了物流配送中车辆调度优化问题的概述,以及该问题提出的基础上,对该问题常用的两类VSP进行了描述、数学模型分析以及相应的求解算法的分析;然后在对遗传算法详细介绍的基础上,对配送路径优化问题应用MATLAB7.0实现了对遗传算法效果的仿真和比较分析,验证了遗传算法解决配送路径优化问题的可行性;在接下来的第四章分析了非满载车辆优化调度遗传算法中的旅行商问题、一般车辆优化调度问题以及时间窗车辆优化调度问题分别进行了遗传算法设计,以及实验模拟分析;在第五章分析了考虑到物流配送的日常调度作业工作量很大,运输车辆较多的情况下,单纯采用人工方法在规定时间内连续确定配送车辆整体调度的每日最优方案更是不可能的的情况下,提出建立物流配送车辆优化调度系统,就需对物流配送车辆优化调度算法计算机实现,并在该章节讨论了与之相关的数据处理及算法的实现过程。
汪利军[3]2007年在《基于改进遗传算法的城市配送车辆调度优化研究》文中认为随着市场经济发展步伐的加快,作为“第叁利润源泉”的物流对经济活动的影响日益明显,越来越引起人们的重视。而随着城市经济的发展和城市规模的扩大,我国的城市配送需求日趋旺盛。在城市配送业务中,配送线路安排的合理与否对配送速度、成本、效益影响很大,特别是多用户配送线路的确定更为复杂。采用科学、合理的方法来进行配送线路优化,是物流配送中非常重要的一项活动。因此,本文围绕城市配送中车辆调度问题展开了分析,具体进行了如下研究:首先,对城市配送相关理论进行分析,提出了多配送中心的配送模式,在对有时间窗的多车场车辆调度问题进行描述的基础上,建立了有时间窗的多车场车辆调度的数学模型。其次,根据车辆调度问题的数学模型,提出了基于改进遗传算法的解决方法。在基于直观客户编码方式上提出改进的带有车辆编号和排序值的编码方式;在选择方法上,将最优个体复制到下一代后对剩下的染色体采用了轮盘赌选择法;在交叉算子上根据编码方式构造了性能较好的改进路径交叉算子;加快了算法的求解效率和收敛速度。最后,运用提出的改进遗传算法对有时间窗的多车场车辆调度模型进行了算例分析与验证;并与传统处理方法及整体方法进行比较,通过实验分析,改进遗传算法在求解效率和结果上都明显优于传统处理方法和整体方法。
赵鲁华[4]2005年在《城市配送中心车辆调度优化研究》文中进行了进一步梳理本文主要研究在城市区域内配送车辆的优化调度问题,论文从城市配送中心的角度出发,分别对配送中心的内部工作流程和外部配送车辆路线进行了优化。首先,论文针对配送整体过程寻优的目的,对杨家店物流中心进行了功能规划,设计了配送中心内部配送工作和配货工作的运作流程,以使配送中心内部能够高效率地完成配送车辆调度优化的前期工作。再次,论文重点研究了配送车辆优化调度问题的后期工作——车辆配载和配送路线选择。论文根据城市配送的特点,提出了比较符合现实情况的约束条件和优化目标,建立了该问题的多目标数学模型。设计了求解该问题的分派-节约启发式算法。该算法运算简单、速度快,并且易于用计算机实现。最后,针对城市配送的快速发展和计算机配送调度系统面临着的巨大应用前景,论文进行了计算机配送调度系统的开发研究。根据所设计的算法开发出能够实现车辆配载、路径优化、配送计划表打印等功能的车辆调度系统,并通过实例运行证明了该系统运算的快速性和准确性。
何金海[5]2014年在《物流园区共同配送车辆调度优化研究》文中研究说明物流园区进行规划建设中有必要从现代物流系统的角度出发,深入研究客户需求,整合现有物流资源构建物流园区共同配送模式,同时优化物流园区共同配送车辆调度,最大限度的提高物流园区企业物流资源的使用效率,剔除不必要的物流环节,降低企业的物流成本,在提升物流服务质量的同时获取最大的经济效益,因此本文对物流园区共同配送车辆调度优化研究具有十分重要的意义。首先,分析物流园区的含义及分类、配送的含义及发展历程,阐述共同配送为企业带来的效益,同时从企业参与共同配送的情况、共同配送的内容、开展共同配送的目的以及开展共同配送后的效果四个方面对日本开展共同配送情况进行详细,提出在物流园区建设中规划共同配送模式是很有必要的。其次,从物流园区配送现状着手,分析其主要问题,提出物流园区发展共同配送模式的未来发展趋势,同时对物流园区采取的自营配送模式、第叁方物流配送模式以及共同配送模叁种经典模式进行对比,构建物流园区的配送成本模型,建立基于量本利模型的物流园区配送模式选择模型。最后,分析物流园区共同配送中心配送客户的优先级确定方法,构建基于系统聚类方法和优先度系数模型确定配送客户优先级,同时分析配送过程中所产生各种成本,包括：配送运输成本、配送延迟或者提前的惩罚成本以及超里程补偿费用成本,并构建配送成本函数表达式,同时提出相关约束条件,构建基于优先级的物流园区共同配送车辆调度优化模型,并提出模型的求解思路和算法,并通过算例验证模型的有效性。
谢建东[6]2016年在《D公司配送中心优化研究》文中研究说明近二十年来,“全民运动”热潮掀起,大量体育卖场不断涌入中国市场,如此大环境趋势下,也使得体育零售业的市场竞争愈演愈烈。据研究调查,在体育零售行业里,任何一家企业想要在中国进行大规模的扩张,并且实现收益增长,都必须以提升物流能力作为企业持续经营的支撑,而配送中心则对整个企业物流体系的发展起到了关键性的作用。本文以体育零售巨头D公司常平配送中心为样本,笔者通过参与D公司常平配送中心仓库的优化咨询项目,发现其物流在发展中出现诸如库存准确率过低、客户需求响应不及时、仓库维持成本太高、作业效率变低等问题。本文基于物流配送中心的基本理论和方法,结合现代物流管理的理论知识,对D公司常平配送中心的配送中心作业优化问题进行研究。首先分析D公司常平配送中心内部作业流程、门店配送车辆调度等方面的现状以及存在的问题,然后提出了D公司常平配送中心的内部优化方案,包括:配送中心内部流程优化;利用ABC分类法对库存商品进行分区域存储,制定合理的库存结构;利用货位优化模型的构建,得到最优的货位分配策略,减少拣货距离,提高作业效率。最后,应用车辆调度优化理论,对D公司常平配送中心的配送路线车量调度方案进行设计,建立了配送车辆调度优化模型并求解,为D公司配送中心的调度提供了理论支持。
孙智丹[7]2017年在《考虑碳排放的生鲜农产品配送车辆调度研究》文中进行了进一步梳理随着社会的发展进步,广大消费者对高质量的生鲜农产品需求越来越多,这在一定程度上推动了冷链物流的快速发展。冷链物流的发展一方面带动了经济的快速发展,但同时对生态环境也产生一系列威胁,尤其近几年城市雾霾现象日益加重。鉴于此,在冷链物流配送过程中开始重视如何减少碳排放,这样不仅有利于提高配送质量和效率,还能够改善当前的环境现状,从而实现经济和环境效益的统一。本文首先阐述了冷链物流、车辆调度和碳排放的国内外研究现状以及现有研究中存在的问题,然后介绍了冷链物流、物流配送车辆调度、碳排放和常见的智能优化算法相关理论;其次,对生鲜农产品配送过程中的配送成本进行分析,主要考虑固定成本、运输成本、惩罚成本、制冷成本、货损成本和碳排放成本这六项成本,进而构建以总成本最小的生鲜农产品物流配送车辆调度模型;再次,根据构建的数学模型,阐述了相关的求解算法,设计改进的混合蚁群算法,结合美食林集团的案例,将算法应用到生鲜农产品物流配送车辆调度模型中,经过对比发现改进的混合蚁群算法能够得出更优解;最后,提出了生鲜农产品在配送过程中减少碳排放的对策与措施。
裴卫东[8]2007年在《汽车售后配件配送运输优化方案的研究》文中研究表明伴随着中国轿车工业近20年的高速发展,从其发展趋势和内在规律而言,市场售后服务必然同产品营销一样受到高度的关注。赢得了售后服务市场,就意味着赢得了汽车企业的持续发展,而作为售后服务保障的配件供应就是整个售后服务网络的核心资源。现代化物流业和现代化汽车业同步发展的完美结合必然会促进售后配件的配送运输调度优化,但这需要对这两门学科的高度了解和深入分析。本文就是利用笔者长期工作在售后配件供应一线的优势,将现代化物流结合实际工程情况引入配件配送运输决策中去,对其核心问题――车辆调度问题的优化进行了多方位的研究,为全面的、系统的、高效的优化大型汽车主机厂在整个售后配件供应网络中实施配件配送提供了完整的解决方案,具有极强的现实意义。本文的主要工作包括下面几个方面:(1)从汽车行业的发展趋势介绍开始,逐步推进,将汽车售后服务在汽车营销环节过程的重要性进行了论述,同时阐明了作为售后服务实物资源保障的配件供应的核心作用,并在此基础上展开了课题所研究的内容,说明了本课题研究的目的和重要性。(2)物流配送运输优化的综述。首先介绍了现代物流科学的研究的重大意义,概括了物流及物流配送的概念、功能、发展等内容;其次重点介绍了汽车售后配件物流配送和运输优化的流程;最后从理论上介绍了一般物流配送运输优化的问题和一般物流配送车辆运输优化的模型种类。(3)配件物流配送运输优化的建模和算法。对实际配件物流配送运输问题进行针对性的分析并提出解决配送路线优化研究的重要性;由此建立最合适的配件物流配送路线问题的数学模型,并对其启发式算法进行了研究,对启发式算法中的应用最广的节约法进行了实际分析,并针对其存在的不足,提出以局部搜索对线路进行改进方式提高解的精度,并重点寻求以节约启发式算法来解决有时间窗约束的配件非满载车辆优化调度模型。(4)物流配送运输优化的实际应用和调度系统的建立。在确立最合适的配件物流运输调度模型后,以实际工作出发点,以不同的算法对配件配送实际发生的配送业务来进行实际计算,寻求最合适车辆安排和路线安排。为实现配件配送工作实时优化管理的目标,提出和研究了配件车辆优化调度算法计算机实现的设计框架,并在此基础上推出地理信息系统在汽车售后配件配送调度中的应用设计,为汽车主机厂实现高效的配件运作和以制造向服务转变的配件配送运输科学决策过程提供一个配送运输优化示范作用。
易荣贵[9]2008年在《基于GIS的混合业务车辆调度问题研究》文中指出混合业务车辆调度是指在物流配送中同时考虑集货业务,送货业务和集送一体化业务的车辆路线规划问题。GIS(Geographic InformationSystem)技术能支持地理空间数据的获取、管理、操作、分析和显示,以解决复杂的规划和管理问题。本文通过引入GIS对道路网络的表达进行了研究,构建了用于辅助车辆调度决策的辅助路网,建立了混合业务车辆调度问题的数学模型,对该模型应用遗传算法进行求解。本文主要工作与研究成果如下:首先针对车辆优化调度模型中反复用到任意两配送点或配送点与配送中心最短路径的要求,本文设计了一个辅助路网,用一个赋权有向完全图来表示配送中心与配送点间的拓扑结构;针对有单双向限制和转向限制的道路网络,本文提出了一种改进的增加网络限制集的表示方法,对路网数据在GIS的电子地图中的存储进行详细描述;对生成辅助路网的最短路径算法进行了改进,提高了算法的执行效率。其次对混合业务车辆调度的时间窗与混合业务的处理进行研究,在辅助路网的基础上,建立了单配送中心、有时间窗、单车型的混合业务车辆调度模型,用业务标识码解决了混合业务问题,用P-D对思想解决了集送一体化业务问题,并对模型中参数定义、目标函数、约束条件进行详细描述。然后选择了遗传算法对该模型进行求解。分析了各类编码方式优缺点,提出了带有服务顺序标识的配送点排列的编码方式,该编码方式便于理解、解码,又具有较强的可扩展性的优点;采用优势白适应遗传算法控制交叉率与变异率,防止了算法早熟收敛,提高了搜索精度;对不满足约束条件的个体进行修改,使遗传算法在速度和性能上都得到提高;还给出了算法的具体流程。最后设计了一个基于GIS的物流配送车辆调度系统原型,对主要功能的设计进行详细描述。
杨涛[10]2012年在《成品油二次物流配送车辆调度问题研究》文中研究说明成品油是关系到国家国计民生的重要战略性商品,成品油市场将长期保持高速增长。成品油物流在成品油销售中扮演着越来越重要的角色。成品油二次物流配送是成品油销售的重中之重。在整个成品油供应链中,成品油二次物流配送位于最前端,它是企业提高物流配送效率、降低运营成本的核心环节。经过多年发展,中国成品油二次物流配送的发展取得了长足的进步,但整体上与国外发达国家成品油企业相距甚远。在成品油二次物流配送中,车辆调度问题是其关键,车辆调度决定了成品油二次物流配送的合理化程度。因此对成品油二次物流配送车辆调度问题进行研究具有一定的理论价值和现实意义。论文以成品油二次物流配送车辆调度问题为研究对象,首先分析了中国成品油物流的发展现状,介绍了成品油二次物流配送的工作流程及其存在的主要问题,并以中石油南京分公司为依托重点介绍了该公司的成品油二次物流配送现状；同时阐述了车辆优化调度的基本问题,包括问题的提出、问题的分类、问题的构成要素及求解理论方法等。其次,研究了基于满载情况下的成品油二次物流配送车辆调度问题。对于这类问题的研究又可以分为单车型和多车型两类,论文分别介绍了这两类问题的数学模型和求解方法,并针对单车型满载情况的成品油二次物流配送问题进行了实例分析和求解。最后,论文重点研究了基于非满载情况下的成品油二次物流配送车辆调度问题。对该问题进行了详细描述,并介绍了基于该问题的一般数学模型和带有时间窗约束的数学模型。对非满载成品油二次物流配送车辆调度作了重点研究,使用C-W节约算法和遗传算法两种启发式算法进行求解,并用这两种方法对同一实例进行了案例分析,验证了这两种算法在求解成品油二次物流配送车辆调度问题上的可行性,同时也验证了遗传算法较C-W节约算法在求解成品油二次物流配送车辆调度问题更具优越性。
参考文献：
[1]. 城市配送中心内外车辆组合优化调度研究[D]. 李光华. 西南交通大学. 2007
[2]. 遗传算法在物流配送车辆优化调度中的研究及应用[D]. 安立军. 上海海事大学. 2007
[3]. 基于改进遗传算法的城市配送车辆调度优化研究[D]. 汪利军. 长沙理工大学. 2007
[4]. 城市配送中心车辆调度优化研究[D]. 赵鲁华. 吉林大学. 2005
[5]. 物流园区共同配送车辆调度优化研究[D]. 何金海. 西南交通大学. 2014
[6]. D公司配送中心优化研究[D]. 谢建东. 深圳大学. 2016
[7]. 考虑碳排放的生鲜农产品配送车辆调度研究[D]. 孙智丹. 河北工程大学. 2017
[8]. 汽车售后配件配送运输优化方案的研究[D]. 裴卫东. 上海交通大学. 2007
[9]. 基于GIS的混合业务车辆调度问题研究[D]. 易荣贵. 中南大学. 2008
[10]. 成品油二次物流配送车辆调度问题研究[D]. 杨涛. 武汉理工大学. 2012
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