一、带时间窗约束的物流配送线路启发式算法（论文文献综述）
王雪兵[1]（2021）在《基于遗传算法的Y物流公司配送路径优化研究》文中研究说明随着经济的发展,人们生活水平的提高,物流配送服务的需求逐渐多样化,对配送服务的效率、时间准确性等有更高的要求。配送业务是物流企业的重要业务,配送业务的成本占总成本的主要部分。在企业物流配送的管理工作中,配送路径优化是很重要的问题。科学合理的规划车辆的配送路径,能够减少企业的配送成本、增加车辆装载量、提高客户的满意度,增加物流企业的利润和行业竞争力。本文以Y物流公司为研究对象,Y物流公司是以提供配送服务作为公司的主要业务,但是在配送的过程中存在着一些问题。根据公司配送的实际情况,对配送线路进行科学合理的优化,能够有效解决Y物流公司在配送过程的问题。本文以车辆路径问题的相关理论文献为指导,结合Y物流公司配送的实际情况,发现存在的问题是配送成本高、车辆的装载率低、配送服务水平低,分析产生问题的原因主要为配送计划时间不合理和路径规划缺乏科学方法。根据Y物流公司的配送情况,构建带软时间窗的车辆路径优化问题模型,以配送成本和违反时间窗产生的成本最小为目标,以车辆装载容量、客户服务的时间窗、客户的需求量等为约束条件,采用遗传算法对构建模型进行求解,并使用matlab作为遗传算法实现的工具。最后对Y物流公司的配送路径进行优化,首先分析了遗传算法的选择、交叉和变异算子对求解最优解的影响,得到使用遗传算法能够快速高效的求得模型的最优解;其次对路径优化前和优化后的结果进行对比分析,其中配送总成本下降了39%,需要使用的车辆减少了7辆,车辆的装载率提高了49%,配送车辆的行驶的总里程减少了41%,配送的时间减少了38%,使用遗传算法求解的最优解能够有效的减少配送成本、增加配送车辆的装载率、减少车辆行驶路程,提高Y物流公司的服务水平和客户的满意度。通过对Y物流公司车辆路径优化问题的研究,说明对Y物流公司和相同类型的公司具有一定借鉴意义。
尹艺珂[2]（2021）在《城市物流配送路径优化算法研究与应用》文中认为随着全球电子商务的飞速发展,物流行业规模也逐步扩大。然而,配送成本居高不下、车辆调度不合理及客户满意度较低等问题在一定程度上制约了物流运输业的可持续发展。为此,本文对车辆路径问题进行了优化和改进,实现了物流运输合理化,达到减少运输环节成本,提高物流企业经济效益的目的。针对城市物流配送路径问题,结合时间窗函数对成本的影响,构建了以总运输成本最低为优化目标的车辆路径优化模型。在模型的应用中,提出了改进的遗传算法和蚁群优化算法。改进的遗传算法利用交叉、变异概率自适应调整策略增强了算法的全局搜索能力;改进的蚁群优化通过对核心参数的动态调整提升了算法的适用性。在此基础上,设计了一种融合改进的遗传算法和蚁群优化的路径优化算法。其基本思想是运用遗传算法种群多样性和快速搜索的优势,通过编码、交叉和变异等过程生成初始解,进而作为蚁群优化的初始信息素浓度,弥补了蚁群优化初始时刻信息素匮乏的问题。结合蚁群优化正反馈特性和收敛速度快的优势,有效提高了融合算法的收敛速度和寻优能力。实验结果表明,将所提出的融合算法应用到企业物流的实际配送场景,使带时间窗的车辆配送路径优化模型获得了最优的物流配送方案,为实现物流企业对配送车辆的科学调度提供支持。
曹均震[3]（2021）在《A公司卷烟物流配送路径优化研究》文中研究表明近年来,物流环节在企业中所占得比重越来越高,是企业实现降本增效的重要途径,烟草行业也不例外。烟草受国家管控,具有统一领导、专卖专营等特点,同时,其零售终端的分布复杂分散使得烟草行业物流配送具有特殊性。卷烟的产量有限,使得从物流角度出发实现企业的降本增效就变得尤为重要,因此,如何实现合理的路径规划就成为卷烟物流中的关键问题。本文以A烟草公司为例,通过分析A烟草公司的实际情况,根据烟草行业物流配送的特殊性,分两阶段进行研究,先进行区域划分,后进行路径优化。本文的主要内容如下:（1）从烟草行业的当前背景出发,了解到烟草行业卷烟配送路径优化的迫切性与重要性,进而分析出本文路径规划的可行性,通过对国内外文献的解读与研究分析,给出本文的研究内容、研究方法等,并详细介绍了与本文有关的方法和理论。（2）通过对A公司的实地调研,了解公司的整体运营流程,并在着重了解配送中心工作的情况下,对A公司现状进行研究,分析出A公司当前存在的路径规划问题。（3）针对A公司的实际情况和当前问题建立一个多车型、单调度中心的非满载模型,模型以最小化配送成本以及客户满意度最高为目标。（4）分两阶段进行规划。第一阶段,进行区域划分,根据GPS得出的实际距离使用K-medoids算法进行聚类,同时考虑了车容量限制和工作时间限制,使得每个区域内只有一辆车配送,并对聚类结果根据实际微调。然后进行第二阶段,在之前划分好的区域内引入遗传算法进行路径规划,得到最终配送路径。最终对优化后的路径与优化前公司的配送路径进行比较,可以得出在一定程度上本文的优化方法可以降低成本、提高客户满意度,使配送成本优化后减少了21.6%,车辆装载率提高了25%,同时对解决具有类似特点的配送路径问题提供了参考。
兰奇[4]（2020）在《考虑车型类别的车辆路径问题研究》文中研究说明近年来,我国的物流行业发展迅猛,但增长过快的物流费用会违背企业获得最大化利润的初衷,企业开始重视作为企业“第三利润点”的物流,如何更高效、低成本地完成物流是当前值得研究的问题。配送是物流系统的一个重要环节,随着物流配送的发展和完善,客户的需求趋于多元化,配送方的配送车型不再单一,多车型的配送问题随之产生。因此,本文对考虑车型类别的车辆路径问题展开研究。主要研究内容包括:（1）对车辆路径问题的基本描述、组成要素、分类以及基本模型进行了阐述,并梳理了车辆路径问题求解常用的现代启发式算法、传统启发式算法和精确算法。（2）由于客户对于配送车型是有最大车型限制的,所以将车辆固定使用成本和运输成本之和作为目标函数,以车辆装载约束、客户能接受的最大车型约束和车辆最大配送客户数量约束作为主要约束,构建了考虑车型类别的车辆路径问题模型。设计了小规模算例通过CPLEX求解验证了模型的正确性。（3）针对本文所构建的模型,选择遗传算法作为求解算法,并对遗传算法进行了相应的设计。将考虑车型类别的车辆路径问题中的车型选择放到了染色体解码的过程中,通过轮盘赌法结合最优保存策略加快种群的收敛速度,使用两点互换变异算子和改进的两点交叉算子。运用该算法对小规模算例求解并与CPLEX的求解结果对比分析验证了算法的有效性。（4）运用本文建立的考虑车型类别的车辆路径问题优化模型通过遗传算法对中国外运华北公司的实际配送问题进行了求解,求解结果相较实际的配送方案有较好的优化效果,验证了算法和模型的科学性和有效性,能够为实际的配送问题提供更经济合理的配送方案,并对比分析了车辆最大配送客户数以及车辆装载量这两种因素影响下的配送方案的变化。
孙芹[5]（2020）在《基于不同车型的城市快递配送车辆路径优化研究》文中提出随着生活节奏的逐步加快,人们越来越喜欢快速便捷的获取服务,近年来国内快递行业发展迅猛,随着市场经济的发展和消费者需求意识的不断提升,消费者对快递行业提出了更高的服务要求从而加大运输配送的挑战。而快递运输的最后一个环节就是快递作业人员成功将货物交付到客户手中,在整个快递配送的过程中,城市快递配送作为运输的“最后一公里”,推动着快递行业的进一步发展。同时,快递行业若想在市场经济条件下获得持续有效吞噬其行业的市场份额的能力,就必须提升企业在行业中不可模仿的核心竞争力。本文首先探讨了快递行业当下的实际情况,对城市配送中各类车辆路径规划过程中所存在的不足之处进行了详细的分析。关于城市快递配送特征方面所进行的研究是在其他条件不变的情况下,研究时间因素和车型因素对于城市快递配送路径规划的影响,建立一个带时间窗的不同车型的城市快递车辆配送路径优化问题的模型,来实现配送运输总成本尽可能低这个总目标。然后根据各个算法的区别分析其中的优点和缺点,选择遗传算法来进行最优求解。其次在遗传算法的实际操作里对交叉、选择、变异遗传等方面做了详细对比分析,以此找出其中的最优个体或者群体,来提升种群整体进一步优化的程度,得到一个满意的最优解。最后,结合文献实例,验证该算法及模型的有效性。本文研究的不同车型的带时间窗的城市快递配送车辆路径相关的内容,以快递企业角度分析,确保车辆配送线路合理有效是有效减小运营成本,提高企业经济效益,增强企业盈利能力的重要方法,同时也有效优化了服务水平、改善快递作业人员的日常运输配送环境和在人们心中塑造一个相对良好企业形象;对消费者而言,快递配送人员能够在规定的时间内把货物完好无损的配送完成,会提升他们的幸福感与满意度。
王鼎[6]（2020）在《基于改进蚁群算法的带时间窗车辆路径问题的研究》文中研究说明随着社会的进步,我国物流产业不断发展,已经成为国民经济的重要组成部分。但是我国物流发展存在成本高、效率低的问题。物流配送环节是物流行业的一个重要环节,优化物流配送路径是降低物流运输成本、促进物流发展的关键。带时间窗的车辆路径问题（the vehicle routing problem with time windows,VRPTW）是规划物流服务路线的重要问题,具有重要的现实意义和实用价值。研究VRPTW的求解算法,既能降低物流运输成本,又可以提升物流配送效率,推动行业发展和社会进步。本文首先对多目标VRPTW问题展开研究,在此基础上分别对多车型带时间窗的车辆路径问题（the fleet size and mix vehicle routing problem with time windows,FSMVRPTW）和动态带时间窗的车辆路径问题（the dynamic vehicle routing problem with time windows,DVRPTW）的求解算法展开研究。研究的主要内容如下:（1）针对现有混合蚁群算法（hybrid ant colony optimization,HACO）在求解大规模客户的VRPTW时目标单一、收敛速度慢等问题,提出了一种改进的混合蚁群算法（improved hybrid ant colony optimization,IHACO）。IHACO首先在采用周边选择策略提升蚁群的选择效率,并提出一种首节点选择策略来加速算法收敛;其次在信息素叠加公式上增加了和车辆数有关的惩罚函数,使算法在优化距离的同时优化车辆数;最后将一种插入算法与2-interchange混合来提高算法的搜索能力和车辆利用率。实验部分从Solomon数据集上选取6个问题对算法进行测试,平均结果表明IHACO与HACO相比总距离降低了25.0%,车辆数降低了28.4%。（2）针对IHACO在面对多车型问题时无法高效的选择车辆类型的缺点进一步进行研究,将IHACO与并行拆分-重构策略相结合,提出一种改进算法（fleet size and mix-ant colony optimization,FSM-ACO）。FSM-ACO以最大容量的车量类型为约束构建初始解,以此降低初始解的车辆数。然后以最高车辆利用率为原则,将部分路径拆分为车型成本更低、车辆利用率最高的线路和客户集合。接着使用并行插入启发式算法综合考虑时间窗宽度、行驶距离、车辆利用率、车辆成本等因素将拆分出来的客户插入其他路径,实现解的重构。实验部分选取了标准数据集上的12个问题进行测试。与改进前的算法相比,FSM-ACO平均降低了16.06%的配送成本,同时提升了算法的收敛速度。（3）本文在IHACO的基础上分别从求解策略和求解算法两方面对DVRPTW展开研究。在求解策略方面,分别采用紧急订单策略和目标客户策略来解决基本时间片法来解决DVRPTW时存在应对紧急需求客户能力差、调度方案在相邻时间片过渡不平稳的问题。在求解算法方面,针对IHACO在DVRPTW中效率低的缺点,采用了信息素保护策略用来保存每个阶段的优质序列信息,提高了算法效率。实验部分在Lackner标准数据集中选取的10个测试问题上进行实验。结果表明,本文算法相较于改进前的算法在平均配送距离上降低了27.4%。
孙沪增[7]（2020）在《基于蚁群算法的WebGIS车辆路径优化系统设计与开发》文中研究说明随着中国物流行业的蓬勃发展,物流在不断凸显其对我国经济发展的基础性作用的同时也带来了巨大的挑战。在当前物流行业的粗放发展模式下,物流成本过高的问题已经成为物流行业优势转化过程中的重要瓶颈问题。同时对于如今的物流企业而言,如何有效降低物流成本已经成为企业发展至关重要的战略决策。而车辆路径优化作为企业物流体系转型升级的重要环节之一,对提高物流配送效率、降低物流配送成本都起着至关重要的作用。因此为进一步支撑供应链物流配送全链路高效流通,提出可靠、完善的车辆路径优化方案已经迫在眉睫。本文在分析了国内外车辆路径优化问题研究现状综述的基础上,首先建立了满足约束的带时间窗的车辆路径问题（Vehicle Routing Problem with Time Windows,VRPTW）数学模型,其次设计了一种基于蚁群系统和局部增强搜索策略的蚁群算法求解该模型,并通过测试数据集检验了算法的可行性和有效性。最后结合WebGIS技术设计并开发了一套基于蚁群算法的车辆路径优化系统。本文的主要工作和成果如下:（1）在国内外研究现状综述的基础上,介绍了物流配送和车辆路径问题的研究背景和意义;介绍了车辆路径问题、求解该问题算法的相关理论知识以及系统开发涉及到的前后端、数据库技术。（2）针对带时间窗的车辆路径问题,建立了满足实际路网静态约束以及配送时间窗约束的VRPTW数学模型,引入了动态更新信息素挥发以及转移规则参数策略,设计了一种基于蚁群系统和局部增强搜索策略的改进蚁群算法,通过与标准测试数据集对比验证了算法在较短时间内可以得出满意解。最后将算法应用到本开发系统实际案例中,验证了算法在解决具有较大规模的实际车辆路径问题的有效性。（3）对物流配送系统的业务和功能需求进行分析,给出了系统总体架构、核心流程链路、系统功能模块、领域模型等设计方案,并进行了数据库表关系和表字段的详细设计。基于ArcGIS平台,并结合上述算法,采用React、SSM、Tair等框架设计并实现了包含基础数据、订单管理、配送计划、配送监控、结算以及报表六个功能模块的车辆路径优化系统。最后系统运行测试情况验证了有效性。
吴球军[8]（2020）在《带硬时间窗的外卖配送车辆路径问题研究》文中提出自2010年网络外卖订餐出现以来,快餐外卖形式在餐饮业中的比重逐步增大,成为餐饮业新生发展力量。在经历过萌芽期、发展期、扩张期等不同阶段的市场竞争之后,目前快餐外卖正在进入相对稳定的成熟期,企业之间的竞争从最初靠“补贴用户”抢占市场转向了提高服务水平和降低成本。配送是影响快餐外卖服务水平、餐品质量和商家成本的重要因素,更多的企业开始关注于配送服务的优化。完善的配送系统、合理的配送路径以及高效的配送效率等都是提高配送服务质量、提升顾客满意度、降低配送成本的重要因素。目前外卖配送领域主要有第三方专业配送、商家自营配送以及众包配送等模式。本文以自营配送模式作为切入点,从实际场景出发,研究外卖配送的现状和存在的不足。提炼外卖配送问题的特点,构建了以总路径最短为目标的带硬时间窗约束的动态需求下的外卖配送车辆路径问题的数学模型,并设计了路径规划滞后法和路径规划优先法两种不同思路下的求解该数学模型的算法,通过实际算例验证了算法的有效性。最后,为进一步研究两种算法的优劣性,设计了一百余个不同场景下的外卖订单配送问题算例,利用MATLAB对两种算法在不同算例中的求解结果进行验算,对比不同算例中两种算法的优劣,并进一步分析其中的原因,得出两种算法的不同适用范围。为降低外卖配送成本,提升外卖配送质量,促进外卖行业发展提供理论支持。
何奕涛[9]（2020）在《基于改进的细菌觅食优化算法求解冷链物流选址-配送问题》文中研究说明在互联网的引领下,电子商务领域得到了快速的发展。随之而来的物流配送问题给整个物流行业带来了巨大的挑战。近几年,随着我国冷链商品的产量增加,如何提高物流配送速度,配送服务质量,降低物流成本成为整个物流领域研究的热点。文中分析了当前冷链物流配送中存在的问题,建立冷链物流中的选址-配送模型,根据学者们对选址配送问题的研究,提出用禁忌搜索算法与改进细菌觅食优化算法交互式求解该问题。本文主要所做工作如下:（1）相对于其他物流配送而言,冷链物流配送对时效性要求较高,本文研究了带时间窗约束的车辆路径规划问题。针对于带时间窗约束的车辆路径规划问题的求解提出一种改进细菌觅食优化算法。采用CW算法和贪心策略插入法构造改进细菌觅食优化算法的初始解;分析车辆路径规划中常用邻域变换算子特点,结合时间窗因素,在relocate邻域变换算子的基础上设计出基本m-relocate算子、最小客户数目m-relocate算子、长路径m-relocate算子和费用减少最大m-relocate算子。将这四种邻域变换算子与细菌觅食优化算法中的趋化操作相结合,采用m-relocate算子中的m作为细菌游动的步长,四种邻域算子作为细菌游动方向,提高了细菌觅食优化算法的寻优效率。将改进后的细菌觅食优化通过对Solomon数据集中的56个算例进行仿真实验,将实验结果与传统的两阶段法、PITSH、改进的蚁群算法和蜂群算法相比较,从整体上看,改进后的细菌觅食优化算法在求解带时间窗约束的车辆路径规划问题上比较有优势。（2）分析影响冷链物流选址配送过程中主要成本,利用双层规划模型将冷链物流选址配送问题拆分成选址分配问题和带时间窗约束的多配送中心车辆路径规问题。提出用禁忌搜索算法与改进细菌觅食优化算法交互式求解冷链物流中的选址配送问题。在采用禁忌搜索算法求解选址分配问题过程中,根据带时间窗约束的选址分配问题的特点,设计了一种考虑时间窗因素的K-means聚类算法,在该方法中设计出一种既考虑了客户在地理位置上的分布情况同时结合了客户要求配送时间窗的相似度函数,用备选配送中心位置作为K-means聚类算法的初始簇中心,备选配送中心的数量作为聚类算法的K值,将考虑时间窗因素的K-means算法聚类后的结果作为禁忌搜索算法的初始解。在改进细菌觅食优化算法求解带时间窗约束的多配送中心车辆路径规问题中,采用整数编码对带时间窗约束的多配送中心车辆路径规问题中的解编码。在该编码中将带时间窗约束的多配送中心车辆路径规问题中的所有备选配送中心数目和配送中心车辆数目全部考虑进去,方便了邻域算子变换,有利于提高算法搜索速度。将上层禁忌搜索算法求得选址分配问题的解采用贪心策略插入法构造带时间窗约束的多配送中心车辆路径规问题的初始解,在下层中从改进细菌觅食优化算法求得带时间窗约束的多配送中心车辆路径规问题的解中解析出选址分配问题的解,将解析后的选址分配问题的解又作为禁忌搜索算法的初始解,两者在不断交互过程中搜索得到冷链物流选址-配送问题的最优解。最后本文选取Solomon数据集中R101算例作为冷链物流选址-配送问题中的客户,随机生成15个备选配送中心,结合相关文献中的冷链物流配送参数构造出冷链物流选址-配送问题的测试算例。采用禁忌搜索算法与改进细菌觅食优化算法交互式求解该算例,以验证交互式法求解冷链物流选址-配送问题的效果。
谭建伟[10]（2019）在《新零售业态下城市末端配送网络路径研究》文中研究说明随着90后消费群体逐步成为消费主力,传统电商零售行业的服务难以满足消费者更加多元化、个性化和专业化的服务需求,网上购物消费增长率逐步放缓,线下零售店因其服务的优质性以及全方位的体验感再次受到青睐。正是基于零售店实际丰富的产品体验和空间位置接近消费者带来的较短配送时间,目前许多企业纷纷开始布局新零售这一业态,吸引线上线下多渠道客户。然而,较多的新零售布局主要在外卖领域,并产生了较为成熟的配送网络和运营模式,针对快消品等行业的新零售业态配送网络布局、路线设计及优化领域的研究尚未深入展开。本文以新零售业态下的快消品作为研究对象,以设计新零售业态下的快消品城市末端配送网络的配送模式和路径优化为目的。首先对新零售、路径优化、启发式算法的现状进行研究,分析了国内外研究现状以及新零售业态下的优秀案例,得出新零售业态的发展趋势及存在的不足。之后从配送网络的主体、配送网络的结构、配送网络的特点以及配送模式进行设计,构建了可服务线上和线下两类消费者的新零售业态下的城市末端快消品配送网络,并从企业和消费者的双重角度出发,构建了成本较小、配送距离较短和顾客满意度较高的考虑软硬时间窗的多目标城市末端配送网络路径优化模型,选择了遗传算法进行模型求解。最后,文章以海淀区的某运动品牌零售店为算例,构建了配送的实际网络,对网络的路径进行了优化。通过算例分析,验证了本文构建的新零售业态下的城市末端配送网络比传统电商城市末端配送网络更具优越性。
二、带时间窗约束的物流配送线路启发式算法（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、带时间窗约束的物流配送线路启发式算法（论文提纲范文）
（1）基于遗传算法的Y物流公司配送路径优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究的背景 |
| 1.1.2 研究的意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 车辆路径问题的研究 |
| 1.2.2 带时间窗车辆路径问题的研究 |
| 1.2.3 车辆路径优化算法的研究 |
| 1.2.4 遗传算法的研究 |
| 1.3 研究内容和方法 |
| 1.3.1 研究的内容 |
| 1.3.2 研究的方法 |
| 1.3.3 技术路线图 |
| 1.4 本章小结 |
| 2 相关的基础理论 |
| 2.1 车辆路径问题 |
| 2.1.1 车辆路径问题的一般描述 |
| 2.1.2 车辆路径问题的分类 |
| 2.1.3 车辆路径问题要素 |
| 2.1.4 时间窗的相关理论 |
| 2.2 遗传算法 |
| 2.2.1 遗传算法的定义 |
| 2.2.2 遗传算法的特点 |
| 2.2.3 遗传算法的步骤 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 Y物流公司车辆配送的现状及问题分析 |
| 3.1 Y物流公司简介 |
| 3.2 Y物流公司车辆配送的运行现状 |
| 3.2.1 Y物流公司车辆、运价信息 |
| 3.2.2 Y物流公司车辆配送路径的情况 |
| 3.3 Y物流公司车辆配送存在的问题及原因 |
| 3.3.1 Y物流公司车辆配送存在的问题 |
| 3.3.2 Y物流公司车辆配送存在问题的原因 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 Y物流公司车辆路径优化模型构建 |
| 4.1 Y物流公司车辆路径优化建模 |
| 4.1.1 Y物流公司车辆路径问题描述 |
| 4.1.2 模型假设与参数设定 |
| 4.1.3 模型构建 |
| 4.2 遗传算法设计与求解流程 |
| 4.2.1 遗传算法求解设计 |
| 4.2.2 遗传算法的求解流程 |
| 4.3 本章小结 |
| 5 模型求解及优化结果分析 |
| 5.1 遗传算法求解对模型最优解的影响分析 |
| 5.2 优化结果对比分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 总结和展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间发表的论文及所取得的研究成果 |
| 致谢 |
（2）城市物流配送路径优化算法研究与应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 物流配送存在问题 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 物流配送路径优化 |
| 1.3.2 遗传算法 |
| 1.3.3 蚁群优化 |
| 1.4 研究内容 |
| 1.5 组织结构 |
| 第二章 物流配送路径优化相关算法 |
| 2.1 城市物流车辆路径问题概述 |
| 2.1.1 城市物流配送特点 |
| 2.1.2 车辆路径问题基本概念 |
| 2.1.3 车辆路径问题构成要素 |
| 2.1.4 车辆路径问题分类 |
| 2.1.5 车辆路径问题相关算法 |
| 2.2 遗传算法 |
| 2.2.1 遗传算法的原理 |
| 2.2.2 遗传算法的求解步骤 |
| 2.2.3 遗传算法的特点 |
| 2.3 蚁群优化 |
| 2.3.1 蚁群优化的原理 |
| 2.3.2 蚁群优化的数学模型 |
| 2.3.3 蚁群优化的求解步骤 |
| 2.3.4 蚁群优化的特点 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 带时间窗的车辆路径优化模型构建 |
| 3.1 模型描述 |
| 3.2 模型分析 |
| 3.3 模型构建 |
| 3.3.1 条件假设 |
| 3.3.2 目标优化 |
| 3.3.3 条件约束 |
| 3.3.4 模型建立 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 路径优化算法设计 |
| 4.1 遗传算法与蚁群优化分析 |
| 4.2 算法的改进 |
| 4.2.1 遗传算法的改进 |
| 4.2.2 蚁群优化的改进 |
| 4.3 遗传—蚁群融合算法的设计 |
| 4.3.1 算法的融合思路 |
| 4.3.2 模型求解步骤 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 应用实例与结果分析 |
| 5.1 应用背景 |
| 5.2 实例数据 |
| 5.3 实验结果分析 |
| 5.3.1 改进的遗传算法实验结果 |
| 5.3.2 改进的蚁群优化实验结果 |
| 5.3.3 遗传—蚁群融合算法实验结果 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间参加科研情况及获得的学术成果 |
（3）A公司卷烟物流配送路径优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究综述 |
| 1.2.1 区域划分研究现状 |
| 1.2.2 路径优化研究现状 |
| 1.2.3 国内外研究现状评述 |
| 1.3 研究内容与方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 组织结构 |
| 1.3.3 研究方法 |
| 1.4 研究技术路线与创新点 |
| 1.4.1 技术路线 |
| 1.4.2 创新点 |
| 第2章 相关理论基础 |
| 2.1 烟草物流概述 |
| 2.1.1 烟草物流定义 |
| 2.1.2 烟草物流特点 |
| 2.2 车辆路径优化工作流程 |
| 2.3 车辆路径问题概述 |
| 2.3.1 车辆路径问题定义 |
| 2.3.2 车辆路径问题的构成要素 |
| 2.3.3 车辆路径问题分类 |
| 2.4 求解车辆路径问题相关算法 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 A烟草公司现状分析 |
| 3.1 A烟草公司简介 |
| 3.2 A烟草公司配送现状 |
| 3.2.1 A烟草公司配送人员及车辆介绍 |
| 3.2.2 A烟草公司配送网络布局介绍 |
| 3.2.3 A烟草公司配送现状介绍 |
| 3.2.4 A烟草公司配送流程介绍 |
| 3.3 A烟草公司配送存在的问题 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 A烟草公司车辆路径优化模型的建立 |
| 4.1 问题描述 |
| 4.2 变量说明 |
| 4.3 数学模型的构建 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 A烟草公司卷烟配送路径优化 |
| 5.1 A烟草公司配送区域划分 |
| 5.1.1 改进K-medoids聚类算法原理及流程 |
| 5.1.2 区域划分的目标以及约束条件 |
| 5.1.3 基于改进K-medoids算法的聚类实现 |
| 5.2 遗传算法求解区域内最优线路 |
| 5.2.1 遗传算法原理及流程 |
| 5.2.2 遗传算法设计 |
| 5.2.3 相关数据整理 |
| 5.2.4 算法参数说明 |
| 5.2.5 模型求解 |
| 5.3 综合优化结果及对比分析 |
| 5.4 A烟草公司物流配送问题优化建议 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
（4）考虑车型类别的车辆路径问题研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 车辆路径问题国内外研究现状 |
| 1.2.1 车辆路径问题国外研究现状 |
| 1.2.2 车辆路径问题国内研究现状 |
| 1.2.3 研究现状小结 |
| 1.3 研究内容与研究方法 |
| 1.4 技术路线与论文结构 |
| 1.5 本章小结 |
| 2 基础概念和相关理论概述 |
| 2.1 配送相关概述 |
| 2.1.1 配送的概念及特点 |
| 2.1.2 配送的分类概述 |
| 2.1.3 配送的作用和意义 |
| 2.2 车辆路径问题相关概述 |
| 2.2.1 车辆路径问题基本描述 |
| 2.2.2 车辆路径问题组成要素 |
| 2.2.3 车辆路径问题分类 |
| 2.2.4 车辆路径问题基本模型 |
| 2.3 车辆路径问题求解算法概述 |
| 2.3.1 精确求解算法 |
| 2.3.2 传统启发式算法 |
| 2.3.3 现代启发式算法 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 考虑车型类别的车辆路径问题模型构建 |
| 3.1 考虑车型类别的车辆路径问题描述 |
| 3.2 考虑车型类别的车辆路径问题模型假设 |
| 3.3 考虑车型类别的车辆路径问题模型构建 |
| 3.3.1 符号定义 |
| 3.3.2 目标函数及约束条件说明 |
| 3.3.3 模型建立 |
| 3.4 算例测试 |
| 3.4.1 算例数据 |
| 3.4.2 算例求解结果 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 考虑车型类别的车辆路径问题算法设计 |
| 4.1 算法选择 |
| 4.2 遗传算法概述 |
| 4.2.1 遗传算法基本原理及操作 |
| 4.2.2 遗传算法基本运算流程 |
| 4.3 考虑车型类别的车辆路径问题遗传算法设计 |
| 4.3.1 染色体的编码和解码 |
| 4.3.2 种群初始化 |
| 4.3.3 适应度函数 |
| 4.3.4 选择算子 |
| 4.3.5 交叉算子 |
| 4.3.6 变异算子 |
| 4.3.7 设定终止条件 |
| 4.4 算例分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 实例验证与结果分析 |
| 5.1 实例情况概述 |
| 5.1.1 企业情况概述 |
| 5.1.2 实例数据 |
| 5.2 求解及结果分析 |
| 5.2.1 参数标定 |
| 5.2.2 求解结果及对比分析 |
| 5.3 影响因素分析 |
| 5.3.1 车辆最大配送客户数对配送方案的影响 |
| 5.3.2 车辆装载量对配送方案的影响 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录 A 节点距离表(km) |
| 作者简历及攻读硕士/博士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（5）基于不同车型的城市快递配送车辆路径优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 不同车型车辆路径研究现状 |
| 1.3.2 城市快递配送研究现状 |
| 1.3.3 VRPTW研究现状 |
| 1.3.4 文献评述 |
| 1.4 研究内容与方法 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 1.4.3 论文创新点 |
| 1.5 论文框架 |
| 第2章 相关理论基础 |
| 2.1 城市快递配送相关理论 |
| 2.1.1 城市快递配送的定义 |
| 2.1.2 城市快递配送特点 |
| 2.1.3 城市快递配送优化目标 |
| 2.2 车辆路径问题相关理论 |
| 2.2.1 车辆路径问题的概念和模型 |
| 2.2.2 车辆路径问题的分类 |
| 2.2.3 车辆路径问题的求解算法 |
| 2.2.4 带时间窗的车辆路径问题(VRPTW) |
| 2.3 不同车型车辆路径问题相关理论 |
| 2.3.1 不同车型车辆路径问题构成要素 |
| 2.3.2 不同车型车辆路径问题数学模型 |
| 2.3.3 不同车型车辆路径问题求解算法 |
| 2.4 遗传算法相关理论 |
| 2.4.1 遗传算法特点 |
| 2.4.2 遗传算法基本流程 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于不同车型带时间窗的城市快递配送车辆路径优化建模 |
| 3.1 前期研究与问题分析 |
| 3.2 模型构建 |
| 3.2.1 问题描述 |
| 3.2.2 模型假设 |
| 3.2.3 参数定义 |
| 3.2.4 目标函数定义 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 模型求解及算法设计 |
| 4.1 带时间窗的车辆路径优化算法 |
| 4.1.1 精确算法 |
| 4.1.2 启发式算法 |
| 4.1.3 算法选择 |
| 4.2 算法设计 |
| 4.2.1 染色体编码 |
| 4.2.2 初始种群 |
| 4.2.3 适应度函数 |
| 4.2.4 选择算子 |
| 4.2.5 交叉操作 |
| 4.2.6 变异操作 |
| 4.2.7 算法终止条件 |
| 4.2.8 遗传算法参数 |
| 4.3 算法灵敏度分析 |
| 4.3.1 种群规模 |
| 4.3.2 迭代次数 |
| 4.3.3 变异概率 |
| 4.3.4 交叉概率 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 算例分析 |
| 5.1 数据生成与处理 |
| 5.2 算法参数设置 |
| 5.3 实验结果 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 研究局限性及展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的成果 |
（6）基于改进蚁群算法的带时间窗车辆路径问题的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 VRPTW的研究现状 |
| 1.2.2 FSMVRPTW研究现状 |
| 1.2.3 DVRPTW研究现状 |
| 1.2.4 目前研究中存在的问题 |
| 1.3 本文主要内容 |
| 2 VRPTW及蚁群算法概述 |
| 2.1 VRPTW概述 |
| 2.1.1 VRPTW的发展 |
| 2.1.2 VRPTW分类 |
| 2.2 蚁群优化算法概述 |
| 2.2.1 蚁群优化模型 |
| 2.2.2 蚁群优化算法求解步骤 |
| 3 求解多目标VRPTW的改进混合蚁群算法 |
| 3.1 VRPTW问题描述与数学模型 |
| 3.2 HACO算法介绍 |
| 3.2.1 可行解的构建过程 |
| 3.2.2 局部优化算法 |
| 3.3 改进算法介绍 |
| 3.3.1 候选节点集合的改进 |
| 3.3.2 转移概率公式改进 |
| 3.3.3 信息素叠加公式的改进 |
| 3.3.4 改进的局部优化算法 |
| 3.3.5 IHACO算法流程 |
| 3.4 实验与分析 |
| 3.4.1 参数设置 |
| 3.4.2 首节点选择策略的分析 |
| 3.4.3 标准数据集测试 |
| 4 求解FSMVRPTW的改进蚁群算法 |
| 4.1 问题描述与数学模型 |
| 4.2 并行拆分—重构策略 |
| 4.2.1 拆分策略 |
| 4.2.2 重构策略 |
| 4.3 FSM-ACO求解过程 |
| 4.3.1 可行解的初步构造 |
| 4.3.2 FSM-ACO求解步骤 |
| 4.4 实验仿真 |
| 4.4.1 参数设置 |
| 4.4.2 拆分—重构策略分析 |
| 4.4.3 标准数据集测试 |
| 5 求解DVRPTW的改进蚁群算法 |
| 5.1 问题描述和数学模型 |
| 5.1.1 问题描述 |
| 5.1.2 数学模型 |
| 5.2 DVRPTW的求解策略 |
| 5.2.1 基本时间片法 |
| 5.2.2 改进的时间片法 |
| 5.2.3 系统流程 |
| 5.3 D-ACO算法介绍 |
| 5.3.1 初始解的构建 |
| 5.3.2 可行解的构建 |
| 5.3.3 信息素保护策略 |
| 5.3.4 D-ACO算法流程 |
| 5.4 实验仿真 |
| 5.4.1 参数设置 |
| 5.4.2 标准数据集测试 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 未来展望 |
| 参考文献 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 |
| 致谢 |
（7）基于蚁群算法的WebGIS车辆路径优化系统设计与开发（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外发展及研究现状 |
| 1.2.1 带时间窗的车辆路径问题 |
| 1.2.2 WebGIS |
| 1.3 论文的主要内容 |
| 1.4 论文的组织结构 |
| 第二章 理论基础及系统开发关键技术 |
| 2.1 车辆路径问题 |
| 2.1.1 基本概念 |
| 2.1.2 基本构成要素和分类 |
| 2.1.3 带时间窗的车辆路径问题 |
| 2.2 精确算法 |
| 2.3 启发式算法 |
| 2.4 蚁群算法 |
| 2.4.1 算法原理 |
| 2.4.2 算法规则 |
| 2.4.3 算法特点 |
| 2.5 WebGIS技术 |
| 2.6 系统开发关键技术 |
| 2.6.1 前端技术栈 |
| 2.6.2 后端技术栈 |
| 2.6.3 数据存储技术 |
| 2.7 本章小结 |
| 第三章 带时间窗的车辆路径问题模型及求解 |
| 3.1 基本问题和前提假设 |
| 3.1.1 问题描述 |
| 3.1.2 模型假设及符号说明 |
| 3.2 基于实际路网的VRPTW模型 |
| 3.3 算法设计 |
| 3.3.1 蚁群算法改进 |
| 3.3.2 多种优化策略的引入 |
| 3.3.3 算法步骤 |
| 3.4 算法测试与结果分析 |
| 3.4.1 测试环境及参数设置 |
| 3.4.2 实验结果分析与比较 |
| 3.5 算法案例应用 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于蚁群算法的WebGIS车辆路径优化系统设计 |
| 4.1 系统需求分析 |
| 4.1.1 业务需求 |
| 4.1.2 功能需求 |
| 4.2 系统总体架构设计 |
| 4.3 系统核心流程链路设计 |
| 4.4 系统功能模块设计 |
| 4.4.1 基础数据模块 |
| 4.4.2 订单管理模块 |
| 4.4.3 配送计划模块 |
| 4.4.4 配送监控模块 |
| 4.4.5 结算管理模块 |
| 4.4.6 报表模块 |
| 4.5 系统领域模型设计 |
| 4.6 系统数据库表结构设计 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 基于蚁群算法的WebGIS车辆路径优化系统实现 |
| 5.1 系统开发和运行环境 |
| 5.2 GIS数据准备 |
| 5.3 系统实现界面 |
| 5.3.1 基础数据模块 |
| 5.3.2 订单管理模块 |
| 5.3.3 配送计划模块 |
| 5.3.4 配送监控模块 |
| 5.3.5 结算管理模块 |
| 5.3.6 报表模块 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
| 1 作者简历 |
| 2 攻读硕士学位期间发表的学术论文 |
| 3 参与的科研项目及获奖情况 |
| 4 发明专利 |
| 5 软件着作权 |
| 学位论文数据集 |
（8）带硬时间窗的外卖配送车辆路径问题研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 研究内容及技术路线 |
| 1.4 研究方法及创新点 |
| 第2章 外卖配送现状及存在问题 |
| 2.1 外卖市场发展历程 |
| 2.2 外卖特点 |
| 2.3 外卖配送模式 |
| 2.4 自营外卖配送的现状和存在的问题 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 车辆路径问题概述 |
| 3.1 静态车辆路径问题 |
| 3.2 动态车辆路径问题 |
| 3.3 外卖配送中车辆路径规划的特点 |
| 3.4 车辆路径问题求解算法简介 |
| 3.4.1 精确算法 |
| 3.4.2 启发式算法 |
| 第4章 带硬时间窗的外卖配送车辆路径问题的数学模型 |
| 4.1 问题描述 |
| 4.2 基本假设 |
| 4.3 模型构建 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 带硬时间窗的外卖配送车辆路径问题的求解算法 |
| 5.1 算法设计 |
| 5.1.1 路径规划滞后法 |
| 5.1.2 路径规划优先法 |
| 5.2 算例求解 |
| 5.2.1 算例描述 |
| 5.2.2 路径规划滞后算法求解算例 |
| 5.2.3 路径规划优先算法求解算例 |
| 5.3 实验结果分析 |
| 5.3.1 路径规划滞后算法对算例的求解结果 |
| 5.3.2 路径规划优先算法对算例的求解结果 |
| 5.3.3 求解结果与配送实况对比 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 求解算法的性能研究 |
| 6.1 算例设计 |
| 6.1.1 任务点集的构建 |
| 6.1.2 下单时间序列的设计 |
| 6.2 算例验证 |
| 6.2.1 坐标矩阵与距离矩阵转换的实现 |
| 6.2.2 路径规划滞后求解算法的实现 |
| 6.2.3 路径规划优先求解算法的实现 |
| 6.2.4 求解结果 |
| 6.3 优劣性比较 |
| 6.4 原因分析及适用范围研究 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 在学期间科研成果情况 |
（9）基于改进的细菌觅食优化算法求解冷链物流选址-配送问题（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 冷链物流选址-配送问题研究现状 |
| 1.3 研究内容及论文框架 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 论文主要框架 |
| 1.4 本章小结 |
| 2 车辆路径问题及其优化技术概述 |
| 2.1 车辆路径规划问题常用算法 |
| 2.1.1 精确算法 |
| 2.1.2 传统启发式算法 |
| 2.1.3 智能优化算法 |
| 2.1.4 各类求解算法优缺点 |
| 2.2 车辆路径规划中常用邻域算子 |
| 2.3 细菌觅食优化算法概述 |
| 2.3.1 细菌觅食优化算法基本流程 |
| 2.3.2 细菌觅食优化算法研究现状 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 改进细菌觅食优化算法求解带时间窗约束车辆路径规划问题 |
| 3.1 VRPTW问题研究简介 |
| 3.2 VRPTW数学模型 |
| 3.2.1 符号定义 |
| 3.2.2 VRPTW问题成本函数 |
| 3.3 改进的细菌觅食优化算法 |
| 3.3.1 车辆路径编码 |
| 3.3.2 算法初始解构造 |
| 3.3.3 趋化操作改进 |
| 3.3.4 改进后的细菌觅食算法流程 |
| 3.4 实验结果分析 |
| 3.4.1 小规模算例验证 |
| 3.4.2 Solomon算例验证 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 上下层交互方式求解冷链物流中的选址配送问题 |
| 4.1 LRPTW问题描述 |
| 4.2 双层规划模型建立 |
| 4.2.1 问题模型假设 |
| 4.2.2 模型符号定义 |
| 4.2.3 上层模型成本分析 |
| 4.2.4 下层模型成本分析 |
| 4.3 LRPTW求解算法 |
| 4.3.1 求解LRPTW总体思路 |
| 4.3.2 禁忌搜索算法求解选址-分配问题 |
| 4.3.3 改进细菌觅食优化算法求解MDVRPTW问题 |
| 4.3.4 交互式法求解LRPTW问题算法流程 |
| 4.4 实验分析 |
| 4.4.1 实验数据 |
| 4.4.2 实验结果 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间的研究成果 |
（10）新零售业态下城市末端配送网络路径研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究综述 |
| 1.2.1 车辆路径问题研究现状 |
| 1.2.2 新零售业态研究 |
| 1.2.3 城市配送研究 |
| 1.3 研究内容与技术路线图 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线图 |
| 1.4 论文创新点 |
| 2 相关基础理论 |
| 2.1 新零售概述 |
| 2.1.1 新零售的内涵及特点 |
| 2.1.2 新零售和配送的关系 |
| 2.2 路径优化问题概述 |
| 2.2.1 路径优化问题分类 |
| 2.2.2 路径优化问题分析 |
| 2.3 路径优化问题算法概述 |
| 2.3.1 算法定义及分类 |
| 2.3.2 启发式算法介绍 |
| 2.3.3 研究中存在问题及发展趋势 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 新零售业态下城市末端配送路径优化问题分析 |
| 3.1 配送模式及经典案例分析 |
| 3.1.1 配送模式现状分析 |
| 3.1.2 新零售配送案例分析 |
| 3.2 新零售业态下城市末端配送系统分析 |
| 3.2.1 新零售业态下城市末端配送主体分析 |
| 3.2.2 新零售业态下城市末端配送特点分析 |
| 3.2.3 新零售业态下城市末端配送网络分析 |
| 3.2.4 新零售业态下城市末端配送模式分析 |
| 3.3 新零售业态下城市末端配送网络设计 |
| 3.3.1 新零售业态下城市末端配送网络设计原则 |
| 3.3.2 新零售物流快递柜模式网络设计 |
| 3.3.3 新零售物流众包模式网络设计 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 新零售业态下城市末端配送网络路径优化模型设计 |
| 4.1 配送网络路径优化问题定义及分类 |
| 4.1.1 配送网络路径优化问题定义 |
| 4.1.2 配送网络路径优化问题分类 |
| 4.2 问题阐述及条件假设 |
| 4.2.1 问题阐述 |
| 4.2.2 建模假设 |
| 4.2.3 符号说明 |
| 4.3 模型目标函数设计 |
| 4.3.1 配送总路程最短目标设计 |
| 4.3.2 网络总成本最小目标设计 |
| 4.3.3 顾客满意度最高目标设计 |
| 4.4 模型约束条件设计 |
| 4.4.1 0-1型变量约束条件设计 |
| 4.4.2 访问约束条件设计 |
| 4.4.3 常规回路及时间窗、载重量约束条件设计 |
| 4.5 带时间窗的新零售业态下多目标路径规划模型 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 带时间窗的新零售业态下多目标路径规划模型算例分析 |
| 5.1 算法选择 |
| 5.2 遗传算法设计与改进 |
| 5.2.1 编码方式 |
| 5.2.2 种群初始化 |
| 5.2.3 约束条件处理 |
| 5.2.4 适应度函数设计 |
| 5.2.5 遗传算子设计 |
| 5.2.6 局部搜索 |
| 5.3 数据采集与参数设置 |
| 5.3.1 背景介绍 |
| 5.3.2 数据采集 |
| 5.3.3 数据处理与分析 |
| 5.3.4 模型参数设置 |
| 5.4 新零售业态下模型求解及与传统电商业态对比 |
| 5.4.1 新零售业态下的模型求解 |
| 5.4.2 与传统电商业态配送结果对比分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录A |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
四、带时间窗约束的物流配送线路启发式算法（论文参考文献）
- [1]基于遗传算法的Y物流公司配送路径优化研究[D]. 王雪兵. 中北大学, 2021(09)
- [2]城市物流配送路径优化算法研究与应用[D]. 尹艺珂. 西安石油大学, 2021(09)
- [3]A公司卷烟物流配送路径优化研究[D]. 曹均震. 山东财经大学, 2021(12)
- [4]考虑车型类别的车辆路径问题研究[D]. 兰奇. 北京交通大学, 2020(03)
- [5]基于不同车型的城市快递配送车辆路径优化研究[D]. 孙芹. 重庆邮电大学, 2020(02)
- [6]基于改进蚁群算法的带时间窗车辆路径问题的研究[D]. 王鼎. 郑州大学, 2020(02)
- [7]基于蚁群算法的WebGIS车辆路径优化系统设计与开发[D]. 孙沪增. 浙江工业大学, 2020(02)
- [8]带硬时间窗的外卖配送车辆路径问题研究[D]. 吴球军. 集美大学, 2020(07)
- [9]基于改进的细菌觅食优化算法求解冷链物流选址-配送问题[D]. 何奕涛. 兰州交通大学, 2020(01)
- [10]新零售业态下城市末端配送网络路径研究[D]. 谭建伟. 北京交通大学, 2019(01)