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文檔簡介
1、物流配送是現(xiàn)代化物流系統(tǒng)的一個(gè)重要環(huán)節(jié),它是指按用戶的訂貨要求,在配送中心進(jìn)行分貨、配貨,并將配好的貨物及時(shí)送交收貨人。在配送業(yè)務(wù)中,存在許多優(yōu)化決策問題,其中配送車輛調(diào)度問題對配送企業(yè)加快配送速度、提高服務(wù)質(zhì)量、降低配送成本及增加經(jīng)濟(jì)效益影響較大。根據(jù)配送中心數(shù)目的多少,物流配送車輛調(diào)度問題有單配送中心車輛調(diào)度問題和多配送中心車輛調(diào)度問題之分。在城市物流體系中,往往存在多個(gè)配送中心。因此,對多配送中心車輛調(diào)度問題的研究具有重要的現(xiàn)實(shí)意
2、義。 同時(shí)物流配送車輛調(diào)度問題作為一個(gè)NP(Non-deterministicPolynomial多項(xiàng)式復(fù)雜程度的非確定性問題)難題,隨著客戶數(shù)量的增加,可選的配送路徑方案數(shù)量將以指數(shù)速度急劇增長。因此,用啟發(fā)式算法求解該問題就成為人們研究的一個(gè)重要方向。本文將在建立多配送中心車輛調(diào)度問題數(shù)學(xué)模型的基礎(chǔ)上,研究采用蟻群算法對其求解。 本文圍繞多配送中心車輛調(diào)度問題開展研究,主要做了以下工作:(1)本文分析了分解法求解多配
3、送中心車輛調(diào)度問題的數(shù)學(xué)模型,并在此基礎(chǔ)上結(jié)合整體法思路給出了整體法求解多配送中心車輛調(diào)問題的數(shù)學(xué)模型。 (2)本文采用蟻群算法來解決車輛的路徑選擇問題,同時(shí)結(jié)合分解法和整體法給出了蟻群算法解決多配送中心車輛調(diào)度問題的算法模型和實(shí)現(xiàn)過程。 (3)對蟻群算法的各個(gè)參數(shù)的特性進(jìn)行了分析,并在MMAS蟻群算法(Max-MinAntSystem)的基礎(chǔ)上對蟻群算法進(jìn)行了一定的改進(jìn)。 (4)對本文給出的算法模型進(jìn)行了試驗(yàn)計(jì)
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