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1、基于优化的粒子群算法的物流配送路径问题研究摘要随着市场经济的突飞猛进与现代物流技术的发展,物流配送环节正受到日益广泛的关注,而配送中的物流配送路径问题成为了物流配送中的核心问题。本文正是在这一背景下产生,文章重点研究了物流配送路径优化模型的建立和粒子群算法的改进问题。本文对物流配送路径问题进行了深入研宄,通过对多种不同目标的物流配送模型研究,分析总结模型建立的一般步骤,并建立了基于最短路径的多个车场多个车辆的物流配送模型,同时从控制车辆行驶里程角度考虑,对车辆服务客户数量加以限制,加入了新的约束条件。同时为了对模型进行计算,分析对比多种
2、算法,最后选择粒子群算法做为研宄对象。通过对传统粒子群算法缺点的研宄,设计了一种自适应变异的粒子群优化算法。文章通过对现有一些改进方法的分析研究,对传统算法进行了优化,引入模糊分类、自适应变异机制、加入新的变异概率和可调节适应度方差,以达到对当前粒子进行自适应调整的目的,从而避免早熟收敛,形成新的自适应变异的粒子群优化算法。同时本文给出一种编码模式,降低了出现不可行解的概率。最后通过MatLab2011a平台对所做内容进行仿真实验,验证相应结论,仿真内容分别为用文章建立的多车场多车辆模型验证优化算法的可行性和优越性,用前文给出的基于最短
3、路径最少车辆和基于顾客满意度的两个模型验证基于不同目标前提下的配送模型所得物流配送方案不同。仿真获得两个结论,分别为本算法在求解此类问题时具有优于传统粒子群算法的特征,既保持了较好的全局搜索能力,又可有效避免算法早熟收敛;基于不同最优配送目标的物流配送模型,所得物流配送方案具有差异性。关键词:物流配送问题;数学建模;粒子群算法;自适应目录摘要IAbstractII目录Ill1绪论11.1研宄的背景与意义11.2研宄现状综述11.2.1国内外研究现状21.2.2算法研宄现状31.3研究内容与研宄方法41.4本文的组织结构52物流配送模型建
4、立与常见模型分析82.1物流配送路径问题相关研究82.1.1物流配送路径问题定义82.1.2物流配送路径问题分类82.2物流配送路径问题数学建模种类92.3模型举例102.3.1基于行驶距离最短和使用车辆最少的物流配送问题102.3.2基于开放式车辆路径的物流配送问题112.3.3基于顾客满意度的物流配送问题122.4模型建立思路总结142.5基于最短路径的多车场多车辆配送模型建立153物流配送路径问题相关算法研究1940/403.1物流配送路径问题相关算法研究193.2常见现代优化算法分析与对比203.2.1算法举例203.2.2算法
5、比较243.3传统粒子群算法局限性分析253.3.1经典PSO算法253.3.2传统算法的流程263.3.3算法具体描述273.3.4粒子群算法特点分析313.4已有粒子群算法的改进方法314一种改进的粒子群算法设计354.1改进后的自适应变异粒子群算法354.2粒子编码374.3算法实现的具体步骤384.3.1算法实现步骤文字表述384.3.2算法实现步骤的流程图表述394.4优化的粒子群算法与其他算法比较414.4.1优化的粒子群算法与遗传算法的比较414.4.2优化的粒子群算法与传统粒子群算法比较425MatLab仿真与实验445
6、.1算法仿真环境445.2算法可行性与对比分析445.2.1仿真实验数据445.2.2算法可行性研究455.2.3优化算法与传统算法的对比分析465.3基于不同目标模型的对比研究495.3.1仿真实验数据495.3.2仿真结果495.4仿真结果总结516结论与展望536.1本文工作总结536.2研宄展望54参考文献56作者简历59独创性声明60学位论文数据集611绪论1.1研究的背景与意义迅速发展的现代科学技术,加强了全球经济一体化的脚步,国家正面临着前所未有的机遇和挑战,而物流对于经济活动的影响,越来越受到人们的重视。存储的需求在现代
7、物流配送过程中的重要性减弱,取而代之,配送成为最重要的环节。车辆的集货、货物配备和交货流程、车辆配送路线的优化是整个物流配送最核心的部分,它们对整个物流的成本、运输速度和效益的影响都是非常重要的。根据中国仓储协会对146企业协会调查显示,在整个物流费用中,用于运输的费用比例分别为:在成品物流在生产企业占73%,原料生产企业物流占58%,因此,40/40对于分配环节的优化方面,最重要的就是研宄配送路径车辆调度问题,而对于集货路线优化、物品配送路线和装备方式是对于配送车辆调度优化的重要环节,也是进行对配送环节进行优化的重中之重。物流系统中物
8、流配送是一个非常重要的环节,它是整个对客户服务过程中最后一个环节。因此,需要知道在物流过程中,物流配送的地位非常突出,所以企业经营中必须实现快速、准确的物流配送,这是十分重要问题。物流配送路径问题提出之后,
