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时间:2019-01-29
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1、浙江大学硕I‘论文摘要物流是近年来我国新兴的朝阳产业,随着社会的发展,物流行业重要性逐渐显现出来,它作为第三利润的源泉,越来越受到各个行业的重视。如何安排作为物流核心的路径规划问题已成为降低成本、增加效益的重要研究课题。配送路线安排的合理性直接关系到一个物流系统的实用性和整体效益,本文在对地理信息系统(GIS)在物流中的应用阐述的基础上,对基于道路网络的配送ji!Il划算法进行了研究,对传统物流配送模型进行了改造和提升,提出了遗传和蚁群算法相结合的改进模型,对算法参数进行了实验验证,并在实际系统中付诸实现。本文根
2、据配送问题的特点,提出了适合物流配送的网络拓扑结构,构建了本系统的抽象拓扑图。在基于抽象圈的配送区域划分方法阐述的基础上,应用聚类算法对配送区域进行划分。在此基础上,将路径规划问题抽象为旅行售货商(TSPl问题的一种模式,并在抽象模式上提出了遗传、蚁群算法的改进方法和具体实现。系统在配送中心运行后,大大降低了车辆运输成本,将对物流行业的配送模式产生积极作用。关键词:物流配送系统,地理信息系统,k-means聚类算法,遗传算法,蚁群算法浙江人学硕Ij论文ABSTRACTRecentyears,logisticsha
3、sbeendevelopingrapidlyinourcountry.Withthedevelopingofthesociety,asthe“thirdprofitsource”,logisticshasbeenmoreandmoreimportantformostcorporations.Andthedeliveryroutingproblemwhichisthecoreoflogisticssystemhasbecomethemostimportantresearchtolowthedistributionc
4、ost.Therationalityofsolutionforvehicleroutingproblem(VRP)isveryimportantfortheprofitofcorporations.ElaboratingontheusageofGeographicInformationSystem(GIS)inthelogisticdistribution,thispaperfirstlaysemphasisontheusageofGISandGPSinthelogisticssystemandtheimplem
5、entationofGISandGPS.Secondly,thispaperstudiesthesolutionfortheabstractionandconstructionofthetopologicalstructureofnetwork.Asanexample,thispapertakesthecigarettedeliveryprojecttosolvethedeliveryroutingproblems.TheproblemofcustomersclassifyingissolvedbyK-means
6、clusteringalgorithm.TheVehicleRoutingProblemisabstractedasTSPproblemwhichhasNP-completepropertyandtheTSPproblemissolvedbyenhancedGeneticAlgorithmandAntAlgorithm.Keywords:Logistics,DeliveryRoutingProblem,TSP,K-means,GeneticAlgorithm,AntAlgorithmIl浙江人学硕J:论文第一章引
7、言§1.1物流配送的概念‘Ⅲ23最初的物流概念(PhysicalDistribution)是美国学者克拉克在二十世纪20年代提出的,作为传统意义的物流,是指发生在商品流通领域中的在一定劳动组织条件下凭借载体从供应方向需求方的商品实体定向移动。随着经济社会的不断发展,现代物流己逐渐从传统的运输服务,发展成为以现代科技、管理和信息技术为支柱的综合物流系统。1984年,美国物流管理协会正式将物流概念改为Logistics,并将物流定义为“为了符合顾客的需求,将原材料、半成品、完成品以及相关的信息从发生地向消费地流动的过
8、程,以及为使保管能有效、低成本的进行而从事的计划、实施和控制行为”。随着电子商务的迅猛发展,现代物流配送中保管、存储、JJrI二l-、分类、拣选、输送等各环节己经综合成为一个整体,配送流程司。见图1-1。其中存储的要求趋向弱化配送成为最重要的环节,直接与用户相连。配送作业主要包括以下几部图l-l物流配送流程(1)集货作业。从生产厂家进货、集结的过程。(2)配货作业。配货即
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