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时间:2018-07-09
《基于遗传算法和层次分析法的物流配送中心选址问题研究---毕业论文.doc》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、本科毕业论文基于遗传算法和层次分析法的物流配送中心选址问题研究ResearchonLogisticsDistributionCenterLocationProblemBasedonGeneticAlgorithmandAHP姓名:学号:学 院:软件学院系:软件工程专业:软件工程年级:指导教师:教授年月摘 要物流配送中心是从事货物配备(集货、加工、分货、拣选、配货)和组织对用户的送货,以高水平实现销售和供应服务的现代流通设施。近几年来,中国的物流业得到了迅速发展,发展物流产业、建立稳定高效的物流
2、系统已经成为中国经济的一大热点。物流配送中心作为整个物流系统的关键环节,越来越明显地制约着物流行业的发展。在物流配送体系中,配送中心已逐渐成为现代物流的标志,并对整个物流配送体系的费用、效率和发展等产生影响。配送中心的选址是否合理,对物流配送中心甚至整个物流体系的功能的发挥和综合效益的影响很大。本文在前人研究成果的基础上,运用系统工程的理论思想为指导,结合运筹学的一些方法研究物流配送中心的选址问题。本文在综合考虑各种影响因素的基础上,建立了物流配送中心选址模型。在此模型的基础上,针对经济性因素采
3、用改进的遗传算法求解出指定个数个经济最优解。改进的遗传算法在传统遗传算法三大遗传操作的基础上,又引入了存优操作,进而提高了算法的收敛速度和解的优异性。此外,传统遗传算法以寻找到唯一的一个最优解为目标,本文针对这一点对遗传算法也进行了改进,使得解的个数可以由用户指定,从而更加满足实际的需求。本文在考虑经济因素的基础上,兼顾环境性因素和服务性因素,使用层次分析法对改进遗传算法选出的N个最优解进行综合评价,进一步选出配送中心选址的最佳方案。改进的遗传算法和层次分析法的结合,实现了从定量计算和定性分析两
4、个角度解决物流配送中心选址问题,使得所得结果更符合实际需求。关键词:配送中心;遗传算法;层次分析法AbstractLogisticscenterisamodernlogisticfacilitywhichisengagedinallocatinggoods(goodscollection,processing,distribution,electingandallocation),deliveringgoodsandhighstandardserviceofmarketingandsupplyi
5、ng.Duringthefewyears,logisticsisdevelopingquicklyinChina.LogisticsbusinessandlogisticssystemhavealreadybecomethehotspotsinChineseeconomy.Asakeypointofthewholelogisticsystem,logisticsdistributionseemsmoreandmoreobviouslyrestrictingthedevelopmentofelec
6、troniccommerce.Inlogisticsdistributionsystem,distributioncenterisbecomingthesymbolofmodernlogistics,andeffecttheexpense,efficiencyanddevelopmentoftheentirelogisticsdistributionsystem.Oncethelocationofthedistributioncenterconfirms,itcannotbealteredeas
7、ily.Therefore,whetherthelocationofthedistributioncenterisrationalwillseriouslyinfluencethebenefitofthelogisticdistributioncenteroreventhewholelogisticsystem.Basedonresearchresultsdonebefore,thispaperusesthetheoryofsystemengineeringandcombinessomemeth
8、odsofoperationsresearchtosolvethelocationproblem.Toeconomicfactors,severaloptimalsolutionsarefoundbyimprovedgeneticalgorithm.Improvedgeneticalgorithmaddskeepingoperatorbesidesthethreestandardoperatorsoftraditionalgeneticalgorithm,whichimprovesthechan
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