多车辆物流配送智能算法研究

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1、摘要物流配送中的车辆路径问题最早由Dantzig和Ramser在1959年提出，在当今市场经济竞争愈发激烈的环境下，企业单一考虑压缩商品成本已经无法显著提高企业的经济效益，降低商品配送成本已经成为相关企业考虑的首要因素。车辆路径问题任是创新与改进搜索算法领域的热点模型。本文从控制企业物流配送成本、提高物流配送效率的角度出发，综合考虑客户需求的随机性以及配送车辆的装载容量等约束条件，分别建立了限制车辆返回配送中心次数以及不限返回次数的随机需求单车辆物流配送模型，给出了车辆行驶路程长度的期望公式。然后在解决TSP问题的遗传算法基础

2、上，以路径长度的数学期望最小化为目标，设计了针对SVRP问题的遗传算法，寻找出最优的配送次序。最后通过仿真实例验证算法的可行性与效率，并分析了遗传算子中变异概率对算法效果的影响。关键词：车辆路径问题；随机需求；优化模型；遗传算法26AbstractTheproblemofvehicleroutinginlogisticsdistributionwasfirstproposedbyDantzigandRamserin1959.Intoday'sincreasinglycompetitivemarketeconomy,itisno

3、tpossibleforenterprisestoconsiderthecostofcompressedgoodssignificantlytoimprovetheeconomicefficiencyofenterprisesandreducethecostofcommoditydistribution.Relatedbusinesstoconsidertheprimaryfactor.Thevehiclepathproblemisahotmodelinthefieldofinnovationandimprovedsearch

4、algorithms.Basedonthereductionofthecostoflogisticsanddistributionofenterprisesandtheimprovementoflogisticsanddistributionefficiency,thispaperestablishesthestochasticdemandforlimitingthenumberofvehiclesreturningtothedistributioncenterandthenumberofnon-returntimes,tak

5、ingintoaccounttherandomnessofcustomerdemandandtheloadingcapacityofdistributionvehiclesSinglevehiclelogisticsdistributionmodel,givesthevehicletraveldistancelengthoftheexpectedformula.Then,basedonthegeneticalgorithmtosolvetheTSPproblem,thegeneticalgorithmforSVRPproble

6、misdesignedtominimizethemathematicalexpectationofpathlength,andtheoptimaldistributionorderisfound.Finally,thefeasibilityandefficiencyofthealgorithmareverifiedbysimulationexamples,andtheinfluenceoftheparametersoftheoperatorontheconvergenceofthealgorithmisanalyzed.Key

7、words:Vehicleroutingproblem;Stochasticdemand;Optimizationmodel;Geneticalgorithm26目录摘要IAbstractII目录III第一章绪论11.1课题研究目的与意义11.2国内外研究现状21.2.1随机车辆路径问题21.2.2遗传算法3第二章不做预防性返回的VRP模型42.1符号定义42.2不做预防性返回的配货策略42.3补货次数最多一次的VRP模型52.4补货次数不限的VRP模型8第三章基于遗传算法的VRP模型103.1VRP模型的遗传算法求解103.

8、1.1算法的实现103.1.2算法流程图123.2仿真实例13第四章总结与展望16参考文献17致谢19附录2026图表目录图1.1车辆路径问题简易模型示意图1图1.2GA流程图3图3.1求解VRP模型遗传算法流程图12图3.2需求量为二项分布时配送路线进化图（变异概率=0.1