基于手机数据挖掘的配送路径优化

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1、国内图书分类号：F253.4密级：公开国际图书分类号：658.6西南交通大学研究生学位论文基于手机数据挖掘的配送路径优化年级2015级姓名黄美雯申请学位级别工学硕士专业物流工程指导教师张锦教授二零一八年五月三日ClassifiedIndex:F253.4U.D.C:658.6SouthwestJiaotongUniversityMasterDegreeThesisDISTRIBUTIONROUTINGOPTIMIZATIONBASEDONMOBILEPHONEDATAMININGGrade:2015Candidate:HuangMeiwenAcademicDegreeAppliedfo

2、r:MasterofEngineeringSpeciality:LogisticEngineeringSupervisor:Prof.ZhangJinMay.3,2018西南交通大学学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权西南交通大学可以将本论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复印手段保存和汇编本学位论文。本学位论文属于1．保密□，在年解密后适用本授权书；2．不保密，使用本授权书。(请在以上方框内打“√”)学位论文作者签名：

3、指导老师签名：日期：日期：西南交通大学硕士学位论文主要工作(贡献)声明本人在学位论文中所做的主要工作或贡献如下：(1)设计了基于手机时空数据挖掘的路网行程速度获取方法，并利用BP神经网络对路网行程速度进行预测，通过路网行程速度依赖函数对路网的状态进行刻画。进一步运用GY市手机数据进行预测得到的该市的路网行程速度，进行路网行程速度依赖函数的拟合，验证方法的可行性。(2)建立在路网性能不确定性条件下，带时间窗的时变路网的车辆路径优化模型，将手机时空数据挖掘获得的实际路网时间依赖速度函数带入求解最短路，采用粒子群算法进行模型的求解优化。运用京东GY市配送服务的实际案例进行求解，并对求解结果进

4、行分析和比较，验证了模型与算法的有效性。(3)建立了动态需求下时变路网的车辆路径优化模型，通过行程速度依赖函数和时间分段预计需求量将未来的不确定性静态化处理，同时将粒子群算法的更新策略引入混合蛙跳算法中实现改进混合蛙跳算法对问题的求解。运用京东GY市配送服务的实际案例进行配送路径优化，验证了模型与求解算法能够解决实际问题。本人郑重声明：所呈交的学位论文，是在导师指导下独立进行研究工作所得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出贡献的个人和集体，均已在文中作了明确说明。本人完全了解违反上述声明所引起的一切法律责任将由本

5、人承担。学位论文作者签名：日期：西南交通大学硕士研究生学位论文第I页摘要配送问题是物流学科的核心科学问题之一，是物流管理和服务的关键问题。随着市场竞争加剧、经济增长放缓，配送业务量和配送利润均呈现下降趋势，促使配送企业引进先进的车辆调度和配送管理的新技术，以提高企业运营效率，提高客户满意度，增强企业竞争力。动态车辆路径问题(DynamicVehicleRoutingProblem，DVRP)是近十多年来一直受到关注的研究领域，在实际配送过程中，需求量、行程时间和服务时间等信息均有可能是不确定的。随着计算机技术和信息技术的发展，尝试在通过数据挖掘对动态信息进行优先预测的基础上，建立相应的

6、车辆路径问题的数学模型。本文针对DVRP中常见的因素，分别对动态交通网络和动态需求的VRP进行研究。首先，通过对行程时间采集技术及手机时空数据结构的研究，设计了利用手机时空数据挖掘获取路网行程速度的方法，采用BP神经网络对路网行程速度进行预测，使用路网行程速度依赖函数对路网状态进行刻画。利用GY市4天的手机时空数据挖掘获得的数据进行模型训练得到预测的路网行程速度，实现路网行程速度依赖函数对路网状态的拟合，为后面的时变路网的路径优化问题研究奠定基础，同时为时变路网车辆行程速度的获取提供一种新的思路。其次，时变路网的最短路径问题是求解VRP问题的基础和关键，因此构建时变路网的最短路径模型，

7、综合考虑路网的复杂程度和计算时间，使用改进A*算法实现两点之间的最短行程时间路径的求解。在GY市共有369个节点、549个路段的时变路网上，选取5对OD对获取在不同出发时刻下时变路网最短行程时间。由于实际的VRP问题需要大量计算两点之间的最短路径，高效的时变路网最短路径算法将为加快问题的计算速度提供良好的基础。再次，建立在路网性能不确定性条件下，即路网的路段行程速度是随时间变化的，各路段上的行程时间也相应地变化，带时间窗的时变路网的车辆路径优化