苏果超市南京物流中心车辆路径优化分析

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1、山东科技大学工程硕士学位论文摘要随着零售行业在全国的全面开放，物品流通频率伴随交易量的增加而快速增长，作为零售行业基础和保障的物流配送无疑面临着巨大压力。而通过配送车辆路径优化研究，不仅可以提升企业有效运作率，还可以提高企业物流成本控制能力以及全面优化企业物流系统。本文基于管理学、运筹学等相关学科及理论，在对苏果超市物流中心的实际运营车辆及配送情况在实地调研的基础上，运用分区配送算法、数学建模方法、最大最小蚁群算法对该物流中心的车辆路径优化进行分析研究。本论文的主要内容包括：首先，对论文的选题背景、研究意义、国内外研究现状进行阐述，其次对车辆配送路径优化问题、

2、蚁群算法及其模型等相关理论基础介绍，然后介绍了车辆配送路径问题的几种数学模型，例如蚁群算法原理和实现过程：同时分析了苏果超市物流中心的配送现状以及存在的车辆调度问题。并基于路径优化的相关理论和方法，提出基本的优化思路。其次，针对苏果超市物流中心存在的实际问题，拟运用LBH(基地启发式算法)对南京地区苏果超市各门店划分区域，并建立带时间窗的客户需求可分的车辆路径问题(SDVI冲TW)的数学模型；同时构建了解决这一问题的最大最小蚁群算法，该算法可以限制信息素浓度来降低停滞的可能性，且在运算初始给出信息素浓度为其最大值。并给出需求可分的运算规则。为具体实现物流中心配

3、送路径的合理化打好基础。最后，对苏果超市南京地区物流中心的配送网点进行区域划分，将该物流中心的配送网点划分为几个配送区域，对苏果超市物流配送中心车辆路径问题进行仿真分析、应用，利用MATLAB仿真软件对分区配送以及江宁区域配送进行仿真，仿真结果显示算法能够在较短的时间内寻找到最优路径，即具有较好的寻优能力。并对客户需求可分与客户不可分的仿真结果进行了比较分析，可以看出分割需求减少了配送车辆数目，证明了算法的有效性和可行性。对论文的结论进行总结，并指出论文存在的不足。关键词：车辆路径，蚁群算法，客户需求山东科技大学工程硕士学位论文摘要ABSTRACTAsadir

4、ectlyfacetotheend-usersservice，whichisaprimarymeanfortimelydeliverygoodsorservicestotheend-users，SOlogisticsdistributionembodiesthecorecompetitivenessofanenterprises．TheVRPoflogisticscenterhasbeenacentralissueofbusiness，academicsandconsultativeagencies．Itisatypicalcombinatorialoptim

5、izationproblem，reducethedistributioncostsoflogisticscompanies，andoptimizetheentirelogisticssystemoflogisticsenterprises．Inthispaper，basedonoperationsresearch，andonthebasisoffullinvestigationontheactualoperationsanddistributionofFuxingxiangLogisticsCenter，integrateduseofmathematicalm

6、odelingmethods，MMAS，partitiondistributionalgorithmtoaccomplishthevehicleroutingoptimizationofthelogisticscenter．Settimewindowconstraintsforlogisticscenterandclients，andaccordingtoactualclientsneeds，thedemandsofclientsCanbesplit，thuscangreatlyreducethenumberofdeliveryvehicle．Themainc

7、ontentsofthispaperinclude：Firstly，overviewthebackgroundandsignificanceofthepaperadetailedanalysisoftheresearchstatusonthevehicleroutingoptimizationproblem，andintroducetheresearchinstages，listthetypicalrepresentativeandbrieflyoverviewtheimportantresearchachievementsofvariousscholarso

8、feachstage，therelat