基于改进遗传算法的物流配送路径优化分析

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1、ResearchontheOptimizationoflogisticsdistributionRoutingbasedonimprovedGeneticAlgorithmAthesissubmittedtoXIDIANUNIVERSITYinpartialfulfillmentoftherequirementsforthedegreeofMasterinLogisticsEngineeringByGuoHuipengSupervisor:LiuDongsuWangJunchaoJanuary2015西安电子科技大学学位论文独创性（或创

2、新性）声明秉承学校严谨的学风和优良的科学道德，本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢中所罗列的内容以外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果；也不包含为获得西安电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。学位论文若有不实之处，本人承担一切法律责任。本人签名：日期：西安电子科技大学关于论文使用授权的说明本人完全了解西安电子科技大学有关保留和使用学位论文的规定，即：研究生在校

3、攻读学位期间论文工作的知识产权单位属于西安电子科技大学。学校有权保留送交论文的复印件，允许查阅、借阅论文；学校可以公布论文的全部或部分内容，允许采用影印、缩印或其它复制手段保存论文。同时本人保证，获得学位后结合学位论文研究成果撰写的文章，署名单位为西安电子科技大学。保密的学位论文在年解密后适用本授权书。本人签名：导师签名：日期：日期：摘要摘要随着全球经济一体化进程的加快和科学技术的飞速发展，物流活动在全球经济活动中的作用越来越重要，地位越来越突出，对全球经济活动的各个方面的影响也日益明显。特别是随着电子商务网站的发展，物流已逐渐成为当前

4、企业重要的竞争领域。而物流配送的目的是以尽可能低的成本为顾客提供最好的服务，从而提高企业的整体经济效益，提升企业整体的竞争水平。因此研究物流配送路径优化问题，不仅关系到企业物流的成本效益、服务的效率，而且可以实现企业资源的合理配置，实现经济效益的最大化，以及提升企业的整体形象。本文首先介绍了选题的背景、理论意义和实践意义，论述了物流配送路径优化问题的国内外研究现状及其相关领域的发展情况，并结合文献调研、定性分析和定量分析等研究方法给出了本文的主要研究内容和整体的组织结构。其次，在研究物流配送路径问题的构成要素、优化目标、模型分类和常见模

5、型的数学描述的基础上，分析了求解该问题的相关算法，总结了建立物流配送路径优化模型的一般步骤，并根据时间窗的基本概念和自身对物流配送路径优化模型的理解，建立了带有软时间窗的物流配送路径优化模型。然后在研究传统标准遗传算法和相关改进算法的基础上，总结出了遗传算法的改进思路，并提出了一种基于爬山算法和自适应交叉变异策略的改进遗传算法，同时使用3个典型的测试函数验证了其收敛性和鲁棒性。最后，使用传统标准遗传算法和改进遗传算法对基本物流配送路径优化模型和带有软时间窗约束的物流配送路径优化模型进行编码仿真实验，验证了改进遗传算法在局部搜索方面的优势

6、，以及求解物流配送路径问题时的有效性。关键词：物流配送路径问题，时间窗，遗传算法，爬山算法论文类型：工程（项目）管理和案例分析I西安电子科技大学硕士学位论文IIABSTRACTABSTRACTWiththerapiddevelopmentoftheworldeconomyandtheprogressofscienceandtechnology,logisticsofactivitiesbecomesmoreandmoreimportantintheglobaleconomy,moreandmoreprominentposition,in

7、fluenceoneveryaspectofglobaleconomicactivityisincreasinglyobvious.Especiallywiththedevelopmentofelectroniccommercewebsite,logisticshasgraduallybecomeanimportantfieldofthecurrententerprisecompetition.Whilethelogisticsdistributionistoprovidethebestservicetothecustomersatth

8、elowestpossiblecost,thusenhancestheenterprisetheoveralleconomicefficiency,promotetheenterpriseoverallco