物流系统中的路由规划和存储规划问题研究

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1、物流系统中的路由规划和存储规划问题研究摘要l随着世界经济的持续发展和科学技术的突飞猛进,现代物流作\为现代经济的重要组成部分和工业化进程中最为经济合理的综合服务模式,正在全球范围内得以迅速发展。我国政府有关部门和广大企业经过改革开放20年的经济高速发展时期,也越来越深刻地认识到现代物流对于经济发展的促进作用。物流系统中物流的配送是及其重要的一环,为了满足用户在货物处理的内容上、在时间上和服务水平上提出的更高的要求,就必须要有完善的配送系统。因此,在运输业界,大部分企业都建造了正式的配送中心,其功能集存储,配货,送货于一身。同时也有专门的物流公司

2、出现,为各种公司提供更专业化的存储,配送服务,使企业能更专注于自己的核心业务,而将配送这整块服务外包给专、业的物流公司心/、本文着重于解决物流系统的配送子系统中运输过程要遇到的路由问题,以及配送中心仓储中要遇到的存储规划问题进行详细分析讨论,提出合适的解决方法。在已有研究工作的基础上,本文使用一种较新的多智能体强化学习算法,蚂蚁算法解决了两类特殊的TSP问题:有次序约束的TSP问题,和多目标TSP问题。并针对具体问题对蚂蚁算法做了相应的修改。/I对有次序约束的TSP问题,分析了现有的解决该问题的局部搜、~索算法的缺点。选择一种特殊的3—0PT算

3、法,降低了算法复杂度同蚂蚁算法结合起来,有效地解决这类问题。_、/对多目标TSP问题,用蚂蚁算法解决这类问题的研究较少,本文且提出了一种简单,却实用的评价指标,可以处理多权值问题。在此基础上结合Pareto解的寻优提出一种改善的用于多目标TSP问题的蚂蚁算法。我们由已得到的Pareto最优解得出一种理想解。理想解不~定是可行的,但却是我们评价不同可行解的依据。基于求出的理想解,按照评价指标给出最终的最优解。,/对于物流系统中的存储规划问题,分析了已有的确定性模型和k随机性模型。针对这些模型的静态特性,以及固定的随机概率模型不能随环境改变系统参数

4、,从而不能保证系统的动态特性的缺点,本文提出一种基于预估方法的预测存储模型,此模型不需要有确定的需求模型,此模型是随着时间的推进不断更新完善的,因此可以适用于各种动态的不确定的模型。比较了几种预估方法后,选用神经网络对需求做预估,并结合预测控制的思想,使用滚动优化,反馈校正,结合已有的一个确定性模型对存储问题建模。并进行了分\析,仿真,结果是令人满意的f寸关键词:蚂蚁算法,旅行商问题,多目标,存储模型,预测控制THERESEARCHONROUTEPRoBLEMANDSTOREPOLICYPROBLEMINLOGISTICSABSTRACTWit

5、hthedevelopmentofeconomicsandtechnology,modernlogisticsasaimportantportofeconomicsandservicebloomworldwide.Ourgovernmentbecometopaymoreattentiontotheeffectoflogisticstothedevelopmentofeconomics.Logisticsiskeyofdelivery.Tosatisfijclientintimeandservicemostenterprisehavefounde

6、ddeliverycenter.AlsothereareprefessionaIcompaniestoprovidethiskindofservice.Socompanycouldfocusonthekernelbusinesswhileoutsourcingthelogistics.Thisarticleisfocusedonrouteproblemindeliveryandstorepolicyprobleminstoreproblem.Manynewoptimizationmethodsareintroducedtothisarticle

7、.Basedontheresearchresultnow,acooperativereinforcelearningmethod·-antsystemisintroducedtosolvetheTSPproblem.ForthesoP,theshortcomingoflocalsearchisdiscussed.weselectaspecified3-OPTlocalsearchmethod.combinedwithantsystem.solvedthiskindofproblem、Formulti-objectTSP,wesuggestasi

8、mpleandpracticaljudgeruletohandlemulti—objectproblem.Wecangetanidealsolutio

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