欢迎来到天天文库
浏览记录
ID:34802062
大小:2.47 MB
页数:60页
时间:2019-03-11
《基于改进蚁群算法的蔬菜物流配送车辆优化调度研究》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、长沙理工大学硕士学位论文基于改进蚁群算法的蔬菜物流配送车辆优化调度研究姓名:张晶成申请学位级别:硕士专业:交通运输规划与管理指导教师:魏武20080310摘要我国是一个农业大国,对农业物流的研究和应用尚处于起步阶段。蔬菜产业是我国农业中具有巨大潜力的一大产业。随着经济的迅速发展,生活节奏的加快,人民生活水平的不断提高和对更好生活品质的追求,新鲜蔬菜销售走出传统模式,蔬菜配送成为城市居民消费的客观需要,大量的蔬菜配送中心涌现了。在蔬菜配送业务中,存在着许多优化决策问题,其中配送车辆调度问题对配送企业加快配送速度,提高服务质量,降低配送成本及增加经济效益影响较大。
2、蚁群算法是模仿自然界的蚂蚁行为而发展起来的一种随机搜索方法,它具有较强的鲁棒性、优良的分布式计算机制、易于与其他方法相结合等优点。然而,搜索时间长、易限入局部最优解是基本蚁群算法突出的缺点。本文主要研究内容如下:(1)本文对中国蔬菜物流的特点及现状进行了阐述,并提出通过车辆调度可以优化配送企业配送路径,可以降低企业成本。(2)本文对车辆调度问题的研究现状进行了系统阐述,同时对蚁群算法的研究现状及应用进行了系统的综述,并提出改进方法,以优化其搜索能力,避免过早收敛与停滞现象。(3)本文针对软时间窗单配送中心配送调度问题,建立了含时间惩罚函数的数学模型,并用改进的
3、蚁群算法求解模型,找出最优的配送路线。在求解软时间窗多配送中心配送调度问题时,本文采用了两阶段法,首先利用距离最近分配法,将各个客户分配给各个配送中心,将多配送中心问题转变成多个单配送中心问题。然后利用改进的蚁群算法求解,找出每个配送中心的最优配送路线,最后得出满意解。关键词:蚁群算法;蔬菜物流:车辆调度;软时间窗;优化;距离最近分配法ABSTRACTChinaisacountrybasedonthea鲥culture,fewpeoplestudyonagriculturallogistics·Vegetableindustryisapromisingindu
4、stryamongagriculture.Witlltherapideconomicdevelopment,thepaceoflifespeedsup,thecontinuousimprovementofpeople’Slivingstandardsandbetterqualityoflifeforthepursuit.Vegetableconsumptiondistributionbecometheobjectiveneedsofurbanresidents,alargenumberofvegetabledistributioncentershaveemer
5、ged.Amongdistributionbusinesstherearemanyoptimizingstrategies.Thevehicleschedulingproblemhasgreateffectonimprovingdistributionspeed,qualityofserviceandeconomybenefit.Antcolonyalgorithmwasarandomsearchingmethod,whichsimulatedthebehaviorofantinnature.Itsmaincharacteristicsarestrongerr
6、obustness,eximiousdistributedcomputationmechanismandaptcombinedwithotherapproaches.butithasthelimitationofstagnation,andiseasytofallintolocaloptimums.劢econtentsoftheresearchasthefollowing:(1)ByanalyzingthesituationofChinalogistics,theconclusionWasreachedthatOptimizingvehiclescheduli
7、ngcandecreasesBusinesscosts.(2)TheoptimizationoftransportationWassystematicallyanalyzed,SOwasthesituationandapplicationoftheantgroupalgorithm.11leparametersandtheimprovingmethodofantgroupalgorithmwerestudied.(3)Amathematicmodelwithtimepenaltyfunctionforthevehicle-schedulingproblembu
8、iltinthispaperandus
此文档下载收益归作者所有