多配送中心车辆调度问题的模型和算法研究

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1、北京交通大学硕士学位论文多配送中心车辆调度问题的模型和算法研究姓名:张炯申请学位级别:硕士专业:交通运输规划与管理指导教师:郎茂祥20050301北京交通大学硕士学位论文多配送中心车辆调度问题的模型和算法研究摘要配送是现代化物流系统的一个重要环节,它是指按用户的订货要求,在配送中心进行分货、配货,并将配好的货物及时送交收货人。在配送业务中,存在许多优化决策问题,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。根据配送中心数目的多少,配送车辆调度问题有单配送中心车辆调度问题和多配送中心车辆调度问题之分。在城市物流体系中,往往存在多个配送中心

2、。因此,对多配送中心车辆调度问题的研究具有重要的现实意义。本文围绕多配送中心车辆调度的模型和算法开展研究,主要做了以下工作:(1)在对无时限多配送中心车辆调度问题和有时限多配送中心车辆调度问题进行描述的基础上,分别建立了无时限多配送中心车辆调度问题和有时限多配送中心车辆调度问题的基于直观描述的数学模型。(2)设计了多配送中心车辆调度问题的求解策略,即利用距离最近分配法划定每个配送中心服务的客户,进而将~个多配送中心车辆调度问题转化成多个单配送中心车辆调度问题进行求解。(3)设计并实现了无时限多配送中心车辆调度问题的禁忌搜索算法,并通过试验计算研究了禁忌长度、邻域选点策略、迭代搜索策略

3、等算法策略和运行参数对该算法性能的影响。(4)设计并实现了无时限多配送中心车辆调度问题的模拟退火算法,并通过试验计算研究了初始温度、降温速度、迭代搜索策略等算法策略和运行参数对该算法性能的影响。(5)设计和实现了求解有时限多配送中心车辆调度问题的禁忌搜索算法和模拟退火算法。T北京交通大学硕士学位论文多配送中心车辆调度问题的模型和算法研究关键词:配送;车辆调度问题;时间窗;禁忌搜索算法;模拟退火算法II北京交通大学磺士学位论文多配送中心车辆调度问题的横型和算法研究AbstractDistributionisallimportantclementinmodemlogisticssyste

4、m.ItincludespickingupgoodsfromdistributioncenteranddeliveringgoodstothecustomersOntime.Amongdistributionbusinesstherearemanyoptimizingstrategies.Thevehicleschedulingproblemhasgreateffectonimprovingdistributionspeed,qualityofserviceandeconomybenefit.Accordingtothenumberofdistributioncenter,theve

5、hicleschedulingproblemcanbedividedtOsingledistributioncentervehicleschedulingproblemandmulti-distributioncentervehicleschedulingproblem.Themodemcitylogisticssystemusuallyincludesmanydistributioncenters.Sothispaperhasboththeoreticalandpracticalvalue.Focusingonthemodelsandalgorithmsofmulti-distri

6、butioncentervehicleschedulingproblems,thispapermainlyincludesthenextcontents,(1)Onthebasisofdescribingthemulti-distributioncentervehicleschedulingproblemsystematically,thispaperbuildsthemodelofmulti-distributioncentervehicleschedulingproblemwithnotimewindowsandwithtimewindowsbasedonnaturaldescr

7、iption(2)Thispaperdesignsthetacticsonsolvingthemulti·distributioncentervehicleschedulingproblembyusingtheminimumdistancedistributionmethod.Throughthismethod,anmulti-distributioncentervehicleschedulingproblemcarlbedividedintosevera

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