实时订货信息下物流配送车辆调度优化研究

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1、长沙理工大学硕士学位论文实时订货信息下物流配送车辆调度优化研究姓名：柳伍生申请学位级别：硕士专业：交通运输规划与管理指导教师：胡列格20040420摘要由于电予商务和网际网络的兴起，越来越多的企业开始应用电子商务和网络，同时顾客对商品到货时间要求越来越严格。可以说，对顾客进行产品的及时配送是企业和电子商务成功的关键，而适当的车辆调度方式是较少配送时问和配送成本的重要因素。在过去，对实时订货信息下车辆调度优化的研究，只能将这些实时信息累积，待各车辆服务完所有预定的顾客后再重新进行配送，一旦车辆路线决定并了进行配送，在获得新的信息后将无法更改，而只能新增加车辆进行配送或者在途车辆原路返回补货后再按

2、原配送路线配送。事实上，这种调度方式已经失去了实时订货信息所具备的优势，忽视了需求信息的改变对最佳配送路线的影响。它一方面可能导致无法有效满足顾客的要求，另一方面，也可能大大增加配送中心的配送成本。因此，传统的车辆调度问题算法已无法应付快速回应顾客需求以及配送中心对物流配送提出的要求。本研究尝试利用动态的观点处理实时订货信息下具有随机性需求量与需求地点的车辆优化配送问题，期望在订货需求信息不断变动的情况下，适时改变车辆配送的路线与增加车辆进行服务，使其能够更有效率的服务所有需求。为此，本文探讨了电子商务出现后，实时订货信息对于物流配送的影响，并分析电子商务下的配送与传统配送不同特性。由此构建出

3、符合此物流配送特性的问题模式，并结合实时的订货信息与车辆派遣，建立一套能够处理该模式的车辆调度方法。在模型构建中，运用处理静态车辆调度问题的车辆运营变动成本模型，在此基础上，充分考虑顾客对时间要求和实际配送特性，加入混合的时间窗模型，并考虑本研究环境下，可能发生配送失败情形，配以配送失败的惩罚成本，构建符合本问题的模式。并依据本研究的研究范围和假设，设计出适用于本研究的演算流程：初始路线构建和路线改善。初始路线将遗传算法全局搜索能力强的特点和局部搜索算法局部搜索能力强特点相结合，构建了适于本文的混合遗传算法，路线改善采用禁忌搜索法，经案例测试，该方法在求解时间和效果上表现出良好的性能，尤其是在

4、求解大规模的车辆调度问题，具有一定的实际应用价值。关键词：电子商务实时订货信息物流配送车辆调度优化时间窗混合遗传算法禁忌搜索法AbstractWiththerisingoftheelectroniccommerceandnetwork，moreandmorefirmshavedevotedthemselvesintheapplicationoftheInteractnetworkontheirbusinessesandthecustomersaremoreandmorestringenttotimeforthegoodsdelivery．Thecapabilityofdeliverytheir

5、productstothecustomersintheshortesttimeisthekeyfactorofthesuccessoftheelectroniccommerce．Theappropriatedeliveryrouteassignmentplaysmajorroleinthereductionofthedeliveryoperationtime．Traditionally,thestudiesaboutVehicleSchedulingProblem(vsP)onreal—timedemandinfromationcandistributeonlyaftergettogether

6、demandinformationandwaitingforallvehicleshavingarrived．Sooncetheroutestructureisdetermined，itwillnotbealtered．Ifdistributioncenterwillmentwithdemandofcustomers．theyoftenaddvehiclestoserviceorordervecbiclesreturningtodistributioncentertosupplygoods．Infact，theycouldn’ttakeadvantagetotheadvantageofreal

7、-timeinformationwell．Thistypeofapproachignorestheimpactsofthechangesindemandrequirementsandtrafficconditionsontheoptimalroutestructure．ontheonehand，itmayleadtodistributioncenternottomentwithdemandofcu