基于改进模拟退火算法的城市物流配送路径优化研究

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1、密级：公开论文类型：应用研究工程硕士学位论文基于改进模拟退火算法的城市物流配送路径优化研究StudyofUrbanLogisticsDistributionRoutingOptimizationwithImprovedSimulatedAnnealingAlgorithm培养单位：经济管理学院专业领域：物流工程学生姓名：姜博烨校内导师：白自立教授校外导师：聂秀申高级会计师二○一八年六月独创性声明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的地方外，论文中不包含其

2、他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得石家庄铁道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。签名：日期：关于论文使用授权的说明本人完全了解石家庄铁道大学有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向有关部门送交论文的复印件和电子版本，允许论文被查阅和借阅，同意学校将论文加入《中国优秀博硕士学位论文全文数据库》和编入《中国学位论文全文数据库》。本人授权石家庄铁道大学，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文，可以公布论文的全部或部分内容。

3、(保密的论文在解密后应遵守此规定)作者签名：日期：导师签名：日期：摘要随着城市经济的高速增长，城市物流配送系统的建设在城市发展进程中发挥着不可替代的重要作用。完善的物流配送系统不仅能够促进城市整体经济效益的提升，并且能够有效促进城市健康快速的发展。在城市物流配送中，路径优化研究是其中的关键环节，确保了城市物流配送的科学发展。研究城市物流配送路径优化问题对于优化城市的资源配置，提高企业经济效益，解决城市交通拥堵等问题具有理论和现实意义。本文主要研究的是城市物流配送过程中的车辆路径问题，构建满足多目标前提下的车辆配送行驶总里程最

4、短的车辆路径问题数学模型，从模型的构建和求解方法两个面对这一问题进行深入的研究和分析。论文通过对有时间窗的车辆路径问题(VRPTW)进行描述，确定了选用硬时间窗对车辆路径问题进行研究，以配送车辆行驶总里程最短为目标，将城市配送过程中的路况不确定性问题引入VRPTW模型中，构建不确定路况的VRPTW模型。针对传统模拟退火算法在解决大规模车辆路径问题中效率较低的现状，提出了一些改进：在初始状态确定时采用ArcGISPro对于数据的分析、处理，并加入对动态交通条件的考虑；通过SPSS对客户点进行聚类分析确定初始状态种群；在算法中增

5、加并行搜索、判断函数、记忆函数。最后，运用改进的模拟退火算法对不确定性路况的VRPTW问题进行实例求解，并对结果进行分析。论文的相关研究基于实际应用的考虑，对于模拟退火算法的改进有助于其高效的完成城市物流配送路径优化。关键词：城市物流配送；车辆路径问题；不确定路况；改进模拟退火算法AbstractWiththerapidgrowthofurbaneconomy,theconstructionofurbanlogisticsdistributionsystemplaysanirreplaceableroleintheproce

6、ssofurbandevelopment.Acompletelogisticsdistributionsystemcannotonlypromotetheoveralleconomicbenefitsofthecity,butalsoeffectivelypromotethehealthyandrapiddevelopmentofthecity.Intheurbanlogisticsdistribution,thepathoptimizationresearchisoneofthekeylinkstoensurethesci

7、entificdevelopmentofurbanlogisticsdistribution.Itisoftheoreticalandpracticalsignificancetostudytheoptimizationofurbanlogisticsdistributionroutetooptimizetheallocationofresourcesincities,improvetheeconomicefficiencyofenterprises,andsolveurbantrafficcongestion.Theveh

8、icleroutingproblemintheprocessofurbanlogisticsdistributionisstudied,amathematicalmodelofmulti-objectivevehicleroutingproblemwiththeshortesttotalm