设施定位和车辆路线问题模型及其启发式算法研究

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1、鬟乎太淳博士学位论文设施定位和车辆路线问题模型及其启发式算法研究胡大伟导师姓名职称申请学位级别论文提交日期学位授予单位郭晓汾救授2008年3月25日论文答辩日期长安大学载运工具运用工程2008年6月6日答辩委员会主席严宝杰教授学位论文评阅^成耀荣教授黄立葵教授邵春福教授高利教授昊群琪教授罂一求解途径、组合优化求解思路、算法实现及数据分析等多个方面对LRP问题进行了深入、具体的研究分析，得到了如下研究成果：(1)论文系统性地研究了LRP数学模型，对定位．配给问题、车辆路线问题、定位一车辆路线问题、带库存的定位．车辆路线问题典型数学模型及其构成进行

2、了科学描述，通过小规模测试数据采用LINGO软件对LRP数学模型给予了标定，为今后人们在此方面的进一步研究奠定了模型基础：(2)针对LRP数学模型属性特点，分别采用禁忌搜索算法(Tabusearchalgorithm，TS)、模拟退火算法(Simulatedannealingalgorithm，SA)对LRP数学模型进行了优化求解，编制了相应算法程序软件，并采用具有一定规模的仿真测试数据测算了所提出算法求解LRP模型的有效性，同时经过大量数值模拟计算找出了其算法求解LRP模型的优良参数搭配。通过与有关文献对比，证明本文提出的求解思路对于LRP模

3、型求解更具有优良特性；(3)提出了遗传一模拟退火组合算法和遗传一禁忌搜索组合算法求解LRP模型的思路，并进行了相应的算法研究，通过编制计算软件和具有一定规模的数据测试，实现了组合启发式算法求解LRP模型的设想，这对于发展和完善组合优化理论亦具有重要的科学理论价值。·(4)分析了在库存管理策略下，库存控制策略对设施选址和路线优化问题的影响，在此基础上建立了更为复杂的定位一路线一库存组合优化模型(CombinedLocationRoutingandInventoryProblems，CLRIP)，并设计了求解该模型的一种两阶段启发式算法，通过小规模

4、测试数据测算证明带库存的定位路线组合优化模型比定位一路线问题和库存控制模型独立优化的情形更能有效降低物流系统成本，并为进一步深入研究该问题的解法提供了基本思路。(5)提供了LRP模型从8个节点至200个节点不同规模情形下的系列测试数据源，为今后开展LRP研究者提供了算法科学对比途径，同时为建立LRP模型测试数据库做出了开创性基础工作。关键词：定位车辆路线问题，物流系统优化，禁忌搜索算法，模拟退火算法，遗传算法，启发式组合算法，库存定位路线问题AbstractAlongwitIlthedevelopmentofsubstanceneedingva

5、rietyandirregularlyallovertheworld，logisticsas“thethirdprofitsource’’hasplayedamoreimportantroleintheeconomicactivitythananytime．Atpresent，manydevelopedcountrieshaveformedcomparativelymaturelogisticsmanagementconcepts，advancedlogisticstechniquesandeffectivelogisticsoperating

6、systems．Enteringthe21thcentury,theChinesegovernmenthasmadearapiddevelopmentinlogistics，inordertoenhanceitsinternationalcompetitionability．Nowallthebusinessmanagershopetoruneverylinkinthelogisticssystemwelltosatisfytheclient’Sneedwiththelowestpriceandbestservice．Sothedecision

7、-makingoflogisticsisveryimportant．Inthetraditionaldecision-makingoflogisticsmodel，locationallocationproblems(LAP)andvehicleroutingproblem(VRP)arethemostconcernedproblems．ButtheLAPonlyconsidersthelocationsoffacilities(suchasfactory,Inventoryplace，salecentersetc．)andtherelatio

8、nshipbetweenfacilitiesandgoodsdistributions，ignoringthevehicle’Sroute，which