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        基于遺傳算法的物流配送路徑選擇

         本文ID:LWGSW7315 價格:128元
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        物流論文編號:WL312  論文字數:15115,頁數:31

         目 錄
        第一章 引言 1
        第一節 選題的背景及意義 1
        第二節 研究的主要內容 4
        第二章 定位—運輸路線安排問題的描述 5
        第一節 定位—路線安排問題的綜述 5
        一、LRP的含義 5
        二、LRP的發展歷程 6
        三、LRP與LA和VRP的比較 6
        四、LRP的分類 7
        五、未來LRP問題的研究方向 8
        六、LRP問題的求解方法 9
        第二節 遺傳算法 10
        一、遺傳算法(GA)的基本原理 10
        二、遺傳算法(GA)的特點及應用 11
        三、遺傳算法(GA)的要素及其實現步驟 11
        四、遺傳算法的缺陷 14
        第三章 單目標LRP問題模型的建立及分析 15
        第一節 單目標LRP問題的描述 15
        第二節 單目標定位—運輸路線安排問題(LRP)的數學問題 15
        一、模型中的決策變量 15
        二、模型中的參數含義 15
        三、模型的建立 16
        四、兩階段啟發式算法求解單目標LRP問題 17
        第三節 實例分析 21
        第四章 結束語 26
        【參考文獻】 27
        致  謝 28

        摘  要
         
         如何解決物流成本過高的問題是擺在政府和企業面前的一個亟待解決的難題。而對于一些處在城市配送業前線的物流企業來說,如何選擇一條合理的配送路線成為了阻礙他們發展壯大的一個緊瓶。而本文則通過用最小包絡法確定潛在設施的位置以及它所服務者的客戶和用遺傳算法下選擇最優路徑,從而確定最優路徑,以此來提高物流配送系統的效率,降低物流配送的運輸成本。
        關鍵詞:遺傳算法、LRP、優化選擇

        ABSTRACT
         
         It is a real problem that logistic cost is too high and it is also a difficulty facing the government and companies。 For those logistics companies on the front line of distribution industry, how to chose a proper distribution line seems to be even more important  Based on the genetic algorithm, my thesis tries to make research on the arrangement of distribution line by applying two-stage heuristic algorithms as well as the machine language emulation technique。 There are two main tasks in the two stages of heuristic algorithms: How to know the position of the facility and the customer; and how to use the genetic algorithm to choose the best distribution line。
         My thesis is aimed to discuss how to program these tow tasks in two-stage heuristic algorithms and at the same time input all kinds of data。 By doing this ,we are able to find the best distribution line and improve the efficiency of distribution allocation system  and reduce  logistic cost 。
         
         Key Words: the genetic algorithm,LRP,optimization


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