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              畢業論文標題:

              物流配送的車輛優化調度

               本文ID:LWGSW11975 價格:收費積分/100
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              信息計算科學論文編號:XXLW076 論文字數:17926,頁數:41

               目 錄
              中文摘要......................................................................i
              英文摘要.....................................................................ii
              目錄.......................................................................iii
              第一章    車輛優化調度問題的提出及研究意義................................... 1
               1.1  問題的提出......................................................... 1
               1.2  研究的意義......................................................... 2

              第二章    現代物流配送車輛優化調度問題綜述................................... 4
               2.1  城市配送車輛優化調度問題描述....................................... 4
               2.2  車輛優化調度問題分類............................................... 4
               2.3  車輛優化調度問題的目標............................................. 5
               2.4  車輛優化調度問題的影響因素分析..................................... 6
               2.5  車輛優化調度模型的假設和建立....................................... 6
               2.6  多車場車輛調度模型的假設........................................... 6
               2.7  多車場車輛調度模型的建立........................................... 7
               2.8  多車場車輛調度問題的優化方法選擇................................... 9
              第三章    遺傳算法的求解.................................................... 10
               3.1  基本遺傳算法引入.................................................. 10
               3.2  算法設計.......................................................... 11
              第四章    算例分析.......................................................... 15
               4.1  算例假設.......................................................... 15
               4.2  計算及結果分析 ...................................................20
               4.3  算法性能分析...................................................... 23
              第五章    結論與展望........................................................ 24
               5.1  結論.............................................................. 24
               5.2  展望.............................................................. 24
              參考文獻.................................................................... 26
              致謝........................................................................ 27
              附錄 (程序代碼)............................................................. 28

              摘 要
               隨著消費需求多樣化的發展,在物流配送上,顧客對配送的時間要求顯得越來越重要。因此,降低物流配送成本,提高配送的及時性和配送的服務質量,優化物流配送車輛路徑問題,成為企業降低成本的迫切需要。
                本文正是基于這種背景下對物流配送車輛調度的優化問題展開了相關研究,本著為物流配送企業提供決策支持的目標出發,首先,對配送及其車輛優化調度問題進行分析,然后,建立了物流配送車輛優化調度問題的數學模型,最后,采用實用性較強的遺傳算法,經過多次迭代以求得運輸總成本最小的調度路線, 同時,為了驗證本文設計的遺傳算法的實際求解效果,也用簡單遺傳算法對本文中的實例進行模擬求解。通過模擬結果分析,可以得出本文設計的遺傳算法在求解時間和求解效果上表現出良好的性能,尤其對求解大規模的物流配送車輛調度問題,具有一定的實際應用價值。
                最后,對全文進行了總結,并提出了本文進一步的研究方向。

              關鍵詞:物流配送  車輛調度  遺傳算法 

              Abstract
               With the development of diversified demand, the time demand of customers becomes more and more important in logistics distribution. Obviously, lowering distribution cost, distributing goods timely, improving the service quality, optimizing logistics distribution vehicle routing problem is exigent to corporations.
               Based on such background, this paper will do some researches on VSPTW which can help corporations make decisions. Firstly the paper analyzes distribution and Vehicle Routing Problem,secondly a mathematic model for logistics distribution VRP is built, lastly the paper receives the routing result with minimal cost through continued iterations of the genetic algorithm. At the same time, in order to observe the effect of the genetic algorithm the paper makes a simulation for the problem by usual genetic algorithm. In the end the paper finds out that the improved genetic algorithm is better than usual gene algorithm at the needed time and the effect through the result analysis,especially for the large-scale logistics distribution VRP. So the result of the paper has certain practicality.
                 At last,the paper makes a summary and advances the future research aspect of this paper.

              Keywords:Logistics Distribution; Vehicle Scheduling; Genetic Algorithm


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