论文摘要
物流配送是现代化物流系统的重要环节。在企业内部,物流配送主要发生在区域配送中心（RDC）、前端配送中心（FDC）和中转站（CD）之间。在实际运作过程中,物流配送网络存在两种模式:一种是“一级配、一级送”模式（DSD）;一种是“一级配、两级送”模式（TWD）。两种不同的模式下的路径规划,将造成不同的运输成本,同时将直接影响企业物流系统的总费用,因此车辆配送线路规划以及配送模式的选择对于降低运输成本具有重要的意义。在实际应用中,许多行业的迅速发展,受到了企业物流网络现状的制约,因此根据企业的资源现状、客户需求分布以及实际交通路网分布等情况,进行车辆路线规划（VRP）,从而选取总成本较低的网络运输方案成为亟待解决的问题。DSD和TWD可分别抽象成具有容量限制的VRP（CVRP）和多车场VRP（MDVRP）两种模型,均为NP难题,随着客户数量的增加,可选的配送线路方案数量将以指数速度急剧增长。因此,用启发式算法求解该问题就成为人们研究的一个重要方向。本文针对实际应用中的中等规模网络布局问题相关特点,在不改变模型复杂程度的前提下采用一阶段法（整体法）进行求解,使得算法能够在更大的空间内进行解的搜索。在算法设计上采用最大-最小蚂蚁系统（MMAS）,并根据求解问题的特殊性,对MMAS的初始蚁群的分布、信息素更新规则以及蚂蚁的转移方式进行了改进。为验证算法的有效性,选取具有代表性的F企业作为案例。通过案例中CVRP和MDVRP的求解,获得了较为满意的收敛时间和结果,并根据求解结果得到每个RDC在两种模式下的运输成本,对比后作出RDC模式决策,得到各RDC的最佳送货路线和车辆调配方案。仿真结果表明,采用一阶段MMAS可为F企业每年节约运输成本9.96%。
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摘要Abstract符号说明第1章 引言1.1 课题意义1.2 VRP求解的国内外研究现状1.2.1 国外研究现状1.2.2 国内研究现状1.3 本文内容安排第2章 模型与算法2.1 两种配送网络模式2.2 车辆路径问题2.2.1 有容量限制的VRP模型2.2.2 多车场VRP模型2.3 最大最小蚂蚁系统2.3.1 生物界的蚂蚁觅食行为2.3.2 人工蚁的行为特征2.3.3 人工蚁群算法的实现过程2.3.4 最大最小蚂蚁系统第3章 基于MMAS的CVRP与MDVRP算法设计3.1 MMAS求解CVRP的算法设计3.2 MMAS求解MDVRP的算法设计3.3 信息素轨迹更新说明与限制第4章 F企业物流配送网络规划4.1 应用背景4.1.1 物流网络布局现状4.1.2 物流网络布局规划的必要性和可行性4.1.3 RDC定址与路线规划内容4.1.4 解决思路与相关技术4.2 基础数据的准备4.2.1 物流结点信息数据的获取与计算4.2.2 各网络结点需求数据4.3 CVRP求解DSD模式下配送路线规划4.3.1 福州RDC直接配送路线规划4.3.2 泉州RDC直接配送路线规划4.3.3 漳州RDC直接配送路线规划4.3.4 沙县RDC直接配送路线规划4.4 MDVRP模型求解TWD模式下配送路线规划4.4.1 漳州RDC两级配送路线规划4.4.2 福州RDC两级配送路线规划4.4.3 沙县RDC两级配送路线规划4.5 模式比较与选择4.5.1 福州RDC物流网络模式选择4.5.2 泉州RDC物流网络模式选择4.5.3 漳州RDC物流网络模式选择4.5.4 沙县RDC物流网络模式选择4.5.5 规划效果第5章 结论与展望5.1 论文内容总结和创新之处5.2 有待进一步研究的问题附录附录 1 MMAS求解CVRP的Matlab源程序附录 2 MMAS求解MDVRP的Matlab源程序附录 3 福州RDC所辖物流结点成本系数表附录 4 沙县RDC所辖物流结点成本系数表参考文献致谢攻读学位期间发表的学术论文目录学位论文评阅及答辩情况表
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标签：配送线路规划论文; 最大最小蚂蚁系统论文; 多车场车辆路径问题论文; 一阶段法论文;
