铁路行包物流配送系统优化若干问题研究

论文摘要

结合国外包裹快递四大巨头（UPS、FedEx、DHL、TNT）的经营现状和在中国的发展状况以及国内包裹快递市场的现状，以铁路行包运输的改革及目前的经营方式为背景，分析了铁路行包运输所面临的形势，说明铁路行包运输发展现代物流的紧迫性及必要性。 本文应用现代物流中选址问题及配送车辆路径问题的理论，解决铁路行包物流配送问题。详细回顾了国内外物流节点选址的方法、数学模型、求解算法；将配送车辆路径问题分成一般的车辆路径问题、有时间窗的车辆路径问题、有回送任务的配送车辆路径问题、可分切配送的车辆路径问题进行分析，结合目前研究最多的有时间窗的车辆路径问题，综述了该类问题的数学模型和求解算法，重点分析了各种启发式算法的研究结果。 铁路行包基地及配送点选址规划问题是多层选址问题，文章给出了一般情况下铁路行包基地及配送点选址规划的数学模型，用基于扫描法、迭代法的局部搜索启发式算法求解，实例证明了模型及算法的有效性；考虑到铁路行包客户的不确定性，结合物流节点选址问题的动态模型和概率模型，给出了铁路行包基地及配送点选址规划的动态模型及概率模型，同时针对两种模型在表述不确定需求的铁路行包基地及配送点选址规划问题不足的情况，建立了不确定需求的铁路行包基地及配送点选址规划的数学模型。通过对客户需求的预测，求客户需求的分布函数，进行曲线拟合，对客户需求分布函数积分得出客户需求量的方法求解，该方法使求解得到简化，切合实际。 配送车辆路径问题是NP-hard问题，是目前物流学领域的热点。本文着重考虑铁路行包配送同时集货的实际，并以一般情况下铁路行包配送车辆路径问题为基础、研究有客户优先及考虑到大宗客户的铁路行包配送车辆路径问题。分别给出其配送车辆路径问题的数学模型，针对一般情况下铁路行包配送车辆路径问题的数学模型，采用基于最近邻域的禁忌搜索算法求解。在求解有客户优先的铁路行包配送车辆路径问题的遗传算法中，用时间窗表示行包客户的优先等级，同时考虑一个配送点配送和集货不同的时间窗；在编码时通过增加虚拟集货点，使问题得到简化，设计了确保个体编码有效性的OX交叉算子，保证在两个父代个体相同的情况下仍让能产生变异效果，设置适当的个体评价函数确保符合条件而较优的个体有较大的生存机会，用基于模拟退火技术的Metropolis判别准则的改进复制算子，确保个体的多样

论文目录

• 中文摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 研究背景及意义
• 1.1.1 国外包裹快递的现状
• 1.1.2 国内包裹快递的现状
• 1.1.3 铁路行包运输的现状
• 1.2 国内外研究现状
• 1.2.1 国内外物流节点选址问题研究现状
• 1.2.2 国内外配送车辆路径问题研究现状
• 1.2.3 主要研究不足
• 1.3 论文研究目标及主要内容
• 1.3.1 研究的目标
• 1.3.2 主要研究内容
• 1.4 论文研究方法及技术路线
• 1.4.1 研究的方法
• 1.4.2 研究的技术路线
• 第2章 铁路行包基地及配送点选址规划问题
• 2.1 物流节点选址方法分析
• 2.1.1 物流节点选址的一般方法
• 2.1.2 重心法
• 2.1.3 CFLP法
• 2.1.4 鲍莫尔—沃尔夫法
• 2.1.5 混合整数线性规划法
• 2.1.6 多层（多级）物流节点选址
• 2.2 铁路行包物流配送的特点及流程
• 2.2.1 铁路行包物流配送的特点
• 2.2.2 铁路行包物流配送的流程
• 2.3 铁路行包基地及配送点选址规划的目标及思路
• 2.3.1 铁路行包基地及配送点选址规划的目标
• 2.3.2 铁路行包基地及配送点选址规划的思路
• 2.4 铁路行包基地及配送点选址规划的主要影响因素
• 2.5 铁路行包基地及配送点选址规划问题的数学模型
• 2.5.1 建立模型的基本假设与前提
• 2.5.2 符号定义
• 2.5.3 问题的数学模型
• 2.6 问题的两阶段启发式算法
• 2.6.1 扫描法的基本原理
• 2.6.2 问题两阶段算法的流程
• 2.7 实例分析
• 2.8 本章小结
• 第3章 不确定需求的铁路行包基地及配送点选址规划问题
• 3.1 设施选址动态模型
• 3.1.1 符号定义
• 3.1.2 数学模型
• 3.1.3 模型的简化
• 3.2 设施选址概率模型
• 3.2.1 符号定义
• 3.2.2 数学模型
• 3.3 铁路行包基地及配送点选址规划问题的动态模型
• 3.3.1 符号定义
• 3.3.2 数学模型
• 3.4 铁路行包基地及配送点选址规划概率模型
• 3.4.1 符号定义
• 3.4.2 问题的数学模型
• 3.5 不确定需求的铁路行包基地及配送点选址规划模型
• 3.5.1 建立模型的基本假设与前提
• 3.5.2 符号定义
• 3.5.3 数学模型
• 3.6 问题的求解算法
• 3.7 本章小结
• 第4章 铁路行包配送车辆路径问题
• 4.1 铁路行包物流配送的模式及配送车辆路径的特点
• 4.1.1 铁路行包运输物流配送模式
• 4.1.2 铁路行包车辆配送车辆路径问题的特点
• 4.2 问题的数学模型
• 4.2.1 建立模型的基本假设与前提
• 4.2.2 符号定义
• 4.2.3 问题的数学模型
• 4.3 铁路行包物流配送车辆问题的禁忌搜索算法
• 4.3.1 问题的禁忌搜索算法
• 4.3.2 实例分析
• 4.4 本章小结
• 第5章 有客户优先的铁路行包配送车辆路径问题
• 5.1 有客户优先的铁路行包配送车辆路径问题
• 5.2 有客户优先的铁路行包配送车辆路径问题的数学模型
• 5.2.1 建立模型的前提与假设
• 5.2.2 符号定义
• 5.2.3 问题的数学模型
• 5.3 问题的求解算法
• 5.3.1 算法描述
• 5.3.2 实例计算
• 5.4 本章小结
• 第6章 考虑大宗客户的铁路行包配送车辆路径问题
• 6.1 问题的分类
• 6.2 一般客户不分切的铁路行包配送车辆路径问题
• 6.2.1 问题的数学模型
• 6.2.3 求解实例
• 6.3 一般客户可分切配送的铁路行包配送车辆路径问题
• 6.3.1 问题的数学模型
• 6.3.2 问题的求解算法
• 6.3.3 求解实例
• 6.4 本章小结
• 结论
• 致谢
• 参考文献
• 攻读博士学位期间发表的论文及科研成果