基于改进蚁群算法的h配送中心车辆路径优化研究

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1、分类号：U116密级：公开UDC：600编号：河北工业大学硕士学位论文基于改进蚁群算法的H配送中心车辆路径优化研究论文作者：梁美琪学生类别：全日制专业学位类别：工程硕士领域名称：工业工程指导教师：王云峰职称：教授DissertationSubmittedtoHebeiUniversityofTechnologyforTheMasterDegreeofIndustrialEngineeringVehicleRoutingProblemOptimizationofHDistributionCenterBasedonImprovedAntColon

2、yAlgorithmbyLiangMeiqiSupervisor:Prof.WangyunfengNovember2016摘要在整个物流活动中，配送这一环节直接与消费者相连，配送成本在物流总体成本中占据的比例是相当高的。对于配送中心而言，配送水平的高低不仅直接影响到客户接受服务的满意度，同时还会对自身经济效益产生重大影响。而配送线路的安排是决定配送水平（配送成本、准时性、效益等）高低的关键因素之一，特别是多客户的情况下，合理安排配送线路将成为一项极为复杂的工作。因此，采用科学有效的方法来对配送中心的车辆路径进行优化，是配送中心日常运营中的一项

3、重要活动。本文研究的H配送中心是一家小型汽车零部件仓储与配送企业，致力于为客户提供准时、高效的配送服务。但H配送中心在车辆配送路线方面存在决策效率低、配送成本高、路线规划不合理的问题，其必须针对该类问题进行改善，以期能够增加企业经济效益，提升客户满意度，增强市场竞争力。首先，本文运用文献分析法对国内外关于车辆路径问题的研究进行了分析总结，也对主要车辆路径问题的优化方法进行了对比分析，总结出各类方法的优缺点及适用范围，在此基础上提出了H配送中心车辆路径问题的主要求解方法——蚁群算法。其次，在对H配送中心实际调研的基础上，对其车辆路径问题进行了分

4、析，发现H配送中心车辆路径存在决策效率低下、配送成本过高、车辆利用率低等问题。最后，针对该类问题，建立了H配送中心的车辆路径优化模型，首先利用蚁群算法进行仿真求解，得出一套优化路径方案，与当前人工决策相比，该方案提高了决策效率、降低了配送成本、提高了车辆利用率，与此同时，结果显示，蚁群算法在搜索过程中两次陷入局部最优解、而且车辆巡回路线中局部交叉路径较多，可推出车辆路径决策存在进一步优化提升的空间。基于此，提出了通过限制信息素浓度、消除局部交叉路径、更新最优路径上等措施对蚁群算法进行改进优化，从而进一步提高了决策效率、缩减了配送成本、使车辆配

5、送路线布局更加合理化。关键词：物流配送，车辆路径问题，蚁群算法，时间窗IABSTRACTDistributionisdirectlyconnectedwithconsumersinthelogisticsactivitiesanddistributioncostsaccountforaveryhighproportioninthetotallogisticscosts.Forthedistributioncenters,distributionlevelnotonlyhasadirectimpactoncustomersatisfaction

6、,butalsohasasignificantimpactontheireconomicbenefits.Distributionlineisoneofthekeyfactorsthatdeterminethelevelofdistribution(distributioncosts,punctuality,efficiency,etc.),especiallyinthecaseofmulti-client,toarrangedistributionlinereasonablywillbeanextremelycomplextask.Ther

7、efore,usingscientificandeffectivemethodstooptimizevehicleroutingisanimportantactivityofdailyoperationsforthedistributioncenter.Hdistributioncenterisasmall-scaleautopartswarehousinganddistributionbusiness,itiscommittedtoprovidingcustomerswithtimelyandefficientservicedelivery

8、.However,Hdistributioncenterhassomeproblemsinrouteplanwhichneedtobeimproved,suchas