速递公司物流配送路径优化问题研究.pdf

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1、密级桂林电子科技大学硕士学位论文（全日制专业学位硕士）题目速递公司物流配送路径优化问题研究（英文）Researchontheoptimizationofvehicleroutingprobleminlogisticsdistributionforexpresscompany研究生学号:1108524003研究生姓名:李芹指导教师姓名、职务:杜靖教授申请学位门类:工程硕士学科、专业名称:物流工程提交论文日期:2014年10月论文答辩日期:2014年12月万方数据万方数据摘要摘要飞速发展的电子商务为速递行业带来新的机遇与挑战，

2、车辆路径问题作为物流配送中的关键环节，这一环节处理的好坏直接影响到速递企业的效益。因此，如何合理地规划物流配送中的车辆路径问题，已成为速递业发展中亟需解决的重要问题。本文针对城市速递客户点分布的规律，基于遗传算法对城市速递车辆路径问题进行了研究。主要包括以下几个方面：一.对城市速递车辆路径规划问题进行了数学建模并采用遗传算法进行了求解。构建了速递车辆路径问题的一般数学模型，并对其中的一些特定限制条件进行了分析，随后设计了以遗传算法为基础的车辆路径求解策略。实验部分采用遗传算法对Homberger数据集构建的车辆路径问题进行

3、了求解。此外，我们还对不同规模的客户数目遗传算法迭代进化到稳定解所需要的次数进行了比较分析。二.提出采用基于聚类的方法来进行城市速递车辆路径问题的求解。分析了城市速递车辆路径问题相对于经典的车辆路径问题存在的一些不同点，指出城市速递服务中客户位置更趋向于聚簇型分布。基于此，论文中将客户点采用聚类算法进行聚类以构建服务单元，该方式有利于提升速递员服务效率与质量，同时采用客户点聚簇后，可以将服务单元整体作为一个虚拟的客户点，客观上减少了路径规划中客户点的数目，有利于车辆路径问题的快速求解。三.对S速递公司的城市物流配送环境进行

4、了分析，并以服务单元为基础进行了车辆路径问题遗传算法的求解。通过采用本文的基于聚类的城市速递车辆路径问题遗传算法求解策略，对25C、100C数据集进行求解得到了社区客户点速递配送车辆行驶路线规划。实验表明本文算法相对于直接遗传算法求解具有迭代效率高的优势，且在客户点规模较大时，能得到更好的可行解。关键词：车辆路径优化；遗传算法；聚类I万方数据AbstractAbstractTherapiddevelopmentofe-commercebringsnewopportunitiesandchallengesforexpress

5、deliveryindustry.Asakeyprocedureofdistributionloop,vehicleroutingproblem(VRP)affectsthebenefitoftheexpressenterprisesdirectly.Therefore,howtoreasonablyplanthevehicleroutingprobleminlogisticsdistributionhasbecomeanimportantproblemtobesolvedinthedevelopmentofexpress

6、industry.Inthispaper,wemainlyresearchtheurbanexpressdeliveryofVRPusinggeneticalgorithmbasedonthedistributionofcitycustomers.Specifically,ourresearchconsistsofthreepartswhichisshowingasfollows.(1)WeconstructmathematicmodelforVRPincityexpressdeliveryandusethegenetic

7、algorithmtosolveit.AgeneralmathematicalmodelforVRPisconstructedandsomeofthespecificconstraintsareanalyzed.ThenwedesignthemethodtosolutionofVRPbasedongeneticalgorithm.ExperimentsusingHombergerdatasetverifiedourmethod.Inaddition,wealsocomparethenumbersofiterativewhi

8、chisrequiredtogetstablesolutionfordifferentscaleofcustomernumber.(2)WeproposetosolvetheVRPincityexpressdeliverybasedonclustering.Byanalyzingthecustomerp