现代物流课程论文

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1、现代物流的配送与管理摘要:在现代物流配送路径优化的基础上,形成了优化配送路径的遗传算法,并进行了实验计算。结果表明,用遗传算法进行物流配送路径优化,可以方便有效地求得问题的最优解或近似最优解。并形成了对物流配送中心的规划与管理。关键词:物流配送;遗传算法;规划;管理Inthemodernlogisticsdistributionpathoptimization,andonthebasisoftheformationofthepathoptimizationdistributiongeneticalgorithm,andthec

2、alculation.Theresultsshowthatthegeneticalgorithmtooptimizelogisticsdistributionpathandiseffectivelygettheoptimalsolutionoftheproblemorapproximateoptimalsolution.Andformedthelogisticsdistributioncenterfortheplanningandmanagement一、现代物流配送的定义配送的概念既不同于运输,也不同于旧式送货,而有着物流大系

3、统所赋有的特点。我国GB定义为:配送指在经济合理区域范围内,根据客户要求,对物晶进行挑选,加工,包装,分割,组配等作业,并按时送达指定地点的物流活动。二、提出的问题随着市场经济的发展和物流技术专业化水平的提高,物流配送业得到了迅猛发展。物流配送是指按用户的订货要求,在配送屮心进行分货、配货,并将配好的货物及时送交收货人。在物流配送业务中,存在许多优化决策问题,木文讨论其中的物流配送路径优化问题,即通过制定合理的配送路径,快速而经济地将货物送达用户手中。配送路径的选择是否合理,对加快配送速度、提高服务质量、降低配送成本及增加经济

4、效益都有较人彩响。研究表明,配送路径优化问题是一个NP难题,只有在需求点和路段较少时,才能求得精确解。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,并出现了多种启发式算法,如Clarke和Wright提岀的节约法,Gillett和M订lcr提出的扫描法①等,虽然这些算法为求解配送路径优化问题提供了有效的方法,但也存在一定的问题,如节约法虽然具有运算速度快的优点,但也有纟n.合点零乱、边缘点难以组合的问题,扫描法为非渐进优化等。如何针对物流配送路径优化问题的特点,构造运算简单、寻优性能优良的启发式算法,是一个值得深入

5、研究的课题。遗传算法的出现为求解物流配送路径优化问题提供了新的工具,该算法是由美国的J.Holland教授于1975年提出的,它是一•种借鉴生物界自然选择和自然遗传机制的随机化搜索方法。由于遗传算法釆用随机选择,对搜索空间无特殊要求,无需求导,具有运算简单、收敛速度快等优点,尤其适用于处理传统搜索方法难于解决的复杂和非线性的问题,目前已广泛应用于组合优化、机器学习、自适应控制等领域。本文针对物流配送路径优化问题的特点,构造了求解该问题的遗传算法,通过实验计算,得到了较好的结果。三、物流配送路径优化问题的数学模型物流配送路径优化

6、问题可以描述为:从配送屮心(或称物流据点)用多辆汽车向多个需求点(或称顾客)送货,每个需求点的位置和需求量一定,每辆汽车的载重量一定,要求合理安排汽车路线,使总运距最短,并满足以下条件:(1)每条配送路径上各需求点的需求量之和不超过汽车载重量;(2)每条配送路径的长度不超过汽车一次配送的最大行驶距离;(3)每个需求点的需求必须满足,且只能出一辆汽车送货。本文借鉴文献[3]建立的车辆路径问题的数学模型,并通过考虑上述物流配路径优化问题的约束条件和优化日标,建立了物流配送路径优化问题的数学模型。设配送中心有K辆汽车,每辆汽车的载重

7、量为Q(k=l,2,K),其一次配送的最大行驶距离为必,需要向L个需求点送货,每个需求点的需求量为s(i=l,2,L),謁《点i到j的运距为久,配送屮心到各需求点的距离为d®(i、j=l,2,…,L),再设/7k为第k辆汽车配送的需求点数(久二0表示未使用第k辆汽车),用集合凡表示第k条路径,具中的元索厲表示需求点m在路径k中的顺序为i(不包括配送中心),令rk0=0表示配送中心,则可建立如下物流配送路径优化问题的数学模型:kn;.血辽二工[JXm+d“•sign(nk)]st.吊纭S0Z=l0

8、)工h=l⑸Rk={rkiIrkie{1,2,...,Lp=1,2,...,勺}(6)Pk、Hk2sign(nk)=nk>1其他(7)(8)上述模型中,(1)式为目标函数;(2)式保证每条路径上各需求点的需求量之和不超过汽车的载重量;(3)式保证每条配送路径的氏度不超过汽车一

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