物流配送计划与车辆优化调度模型研究

摘要

物流配送作为物流的重要内容,对于促进国民经济发展，提高企业经济效益意义重大。据不完全统计，物流配送费用已经占到物流总费用的50％左右，并且有持续增长的趋势，因此物流配送问题成为热点的研究问题。国内外许多学者运用各种理论和方法对配送的车辆调度、装载等物流配送作业的局部优化问题进行了大量研究,取得了丰硕的成果。
　　物流配送作业系统包括配载、车辆路径选择、配装等多个环节。任何一个环节出现问题将严重影响物流配送的整个过程，因此提前制定配送计划是需要且必要的。但是随着物流配送作业的执行，会出现如车辆状况、交通状况等各种问题，因而处于操作层的车辆调度亦成为影响配送高效进行的必要条件。由于物流配送计划和车辆优化调度对于物流配送作业都起着举足轻重且不可替代的作用，因而对物流配送计划与车辆优化调度集成问题的研究不仅能使物流配送作业稳定、高效的运行，提高经济效益、降低成本，还能使物流配送资源合理、优化的利用。
　　本文以物流理论为基础,在总结已有研究成果的基础上，以物流配送计划与车辆调度问题为研究对象,分析了物流配送计划与车辆调度集成问题的一体化机制——物流配送作业，构建了物流配送计划与车辆优化调度集成概念模型，辨析了物流配送计划与车辆优化集成调度机制，建立了集成调度数学模型，设计了蚁群-遗传主从复合算法求解方案，最后通过仿真试验证明了本文模型和方法的有效性。
　　希望通过本论文的研究，能够推动物流配送领域的计划与调度集成优化问题的研究。

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第一章 绪论

§1-1 问题提出和研究内容

§1-2 研究目的和研究意义

§1-3 研究方法和技术路线

§1-4 论文研究内容和结构

§1-5 论文创新点

第二章 相关研究及文献综述

§2-1物流配送

§2-2 物流配送计划

§2-3 车辆调度问题

§2-4 本章小结

第三章 物流配送计划与车辆优化调度一体化机制

§3-1 物流配送作业一般流程

§3-2 物流配送作业关键环节

§3-3 物流配送作业概念模型

§3-4 本章小结

第四章 物流配送计划与车辆优化调度模型构建

§4-1 物流配送计划与车辆优化调度的联系与区别

§4-2 物流配送计划与车辆优化调度集成问题

§4-3 物流配送计划与车辆优化调度集成模型

§4-4 本章小结

第五章 蚁群-遗传主从复合求解算法

§5-1 蚁群算法简介

§5-2 蚁群算法求解车辆路径问题

§5-3 遗传算法简介

§5-4 遗传算法求解配装问题

§5-5 蚁群-遗传主从复合算法求解集成问题

§5-6 本章小结

第六章 仿真试验

§6-1 实例及结果分析

§6-2 本章小结

第七章 总结与展望

§7-1 论文总结及贡献

§7-2 论文局限及展望

参考文献

致谢

附录A