基于改进遗传算法的物流配送路径优化研究

摘要

随着全球经济一体化进程的加快和科学技术的飞速发展，物流活动在全球经济活动中的作用越来越重要，地位越来越突出，对全球经济活动的各个方面的影响也日益明显。特别是随着电子商务网站的发展，物流已逐渐成为当前企业重要的竞争领域。而物流配送的目的是以尽可能低的成本为顾客提供最好的服务，从而提高企业的整体经济效益，提升企业整体的竞争水平。因此研究物流配送路径优化问题，不仅关系到企业物流的成本效益、服务的效率，而且可以实现企业资源的合理配置，实现经济效益的最大化，以及提升企业的整体形象。
　　本文首先介绍了选题的背景、理论意义和实践意义，论述了物流配送路径优化问题的国内外研究现状及其相关领域的发展情况，并结合文献调研、定性分析和定量分析等研究方法给出了本文的主要研究内容和整体的组织结构。其次，在研究物流配送路径问题的构成要素、优化目标、模型分类和常见模型的数学描述的基础上，分析了求解该问题的相关算法，总结了建立物流配送路径优化模型的一般步骤，并根据时间窗的基本概念和自身对物流配送路径优化模型的理解，建立了带有软时间窗的物流配送路径优化模型。然后在研究传统标准遗传算法和相关改进算法的基础上，总结出了遗传算法的改进思路，并提出了一种基于爬山算法和自适应交叉变异策略的改进遗传算法，同时使用3个典型的测试函数验证了其收敛性和鲁棒性。最后，使用传统标准遗传算法和改进遗传算法对基本物流配送路径优化模型和带有软时间窗约束的物流配送路径优化模型进行编码仿真实验，验证了改进遗传算法在局部搜索方面的优势，以及求解物流配送路径问题时的有效性。

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第一章 绪论

1.1 研究的背景

1.2 研究的目的和意义

1.3 国内外研究现状及存在的问题

1.4 研究内容与研究方法

1.5 本文组织结构

第二章 物流配送路径优化基本理论与模型建立

2.1 物流配送路径问题基本理论概述

2.2 物流配送路径问题常见模型分析

2.3 物流配送模型建立思路总结

2.4 构建带时间窗的车辆路径问题数学模型

2.5 本章小结

第三章 物流配送路径问题求解算法研究

3.1 物流配送路径问题求解算法复杂度分析

3.2 VRP问题求解算法分类

3.3 常见现代启发式算法与对比

3.4 本章小结

第四章 标准遗传算法分析与改进研究

4.1 基本遗传算法

4.2 遗传算法的改进策略研究

4.3 基于爬山算子和适应值共享的改进遗传算法设计

4.4 算例研究

4.5 本章小结

第五章 算法在物流配送路径问题优化中的应用

5.1 算法编码

5.2 适应度转换

5.3 交叉算子和变异算子

5.4 仿真与实验

5.5 本章小结

第六章 总结与展望

6.1 总结

6.2 展望

参考文献

致谢

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