基于改进遗传算法的车货动态配载模型研究与设计

摘要

中国公路物流占据货物运输的主导地位，近几年随着我国经济的飞速发展，公路物流业务量逐年增加，这给我国物流行业带来了前所未有的发展机遇，出现了大量的物流信息服务平台。然而，随着物流业务的增多，也凸显出了很多问题，如物流信息标准化建设不够完善、信息服务平台智能化水平不高、车货配载效率较低、信息服务平台信用体系建设不够完善等问题。因此，探讨车货配载模式、研究车货配载系统为我国物流业提供可借鉴的发展思路，对提高社会资源的最优化配置具有重要意义。
　　本文在大量的国内外文献阅读和对企业充分调研的基础之上，首先研究了车货配载服务平台的发展现状，并对众多平台进行了分类，分析了平台功能和需求，也同时发现了其中存在的问题;在此基础之上设计了车货动态配载调度系统的业务流程，并以此为基础，结合层次分析法、模糊综合分析法设计了基于属性的车货初步匹配办法，同时进行了实例验证。在基于属性匹配的环节以后，重点对车货动态配载方式进行了详细阐述和验证，设计了车货动态配载的模型，模型以货车司机收益为目标函数，以最大载重、运行时间窗、路径合理性等为约束条件，并采用改进的遗传算法设计了求解方法，算法首先结合蚁群算法将染色体种群初始化，进而在交叉、变异、选择、种群调整等过程中均进行了适合于该问题模型的改进优化。最后，对文章中提出的遗传算法进行了仿真实验，实验过程详细对改进后的遗传算法在算法效率、准确性等方面的性能进行了分析，同时验证了算法在车货配载业务中动态性的可行性。

目录

声明

致谢

摘要

第一章 绪论

1．1 研究背景及意义

1．2 研究现状

1．2．1 物流供需平台研究现状

1．2．2 物流供需匹配研究现状

1．2．3 车货动态配载及合乘算法研究现状

1．3 研究方法

1．4 研究内容及技术路线

1．4．1 研究内容

1．4．2 技术路线

第二章 相关概念及理论概述

2．1 物流信息服务平台概述

2．1．1 车货配载信息服务平台发展现状

2．1．2 车货配载智能应用平台发展现状

2．2 车辆路径优化及派单算法概述

2．3 文章相关算法介绍

2．3．1 遗传算法

2．3．2 层次分析法

2．3．3 模糊综合评价法

2．4 车货配载方式分类

2．4．1 按照车货出发地与目的地的划分

2．4．2 按照合载车辆数量的划分

2．4．3 按照时间窗的划分

2．4．4 按照合载频次的划分

2．4．5 按照中途是否换载的划分

2．4．6 按照静态合载与动态合载的划分

2．5 本章小结

第三章 车货动态配载业务流程分析与设计

3．1 车货配载业务分析

3．1．1 车货配载业务主体

3．1．2 车货配载业务主体需求

3．1．3 车货配载业务主要目标

3．1．4 车货配载业务设计原则

3．2．1 车货配载业务总流程

3．2．2 货源方和车源方属性匹配流程

3．2．3 车货动态配载流程

3．3 本章小结

第四章 基于属性的车货匹配办法

4．1 问题描述

4．2 基于属性的车货匹配模型构建

4．2．1 影响车货匹配的因素

4．2．2 构建匹配模型

4．2．3 描述因素含义

4．3 相关指标权重确定

4．3．1 匹配模型指标权重确定

4．3．2 货源信誉评价指标权重确定

4．4 计算货源信誉值方法

4．5 货源匹配实例

4．6 本章小结

第五章 基于改进遗传算法的车货动态配载方法

5．1 问题描述

5．2 货车动态配载模型设计

5．2．1 基本符号说明

5．2．2 目标函数

5．2．3 约束条件

5．2．4 数学模型

5．3 基于改进遗传算法的车货动态配载算法

5．3．1 求解算法原理及流程

5．3．2 蚁群算法寻找可行解

5．3．3 编码策略

5．3．4 适应度函数

5．3．5 交叉操作

5．3．6 变异操作

5．3．7 惩罚机制与选择操作

5．3．8 种群规模调整策略

5．3．9 动态刷新时的选择策略

5．3．10 算法改进分析

5．4 本章小结

第六章 算例分析

6．1 案例介绍

6．2 求解过程

6．2．1 初始解

6．2．2 第一个节点更新

6．2．3 第二个节点更新

6．2．4 第三个节点更新

6．3 算法性能分析

6．4 实验分析

6．5 本章小结

第七章 总结与展望

7．1 论文总结

7．2 研究展望

参考文献

附录

攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况