配送中心的运输路径优化研究图文精.docx
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配送中心的运输路径优化研究图文精
武汉理工大学
硕士学位论文
配送中心的运输路径优化研究姓名:
陈韦志
申请学位级别:
硕士专业:
系统工程
指导教师:
刘舒燕20071101
武汉理工大学硕士学位论文
摘要
随着市场经济的快速发展,作为“第三利润源泉”的物流对经济活动的影响日益明显,越来越引起人们的重视。
在现代物流中,配送是一个与消费者直接相连的重要环节,其体现了企业的核心竞争力。
而配送中心的运输路径如何优化一直是学者、咨询机构和企业关注的热点问题。
通过对运输路径优化,我们可以提高企业的运作效率,降低配送成本,实现物流科学化。
本文章基于管理学、运筹学、数学、系统科学相关理论,在充分调查研究的基础上,综合运用动态规划建模方法、蚁群优化算法、节约里程算法等,完成配送中心的运输路径优化的研究。
动态规划建模方法主要用于解决直送式配送运输路径优化,蚁群优化算法、节约里程算法用于解决分送式配送运输路径优化。
首先,本文章引入物流、配送以及配送中心的概念,简单的介绍了现代物流的基本理论。
对配送的叙述,本文详细的叙述了配送的主要流程以及配送与运输之间的关系。
配送中心作为实现配送功能的物流场所,文章简单的介绍了配送中心的分类,重点阐述了配送中心的作业环节,最后提出了配送运输路径的优化概念以及优化原则.其次,文章从两个角度分析研究配送中心的运输路径优化问题:
一个是直送式配送运输,另外一个是分送式配送运输。
在直送式配送运输中,路径的选择紧紧围绕配送网络展开讨论,主要是求解基于网络确定和网络不确定两种情况下的最短运输路径。
在网络不确定情况下,通过对配送网络的构建,提出了基于动态规划思想的最短路径搜索算法。
在分送式配送运输中,文章从考虑最短的运输路径与最少的运输费用两个角度建立车辆路径规划（VF2模型。
对于其模型的求解算法,文章引入了蚁群算法,并将蚁群算法与其它优化算法做了比较。
说明其优点所在。
最后,文章运用改进的蚁群算法求解车辆路径规划模型,该算法的丰要特点是正反馈和并行性,正反馈使得该算法很快发现较好解,并行性使得该算法易于实现并行计算。
针对该算法易陷入局部最优解、求解速度较慢的缺陷,本文通过对蚁群算法的改进和调整,构造出最大一最小蚁群算法。
最大一最小蚁群算法加快了解的收敛速度,实例验证该算法能更快地收敛到全局最优解,体现了改进蚁群算法的相对优越性。
关键词:
运输路径优化,分送式配送,车辆路径规划,蚁群算法
武汉理工大学硕:
I:
学位论文
Abstract
Followingthefastdevelopmentofmarketeconomy,as‘'Thethirdsourerofprofit”,thelogisticsisdaybydayobvioustotheeconomicactivityinfluence,moreandmorebringstopeople’saRenfion.Inmodemlogistics,distributionisanimportantlinkdirectlyconnectingwithcousumem,andembodiesthecorecompetenciesofenterprise.However,howtooptimizethetransportpathofdistributioncenter.'?
thisproblemhasbeenahottopicwhichthescholar、consultationorganizationandtheenterpriseconcern.
Throughtheoptimizationofthetransportpath,wecanimprovetheoperationalefficiencyofenterpriseandreducedistributioncosts,achievescientificlogistics.
Thispaperthatbusedonthemanagement,operationsreseardl,mathematics,scienceandrelatedtheoryofsystemsscience,completesthestudyoftheoptimizationofthetransportpathonthebasisofcompleteinvestigation,usingdynamicprogramming,ACOalgorithm,SavingmileageAlgorithm
andsooncomprehensively.Dynamicprogrammingisusedtosolvedirect-distribution.ACOalgorithmand髓vingmileage&ireusedtosolvedistribution—distribution.
Firstly,thispaperintroducestheIogistics,distributionandthedistributioncenter,andsimpleintroducedthebasictheoryofmodemIogistics.Tonarratethedistribution,thisarticleindetailnarratestheprocessofdistribution、therelationshipbetweendistributionand仃ansport.Distributioncenterisalogisticsplacerealizingdistributionfunction,andthisarticlesimplyintroducescategoriesofdistributioncenter,withemphasisnarratestheworklinkofdistributioncenter,andfinallyputtsforwardtheoptimizationconcept
andtheprincipleofoptimizationaboutdistributionBansportpath.Secondly,thispaperanalyzesandstudiestheproblemofoptimizationaboutdistributioncenter’mmsponpathfromtwoperspectives:
oneisdirect-distributionandtheotherisdistribution—distribution.Ondirect—distribution,thechoiceofpathcloselyfocusonthedistributionnetwork,ourmainSolvingistheshortestTransportpathinbothcertainanduncertainnetwork.OnuncertainnetworLthroughtheconstructionofdistributionnetwork,wehaveproposedShortestPathSearchalgorithmBasedonthethinldngofdynamicprogramming.Ondistribution-distribution,thispaperestablishesvehicleroutingproblemmodelfrom
twoperspectives:
oneisshortesttransportpath;theotherisⅡ
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minimumtransportcosts.Onthealgorithmsolvingmodel,thispaperintroducesACOalgorithm,andmakesacomparisonbetweentheAC0algorithmandotheroptimizationalgorithm,thenpointsoutitsadvantages.Finally,thispaperUSeSimprovedACOalgorithmtosolvevehicleroutingproblemmodel.ACOalgorithm’mainfeaturesarepositivefeedbackandparallelism.Positivefeedbackmakesthealgorithmquicklydiscoveredaberetsolution,andparallelismmakesthealgorithmeasytoachieveparallelcomputing.ButthealgorithmeasilyUappedintolocaloptimalsolutionandsolvedtheproblemmoreslowly,thispaperconstructedMax—MinACOalgorithmthroughtheimprovement
andadjustmentofAC0algorithm.Max・MinAC0algorithmSpeedsuptheconvergencespeedofSolution,anditcanbefasterconvergencetotheglobaloptimalsolutionthathasbeenverifiedbyspecificexamples.anthisreflectstherelativesuperiorityofimprovedACOalgorithm.
Keywords:
theoptimizationofthetransportpath,distribution—distribution,vehicleroutingproblem,ACOalgorithm
In
此页若属实.请研究生及导师签名,并蓑订在掌位论文的摘要前。
独创性声明
本人声明,所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。
据我所知,除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得武汉理工大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。
与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。
研究生（签名:
聿埠L醐卫生关于论文使用授权的说明
本人完全了解武汉理工大学有关保留、使用学位论文的规定,即:
学校有权保留送交论文的复印件,允许论文被查阅和借阅;学校可以公布论文的全部内容,可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文.
（保密的论文在解密后应遵守此规定
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1.1研究目的与意义
1.I.1研究目的
第1章导论
近年来,随着市场经济发展步伐的加快,作为“第三利润源泉”的物流对经济活动的影响日益明显,越来越引起人们的重视。
而配送中心的运输路径如何优化都是学者、咨询机构和企业关注的热点问题。
传统模式下的配送路径选择丰要是根据人们的经验而确定,并没有形成一套完整的科学方法。
因此,实际的路径选择往往不是最佳的配送路线方案,从而造成了大量的资源浪费。
21世纪随着我国加入wro,在发展社会丰义经济体制的过程中,涉足物流可谓趋之若鹜,先进的物流技术对于很多企业都至关重要,尤其是第三方物流、第四方物流企业。
物流行业属于服务业,它所追求的是以尽可能低的物流成本创造最多的物流服务,顾客满意度永远都是物流体系的重要指标之一。
这就要求专业的物流公司必须在原有的基础上提高物流效率,配送中心只有改变传统的储运模式,建立一套科学的配送技术,才能适应新时代的需要。
而我国目前的配送中心大多是传统的储运公司转变而来的,存在着很多问题,如配送线路不合理、货物不能准时抵达需要地、资源浪费严重等…。
本文从上述现实背景下,引入运输路径模型,通过数学的方法解决配送中心的配送运输路径选择问题,并通过蚁群算法进行求解该问题,分析说明这种方法对我国的物流业的实际发展有一定的应用价值,从而推动我国物流产业的发展。
I.1.2研究意义
随着上个世纪八十年代现代物流理念的引入,我国物流行业在经历快速发展的同时,管理上也面l临着诸多挑战。
我国物流行业处于发展的初期,各个企业在成本、信息化、速度、服务内容等诸多方面存在着许多不足,而在发展的同时又面临着外
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在强大竞争压力。
我国物流行业要想在新世纪牛存和发展,必要实现从传统仓储流通企业向现代物流服务供应商的转型,实现竞争能力的飞跃。
物流行业需要在行业内部形成有利的竞争机制,帮助各个企业根据其自身的优势和不足,制定前瞻性的战略,有针对性的发展壮大自己,这就需要借助先进的管理工具和科学的方法来解决各种弊端…。
然而我国大部分物流企业仍旧采用传统的管理模式,而从事配送业务的物流企业并没有形成完整的配送线路技术。
在当今市场经济日趋完善、企业之间的竞争越来越激烈的情况下,传统的线路选择方案已经不能够满足社会的需要。
与此同时,配送中心的运输路径优化作为一种新兴的配送技术,由于其自身所具有的独特的优势很好满足了我国从事配送业务的物流企业的变革需要。
1.2国内外研究现状
1.2.1VRP国内外研究现状
1959年Danting和Ram辩r在（Thetruckdispatchingproblem}中首次提出车辆路径问题（VehicleRoutingProblem,VRP,VRP一般定义为:
对一系列发货点和/或收货点,组织适当的行车路线,使车辆有序地通过它们,在满足一定的约束条件（如货物需求量、发送量、交发货时间、车辆容量限制、行驶里程限制、时间限制等下,达到一定的目标（如路程最短、费用最小、时间尽量少、使用车辆尽量少等。
1971年,Eilon等人提出将动态规划法用于固定车辆数的VRP,通过递归方法求解。
其后,Christofields提出了状态空间松弛,极大地减少了状态数量。
1974年,
Wren,Gillett等人提出Sweep算法（扫描法。
1981年,Christofides等人提出了k度中心树和相关算法,对固定车辆数m的m-TSP进行k度中心树松弛。
后来,M.LFisher对这种方法做了进一步改进,可求解有134个客户的VRP。
1981年,Fisher等人针对带能力约束、时间窗口以及无停留时间的VRP,提出了三下标车辆流方程。
基于Bende晤的分解方法,他们提出了
2
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一种启发式算法,保证在有限的步骤内找到优化解。
Fisher等人用它计算了有50—199个客户的VRP。
Martello和Desrochers.ⅢlJ分别提出了相应的改进算法”。
。
1991年,Gendreau等人将禁忌搜索方法应用于VRP。
该算法求解过程中的邻域,是通过GEM过程得到的。
它针对VRP比较好的启发式算法,可以成功地应用于许多经典的VRP。
其后E.Taillard等人通过按角度和路径重心对原问题的空间进行分割,再用禁忌搜索结合模拟退火对予问题求解,实现了对问题求解的并行化。
1991年Th卸giah和1993年Joe分别用遗传算法求解VRPTW,但是都存在“早熟收敛”的问题。
1994年,P.Wark等人提出了重复匹配的方法,该算法在其模型里同时考虑了时间约束和能力约束,因此适用于这类具有强约束的VRP。
重复匹配算法也可求解较大规模的问题（199个客户1。
1996年,J.tzwrence将遗传算法用于VRP的研究,并可有效求解带时间窗口的VRP。
Barbarosoglu&Ozgur（19997利用禁忌搜寻法为土耳其某物流公司构建一决定货车配送点顺序的方法DETABA,以二种乱数选取节点的方法产生初始解,找到其中最佳的解作为初始解,再以插入法（InsertionProcedure作为搜寻邻近解的移步方法,最后以2-opt改善方法找到最优解的值”’。
姜大立等人1999年在分析VRP现有启发式算法的基础上,构造了VRP的染色体表达,并对染色体进行可行化影射,建立了VRP的遗传算法。
可以有效求得优化解或近似优化解。
张涛等人1999年通过遗传算法来保证搜索的全局性,用3一OPT算法来加强局部搜索能力,得到针对VRP的混合算法。
Su&Chen（19998成功地将自组织影射网络应用在车辆配送区域及路线规划问题的求解上,其算法的主要概念是利用类神经网络快速运算、自我组织与平行处理的特性,配合M个一维环状网络拓扑来表现车辆路线配送问题.
1.2.2蚁群算法求解Ⅵ冲的国内外研究现状
蚁群算法是由意大利学者M.Dorigo、A.Colomi、V.Manizzo等人在90年代初提出的一类新的现代启发式算法,该算法的特点是模拟自然界中蚂蚁的群体行为,自然蚁群总是能够发现从蚁巢到食物源的最短路径。
蚂蚁在行走过的路上会留下一种
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挥发性的激素,蚁群就是通过这种激素来进行信息交流,而蚂蚁会趋向于走激素积累较多的路径。
找到最短路径的蚂蚁总是最先返回巢穴,从而在路上留下了较多的激素。
由于最短路径上积累了较多的激素,选择这条路径的蚂蚁就会越来越多,到最后所有的蚂蚁都会趋向于选择这条最短的路径。
M.Dorigo将蚁群算法应用于求解TSP问题,取得了较好的结果。
G.Bilchev等人研究了求解连续空间优化问题的蚁群系统模型,并用来解决某些实际工程设计问题“”。
为了克服基本蚁群算法的不足,提高搜索效率,避免过早停滞,一系列改进蚁群算法相应提出,其中主要的一些算法如下:
M.Dorigo和Maniezzo.V在1996年提出了Ant.QSystem,在该算法中对每一只蚂蚁个体的移动规则进行了修改,并修改了全局更新公式,该算法有利于实现全局搜索。
ThomasStutzle和HolgerHoos在1997年提出了MMAS（Max2minantsystem算法,其基本思想是:
在蚁群算法中仅对每一次循环中的最优蚂蚁所走路径上的信息素进行调整容易出现停滞现象,为了避免停滞,将^分支因子引入,使其作为衡量群体多样性的一个指标。
当^分支因子低于某一数值时,便对各个路径上的信息素浓度进行动态调整,以避免过早出现停滞。
但^分支因子计算较为复杂,且对其界限不容易把握,不便于实际应用。
LM.Gambardella和M.Dorigo在2000年提出了混合型蚁群算法HAS,在该算法中,经过每次循环蚂蚁建立各自的解,再以各自的解为起点用某种局部搜索算法求出局部最优解,从而可以迅速提高解的质量”1。
W.I.Gutjahr在2000年提出了一种以图为基础构建的蚁群系统框架,在一定条件下每次迭代所得到的解能以近似于1的概率向最优解收敛。
1.3研究内容与研究方法
1.3.1研究内容
本文主要从两个角度来分析研究配送中心的运输路径优化问题:
一个是直送式
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配送运输,另外一个是分送式配送运输。
在直送式配送运输中,路径的选择紧紧围绕配送网络展开讨论,丰要是求解摹于网络确定和网络构建两种情况下的最短运输路径:
分送式配送运输是本文研究的重点也是难点,丰要内容是其中的车辆路径问题模型的建立及其问题的求解,文章从多个角度考虑模型的建立,并将蚁群算法应用于求解当中。
1.3.2本文研究的方法
本论文基于管理学、运筹学、数学、系统科学相关理论,在充分调查研究的基础上.综合运用动态规划建模方法、蚁群优化算法、节约里程算法等,完成配送中心的运输路径优化的研究,并且有自己的一些创新。
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2.1物流的概念
第2章现代物流综述
2.1.1物流概念的产生
目前国际上物流学界对于物流产生的原因基本上有两种观点:
一种是经济动因,他们认为物流概念是起源于人们对协调经济活动中物流及其相关活动的追求;另一种军事动因,物流概念已经在1905年由美国少校琼西・贝克（MajorChaunceyB.Bal障n明确地解释了,即那个与军备的移动、与供应相关的战争的艺术的分支嘲。
2.1.2物流的定义
研究物流的定义,有助于我们从历史的角度深刻认识物流的本质,通过比较不同的物流定义可加深对物流概念的理解。
本文列出了美国、欧洲、日本以及中国的物流定义。
（1美国的物流定义
可以将美国的物流定义归纳为四大派别:
管理派、工程派、军事派、企业派。
①管理派
管理派以物流管理协会为代表,1985年该协会对物流做了这样的定义:
物流是对货物、服务及相关信息从起源地到消费地的有效率、有效益的流动和储存进行计划、执行和控制,以满足顾客要求的过程。
②工程派
工程派以美国物流工程师学会为代表,1974年该学会对物流所做的定义为:
物流是与需求、设计、资源供给与维护有关,以支持目标、计划及运作的科学、管理工程及技术活动的艺术。
③军事派
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美国空军1981年关于物流的定义对具有代表性,其定义是:
物流是计划、执行军队的调动与维护的科学。
按照最全面的定义,物流与军事活动的诸方面相关:
a.军事物资的设计、开发、采购、储存、运输、分配、保养、疏散及废弃处理;
b.军事人员的运输、疏散和安置;
C.军事装备的采购或建设、保养、运营及废弃处理;④军事服务的采购或提供。
④企业派
美国一家著名物流公司ExclLogisticsCo1997年在《物流术语词汇集》中该物流下了三种定义:
①物流是与计划和执行供应链中商品及物料的搬运、储存及运输相关的所有活动,包括废弃物品及旧品的回收复用:
②物流是围绕物料管理和实物流通所发挥的功能;
③物流是对静态和动态库存的管理”’。
（2欧洲的物流定义
欧洲物流协会1994年发表的‘物流术语》中将物流定义为:
物流是一个系统内对人员及/或商品的运输、安排及与此相关的支持活动的计划、执行与控制,以达到特定的目的。
（3日本的物流定义
日本日通综合研究所1981年在《物流手册》上对物流的定义是:
物流是物质资料从供给这项需要者的物理性移动,是创造时间性、场所性价值的经济活动。
从物流的范畴来看,包括:
包装、装卸、保管、库存管理、流通加工、运输、配送等诸种活动。
如果不经过这些过程,物就不能移动。
（4中国的物流定义
《中华人民共和国标准・物流术语》1997年将物流定义为:
物品从供应地向接受地的实体流动中,根据实际需要,将运输、储存、装卸、搬运、包装、流通加工、配送、信息处理等功能有机结合来实现用户要求的过程.
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2.1.3对物流定义的理解
仅凭各种物流定义,我们不可能正确理解物流,因为定义本身不能说明一切问题,甚至有人会望文生义。
本人列出了理解物流定义应该注意的四点….
（1物流的研究
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