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1、隨著市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展,企業(yè)信息化顯的越來(lái)越重要。物流被稱(chēng)作“第三方利潤(rùn)源”也受到了各行各業(yè)的重視并得到了較快的發(fā)展。將計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò),電子商務(wù)等技術(shù)與物流相關(guān)技術(shù)結(jié)合起來(lái),實(shí)現(xiàn)物流信息的共享性與網(wǎng)絡(luò)化是現(xiàn)代物流的基本特點(diǎn)。越來(lái)越多的大規(guī)模生產(chǎn)企業(yè),紛紛建立起來(lái)了物流配送中心,將物流配送作為本企業(yè)的核心業(yè)務(wù),更加重視商品的流通效率和對(duì)市場(chǎng)的響應(yīng)速度。
本文主要對(duì)物流配送業(yè)務(wù)以及物流管理作了詳細(xì)介紹,結(jié)合福建中煙工業(yè)公司物流配送
2、業(yè)務(wù)基本流程,研究物流各個(gè)環(huán)節(jié)相關(guān)技術(shù),提供更為有效的解決方案。重點(diǎn)對(duì)物流配送過(guò)程中的車(chē)輛調(diào)度問(wèn)題進(jìn)行了深入的研究,建立車(chē)輛調(diào)度基本模型,通過(guò)遺傳算法和最短路徑算法對(duì)模型進(jìn)行求解,形成有效的配車(chē)方案和行車(chē)路線(xiàn)。主要包括以下幾個(gè)方面:
(1)在物流配送車(chē)輛調(diào)度過(guò)程中,分析了車(chē)輛調(diào)度的基本問(wèn)題。并且根據(jù)車(chē)輛行駛的約束條件和優(yōu)化目標(biāo),建立了車(chē)輛調(diào)度的數(shù)學(xué)模型。針對(duì)車(chē)輛送貨裝載量的不同,將該問(wèn)題分為車(chē)輛滿(mǎn)載調(diào)度和車(chē)輛非滿(mǎn)載調(diào)度模型
3、。本文通過(guò)兩種不同的算法分別求解了兩種不同車(chē)輛調(diào)度模型,并且將該模型應(yīng)用于物流配送系統(tǒng)中。
(2)在求解車(chē)輛非滿(mǎn)調(diào)度模型中,針對(duì)煙草工業(yè)企業(yè)集團(tuán),使用改進(jìn)的遺傳算法,研究了遺傳算法中選擇、交叉和變異三種遺傳算子基本原理,并且針對(duì)傳統(tǒng)遺傳算法染色體編碼方案的不足之處,提出了一種改進(jìn)的染色體編碼方案。這種編碼方案有效的提高了遺傳算法的執(zhí)行效率,簡(jiǎn)化了遺傳算子的操作。在處理帶時(shí)間窗約束的車(chē)輛調(diào)度問(wèn)題時(shí),并沒(méi)有使用特殊的遺傳算子去
4、求解,而是在目標(biāo)函數(shù)中引入懲罰函數(shù)來(lái)加以限制。懲罰函數(shù)同時(shí)兼顧到車(chē)輛早到客戶(hù)點(diǎn)的等待成本以及車(chē)輛晚到客戶(hù)點(diǎn)的懲罰成本,并且通過(guò)相關(guān)的數(shù)學(xué)函數(shù)將之量化。
(3)對(duì)于車(chē)輛滿(mǎn)載的調(diào)度模型,車(chē)輛的行車(chē)路線(xiàn)是一種單點(diǎn)送貨路線(xiàn),是典型的最短路徑問(wèn)題,本文主要通過(guò)Dijkstra算法來(lái)求解。在針對(duì)傳統(tǒng)Dijkstra算法出現(xiàn)的瓶頸問(wèn)題,本文也提出針對(duì)此算法的改進(jìn)方式和優(yōu)化策略。
(4)本文在處理多個(gè)源點(diǎn)車(chē)輛調(diào)度問(wèn)題時(shí),將客
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