物流配送中車輛路徑生成策略的研究與實現(xiàn).pdf

1、物流配送是物流活動中直接與消費者相連的環(huán)節(jié)。在物流的各項成本中，配送成本占了很大的比例，而車輛路徑優(yōu)化的合理與否直接影響配送成本。因此，采用科學(xué)、合理的方法解決車輛路徑優(yōu)化問題，是物流配送中非常重要的一個環(huán)節(jié)。
　　 本課題以現(xiàn)代物流配送環(huán)節(jié)中的車輛路徑問題為研究對象，結(jié)合實際物流配送中配送中心多、問題規(guī)模大、約束條件多、復(fù)雜性高等問題，提出一種基于“集群第一，路線第二”的路徑生成策略。該策略首先使用改進的K-Means聚類算法

2、實現(xiàn)客戶的配送區(qū)域的自動劃分，將大規(guī)模的VRP簡化成小規(guī)模的VRP，降低計算量，提高求解速度；其次使用改進的PFIH算法和變鄰域搜索(VNS)算法相結(jié)合的混合啟發(fā)式算法求解配送區(qū)域內(nèi)車輛路徑優(yōu)化問題。
　　 基于上述策略，本文的主要工作如下：
　　 (1)物流配送區(qū)域及客戶的聚類分析。分析影響配送過程的主要囚素，以減少求解復(fù)雜性為目標(biāo)，采用改進的K-Means算法實現(xiàn)客戶配送區(qū)域的自動劃分。
　　 (2)帶時間窗

3、約束的車輛路徑問題數(shù)學(xué)模型的構(gòu)建和初始可行車輛配送路線的求解。在實現(xiàn)對客戶點配送區(qū)域劃分的基礎(chǔ)上，使用一種改進的PFIH算法求解配送區(qū)域內(nèi)車輛初始可行路徑，得到備選的車輛路徑方案集合。
　　 (3)路線改進和路線優(yōu)化。為提高生成的車輛路徑的效率和質(zhì)量，在所得到的備選車輛路徑集合中，基于Voronoi多邊形鄰域相似信息的性質(zhì)，使用變鄰域搜索算法的操作對備選方案進行路徑改進與路線優(yōu)化，得到較優(yōu)解。
　　 (4)煙草物流配送原