基于混合粒子群算法解決整車(chē)物流網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化問(wèn)題.pdf

1、近年來(lái)，隨著市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的日趨加劇和成本壓力的不斷增加，國(guó)內(nèi)整車(chē)物流企業(yè)普遍面臨著降低成本和提升服務(wù)的矛盾，通過(guò)優(yōu)化來(lái)達(dá)到物流成本和服務(wù)水平的最佳平衡點(diǎn)，成為擺在所有整車(chē)物流企業(yè)面前最重要且緊迫的一項(xiàng)課題。倉(cāng)儲(chǔ)網(wǎng)絡(luò)是整車(chē)物流的基礎(chǔ)與核心，直接關(guān)系到整車(chē)物流的成本、效率及服務(wù)水平，倉(cāng)儲(chǔ)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化屬于最重要且有效的整車(chē)物流優(yōu)化。但整車(chē)物流倉(cāng)儲(chǔ)網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜性和多變性決定了其優(yōu)化工作的難度和風(fēng)險(xiǎn)，目前國(guó)內(nèi)針對(duì)整車(chē)物流倉(cāng)儲(chǔ)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的研究還相對(duì)薄弱，各整車(chē)

2、物流企業(yè)尚未形成先進(jìn)、實(shí)用、可推廣的優(yōu)化技術(shù)和方法，如何實(shí)現(xiàn)倉(cāng)儲(chǔ)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的有效性和穩(wěn)定性是整車(chē)物流企業(yè)迫切需要解決的問(wèn)題。 本文結(jié)合整車(chē)物流行業(yè)的特點(diǎn)和運(yùn)作實(shí)踐，提出了在定性分析與定量計(jì)算集成的整車(chē)物流倉(cāng)儲(chǔ)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化方法論指導(dǎo)下的物流網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的建模和算法求解方案。首先，本文重點(diǎn)綜合考慮常規(guī)庫(kù)存，多式聯(lián)運(yùn)，客戶(hù)服務(wù)滿(mǎn)意度等決策因素，建立基于決策因素的多成本制約的整車(chē)物流網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化模型；同時(shí)，將多客戶(hù)的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分解為單客戶(hù)相對(duì)簡(jiǎn)單網(wǎng)絡(luò)的

3、復(fù)合；最后，針對(duì)這一NP-Hard問(wèn)題，提出了混合遺傳算法，模擬退火算法的混合粒子群算法對(duì)模型進(jìn)行求解。其中在算法的解決中，采用多子群協(xié)同的同步優(yōu)化的策略，同時(shí)采用分層策略，對(duì)底層子群進(jìn)行同步隨機(jī)搜索，同時(shí)在上層子群對(duì)底層子群加以控制。另外又對(duì)粒子群的四個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題作了相應(yīng)的調(diào)整，借助遺傳算法中的變異算子，交叉算子，精英選擇算子對(duì)陷入局部最小的最優(yōu)粒子進(jìn)行擾動(dòng)，使得該子群最優(yōu)粒子跳出局部最小區(qū)域。最后，利用模擬退火算法控制粒子的更新，從而

4、加速算法的收斂。隨后，本論文結(jié)合國(guó)內(nèi)某知名整車(chē)物流企業(yè)的實(shí)際業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化實(shí)踐，對(duì)所提出的優(yōu)化技術(shù)進(jìn)行了實(shí)證研究，取得了令人滿(mǎn)意的效果，從而驗(yàn)證了技術(shù)的科學(xué)性和有效性。 論文首先立足于整車(chē)物流這一較為專(zhuān)業(yè)和個(gè)性的領(lǐng)域，從必要性和緊迫性的角度出發(fā)，闡述了研究整車(chē)物流倉(cāng)儲(chǔ)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化技術(shù)的主要目的和意義，以及工作成果和創(chuàng)新點(diǎn)。隨后，通過(guò)查閱大量的文獻(xiàn)資料，學(xué)習(xí)了普通貨物的物流網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化技術(shù)的國(guó)內(nèi)外研究和應(yīng)用成果，從中歸納出整車(chē)物流可參