基于改进的蚁群算法的汽车零部件入厂物流循环取货路径优化研究

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近年来,随着汽车行业的蓬勃发展,物流活动在企业的生产经营活动中所呈现出来的重要性越来越明显。然而,汽车销售疲软利润下滑态势日益凸显,物流成本更是逐年增长并且居高不下,汽车零部件入厂物流作作为易于控制的环节,当前的零部件入厂物流与日益增长的市场需求不相匹配,因此结合汽车零部件物流情况和特点,引进先进的零部件入厂物流模式,可以提高物流运作效率,降低物流成本,更好的满足汽车生产制造的需求。本文研究汽车零部件入厂物流环节,结合浙江省汽车生产企业的实际情况,引入软时间窗约束、时间惩罚系数和库存约束,提出了将汽车零部件入厂物流外包给第三方物流公司(TPL,Third Party Logistics)操作,建立带集配中心,探索了第三方组织汽车零部件入厂物流循环取货模型的构建和实施,重点研究循环取货模式下的路径优化,而且根据模型特点设计对应改进的求解算法,最后运用浙江省某汽车生产制造企业的实例进行验证。本文主要从以下几个方面研究:首先,本文阐述了汽车零部件入厂物流的研究背景和意义,从汽车零部件入厂物流、第三方物流(TPL)和循环取货模式的特征定义、发展现状着手,考虑汽车零部件入厂物流中存在的问题,对第三方物流(TPL)和循环取货模式的优缺点以及运作方法进行了分析研究,提出了在汽车零部件入厂物流中由第三方物流公司(TPL,Third Party Logistics)操作建立带集配中心的循环取货模型,综合分析了该模型的特点、实施意义和实施条件,对汽车行业的汽车零部件入厂物流的改善提供切入点。并且介绍了相关的求解算法,为改进算法提供理论基础。其次,根据前面的研究基础,结合汽车零部件入厂物流的实际情况,分析软时间窗、时间惩罚、库存约束等因素带来的影响,构建循环取货路径优化模型,并在基本的蚁群算法的基础上结合了禁忌搜索算法中的优势,设计改进的求解算法,利用Matlab软件进行仿真试验,验证了算法的有效和可行。最后,本论文选取浙江某汽车生产制造企业的实例,根据研究成果,引进第三方物流公司为其设计物流服务,重构入厂物流,建立循环取货模型并进行路径优化,用改进的算法进行应用验证,效果良好。
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