【摘 要】
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近年来,物流行业凭借它巨大的利润空间在我国已经悄然兴起,成为中国目前最重要的竞争领域。在物流企业运作成本中配送成本占了极高的比例,摆在物流从业者面前主要的问题是如
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近年来,物流行业凭借它巨大的利润空间在我国已经悄然兴起,成为中国目前最重要的竞争领域。在物流企业运作成本中配送成本占了极高的比例,摆在物流从业者面前主要的问题是如何以最低成本完成客户的运输任务,实现企业利润的最大化。配送中的车辆调度问题(Vehicle Routing Problem, VRP)是科学界的NP难题,现实生活中因其复杂多变的因素更是难以解决。本文在综合分析大量的启发式算法之后,决定采用并行性好、鲁棒性强、采用正反馈机制的蚁群算法来解决VRP问题。为了解决传统蚁群算法中收敛速度慢、容易出现局部最优解的情况,又针对VRP中最常见的情况-有软时间窗限制的车辆路径优化问题(VRPSTW)进行了改进,把时间限制问题加进了蚁群算法的状态转移概率中去,切合了VRPSTW问题的要点。之后对VRPSTW进行分析和建模,利用改进的蚁群算法给出了具体的解决步骤。在验证它的优越性和实用性之后,将其应用于开发的物流车辆调度决策系统中去。接着,论文完成了系统的总体设计,包括系统架构设计、功能模块设计和数据库设计等,并在此基础上进行了系统的实际开发,最终实现了车辆调度决策系统的整个流程。本课题所开发的物流车辆调度决策系统采用Google电子地图作为基础地图,利用ArcGIS强大的编辑和处理地图能力,把客户的地理坐标编辑成图层添加进地图中,最终结合改进的蚁群算法来实现VRPSTW的智能化和可视化,具有较强的实用价值。
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