【摘 要】
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经济社会的快速发展使得同城配送业务量逐年增加,2017年我国同城配送业务量高达416.8亿件。同时,对于人口日益增长的城市,交通问题日益突显,交通拥堵、行人、红绿灯以及非机动车辆等越来越成为影响同城配送发展的不利因素,交通道路的难以预测性也对同城配送带来了新的挑战,使得企业同城配送在途延误时间长、配送成本高,未能按照客户要求及时、准确将物品送到指定地点等问题不断制约着企业的发展与竞争能力。因此,研
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经济社会的快速发展使得同城配送业务量逐年增加,2017年我国同城配送业务量高达416.8亿件。同时,对于人口日益增长的城市,交通问题日益突显,交通拥堵、行人、红绿灯以及非机动车辆等越来越成为影响同城配送发展的不利因素,交通道路的难以预测性也对同城配送带来了新的挑战,使得企业同城配送在途延误时间长、配送成本高,未能按照客户要求及时、准确将物品送到指定地点等问题不断制约着企业的发展与竞争能力。因此,研究如何结合城市路段实时交通数据,为企业进行路径优化,以避免交通拥堵等情况对同城配送时间、成本的影响显得尤为重要。本文以A企业同城配送为研究对象,首先分析A企业同城配送现状,并明确A企业同城配送存在的问题,阐述动态路径优化基本原理。其次,从配送时间和车辆使用数两个维度出发,建立路段总旅行时间成本和总车辆使用成本最小的数学模型;并且充分考虑路段实时交通数据对配送路径的影响,计算在不同实时交通数据影响下的路段权重。在此,本文创造性的引用冲击波理论来研究路段交通流量、密度之间的关系,以分析路段拥堵对配送时间的影响。同时,在道路交叉路口,运用Webster稳定延误模型和Akcelik瞬时延误模型来分析红绿灯等因素对配送时间的影响,并且引入行人、非机动车辆以及道路宽度因素建立修正模型。再次,研究三种不同实时交通数据更新机制,即只在客户处更新、每隔一段时间更新及基于关键点更新,通过验证分析得出本文提出的基于关键点更新机制更具有效性的结论。此外,针对基本蚁群算法存在易于陷入局部最优和收敛速度较慢的缺点,提出应用最大-最小蚁群算法对A企业同城配送进行动态路径优化。最后,考虑在正常交通情况、常发性道路拥堵情况以及非常发性道路拥堵情况下,分别为A企业同城配送进行动态路径优化,并与原本未考虑实时交通数据影响的情况进行对比。研究结果表明,在考虑道路拥堵和交叉路口等实时交通数据对配送路径影响的情况下,可以有效规划A企业同城配送线路和降低配送总成本;并且,在考虑的3种情况中,正常交通状态下的旅行时间最短,配送总成本最低,符合实际情况,也验证本优化模型的可行性,对A企业解决同城配送过程存在的问题提供参考。
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