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基于免疫蚁群算法的应急物流配送路径优化研究

作 者: 吴向儒
导 师: 曹庆奎
学 校: 河北工程大学
专 业: 管理科学与工程
关键词: 应急物流 配送路径 蚁群算法 免疫算法 免疫蚁群算法
分类号: TP18
类 型: 硕士论文
年 份: 2013年
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内容摘要


当大规模突发事件发生后,灾区急需大量的应急物资,但由于缺乏合理规划的应急物流方案,致使有些灾区不能及时收到应急物资,引起供给过剩,而有些重复配送,导致应急物资配送效果不显著;另外,由于灾害中不确定因素影响救援工作的正常进行,使得救援难度非常大。因此,研究突发事件应急物流配送路径优化问题对实现应急物流系统整体优化以及提高整个物流链的配送效率具有重要意义。本文首先阐述了应急物流配送路径优化问题的研究背景、研究意义,分析了国内外的研究现状,论述了应急物流的定义、特征、与一般物流的区别以及应急物流系统的结构和功能,探讨了车辆路径问题的定义和分类情况以及配送路径的优化方法;其次,通过突发事件对应急物流配送路径的影响分析,建立应急物流配送路径优化模型,突出了应急物流对救援时间的严格要求,考虑了道路中车辆通行的安全性,配送过程的经济性,同时考虑到自然灾害等突发事件可能造成的随机性;再次,概述了免疫算法蚁群算法的基本原理和算法的优缺点等情况,然后阐述了免疫蚁群算法的设计思想和基本步骤;最后,分别用免疫蚁群算法和蚁群算法对问题进行求解,结果验证了免疫蚁群算法的有效性和可行性。

全文目录


摘要  6-7
Abstract  7-11
第1章 绪论  11-17
  1.1 研究背景及意义  11-12
    1.1.1 研究背景  11-12
    1.1.2 研究意义  12
  1.2 国内外研究现状  12-15
    1.2.1 国外研究现状  12-14
    1.2.2 国内研究现状  14-15
    1.2.3 研究中存在的主要问题  15
  1.3 本文的主要研究内容及方法  15-17
    1.3.1 研究内容  15
    1.3.2 研究方法  15-16
    1.3.3 创新点  16
    1.3.4 技术路线  16-17
第2章 应急物流配送路径的基础理论  17-28
  2.1 应急物流的基础理论  17-20
    2.1.1 物流配送的概念与作用  17-18
    2.1.2 应急物流的定义  18-19
    2.1.3 应急物流的特征  19-20
    2.1.4 应急物流与一般物流的区别  20
  2.2 应急物流配送理论  20-24
    2.2.1 应急物流的配送  20-22
    2.2.2 应急物流系统的结构以及功能  22-24
  2.3 应急物流配送车辆路径优化  24-27
    2.3.1 车辆路径问题定义  24-25
    2.3.2 车辆路径问题分类  25
    2.3.3 配送路径的优化方法  25-27
  2.4 本章小结  27-28
第3章 应急物流配送路径优化模型  28-36
  3.1 组合优化问题概述  28-30
    3.1.1 组合优化问题的数学描述  28-29
    3.1.2 处理多目标组合优化问题约束条件的方法  29-30
  3.2 建模思想  30-32
    3.2.1 应急物流配送路线选择的影响因素  30-31
    3.2.2 应急物流配送路径选择的目标  31-32
  3.3 配送路径优化模型  32-35
    3.3.1 模型假设  32
    3.3.2 模型描述和符号说明  32-33
    3.3.3 模型构建  33-35
  3.4 本章小结  35-36
第4章 免疫蚁群算法的原理与方法  36-50
  4.1 免疫算法的基础理论  36-41
    4.1.1 免疫算法的提出  36-39
    4.1.2 免疫算法的基本原理  39-40
    4.1.3 免疫系统和免疫算法的特点  40-41
  4.2 蚁群算法的基础理论  41-46
    4.2.1 蚁群算法的基本概念  41
    4.2.2 蚁群算法的基本原理  41-43
    4.2.3 蚁群算法的优缺点  43-44
    4.2.4 蚁群算法的数学模型  44-45
    4.2.5 蚁群算法的实现步骤  45-46
  4.3 免疫蚁群算法的基本理论  46-49
    4.3.1 免疫蚁群算法的设计思想  46-47
    4.3.2 免疫蚁群算法的基本步骤  47-49
  4.4 本章小结  49-50
第5章 免疫蚁群算法在应急物流配送路径优化中的应用  50-59
  5.1 路径优化的算法设计  50-53
    5.1.1 免疫算子的构造  50-51
    5.1.2 设置启发信息  51
    5.1.3 初始抗体预处理  51-52
    5.1.4 亲和力和排斥力的计算  52-53
    5.1.5 参数选择  53
  5.2 算例分析  53-58
    5.2.1 应急物流配送模型的数据来源  53-55
    5.2.2 优化结果对比分析  55-57
    5.2.3 收敛性比较  57-58
  5.3 本章小结  58-59
结论  59-61
致谢  61-62
参考文献  62-67
作者简介  67
攻读硕士学位期间发表的论文和科研成果  67-68

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 自动化基础理论 > 人工智能理论
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