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基于遗传算法的集配中心作业调度优化问题研究

作　者: 赵迪
导　师: 王喜富
学　校: 北京交通大学
专　业: 系统工程
关键词: 集配中心作业调度客户分组遗传算法
分类号: O224
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
下　载: 141次
引　用: 1次
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内容摘要

21世纪的竞争是供应链和供应链之间的竞争。供应链的建立是以实现整个供应链价值增值为前提的,供应链上任何一个节点企业的运作出现无序,都会影响整个供应链的绩效。集配中心承接上游企业的产品“集结”任务和下游产品“配送”任务,集配中心的作业效率直接影响整个供应链的协调运作。为了优化网络资源配置和协调物流任务分工,需要对集配中心作业调度问题进行研究。集配中心内部高效的作业调度策略对提高供应链的响应速度,增加竞争力都有着极大的作用。本文依据集配中心的基本理论及作业调度问题的优化方法,综合考虑集配中心资源有限性和客户对产品成本、时间紧急性不同要求对物流作业的影响,建立了集配中心作业调度优化模型,并采用具有全局空间搜索和隐含并行性优点的遗传算法对模型进行求解。优化的目标是根据产品集配需求和约束条件,合理配置集配中心资源,为每项物流活动确定具体的作业路线、时间、操作等内容。所建立的模型综合考虑了时间和成本因素,通过遗传算法计算得到各项物流活动的操作顺序和执行模式。模型还考虑了客户全面需求特性,从影响客户满意度的角度出发,采用定性和定量相结合的方式对客户进行分组,并针对每个客户组构造最优作业调度方式。在求解过程中,设计了适宜模型求解的遗传算法,运用MATLAB遗传算法工具箱加以实现。通过算例分析,验证本文所建模型及求解算法的有效性和合理性。

全文目录

致谢  5-6
中文摘要  6-7
ABSTRACT  7-11
1 绪论  11-16
  1.1 论文研究背景及意义  11
  1.2 国内外研究现状  11-14
    1.2.1 集配中心研究现状  11-13
    1.2.2 作业调度研究现状  13-14
  1.3 本文的研究内容和研究方法  14-15
  1.4 小结  15-16
2 集配中心业务流程及作业调度优化基础理论分析  16-30
  2.1 集配中心业务流程分析  16-23
    2.1.1 集配中心基本概念  16-18
    2.1.2 集配中心演化发展  18-19
    2.1.3 集配中心主要功能  19-20
    2.1.4 集配中心业务流程  20-23
  2.2 作业调度优化理论概述  23-26
    2.2.1 作业调度优化概述  23-24
    2.2.2 作业调度问题分类  24-25
    2.2.3 作业调度优化目标  25-26
  2.3 集配中心作业调度优化问题研究  26-29
    2.3.1 集配中心作业调度问题  26
    2.3.2 集配中心作业调度特点  26-27
    2.3.3 集配中心作业调度影响因素  27
    2.3.4 集配中心作业调度优化方法  27-29
  2.4 小结  29-30
3 作业调度优化算法研究  30-43
  3.1 组合优化问题  30-32
    3.1.1 组合优化问题分析  30-31
    3.1.2 算法复杂性  31-32
  3.2 数学规划法  32-33
  3.3 启发式算法  33
  3.4 智能优化算法  33-41
    3.4.1 禁忌搜索算法  33-34
    3.4.2 模拟退火算法  34-36
    3.4.3 蚁群算法  36
    3.4.4 人工神经网络  36-37
    3.4.5 遗传算法  37-41
  3.5 算法比较  41-42
  3.6 小结  42-43
4 集配中心作业调度优化问题模型建立与算法设计  43-54
  4.1 集配中心作业调度优化问题概述  43-44
  4.2 集配中心作业调度优化模型建立  44-47
    4.2.1 模型基本假设  44-45
    4.2.2 模型参数定义  45
    4.2.3 数学模型建立  45-47
  4.3 集配中心作业调度优化问题遗传算法设计  47-53
    4.3.1 染色体编码  47-49
    4.3.2 适应度函数  49-50
    4.3.3 初始化种群  50
    4.3.4 选择算子  50-52
    4.3.5 交叉算子  52-53
    4.3.6 变异算子  53
  4.4 小结  53-54
5 算例分析  54-65
  5.1 算例说明  54-56
  5.2 算例模型建立  56-57
    5.2.1 参数设置  56-57
    5.2.2 模型建立  57
  5.3 算法步骤  57-61
    5.3.1 客户分组  57-59
    5.3.2 遗传操作  59-61
  5.4 运行结果分析  61-63
  5.5 方案对比  63-64
  5.6 小结  64-65
6 结论与展望  65-67
  6.1 研究结论  65
  6.2 研究展望  65-67
参考文献  67-70
作者简历  70-72
学位论文数据集  72

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