城市快递配送条件下的多目标车辆路径优化研究

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1、ClassifiedIndex：C491U.D.C：580DissertationfortheMasterDegreeinManagementRESEARCHONTHEMULTI-OBJECTIVEVEHICLEROUTINGOPTIMIZATIONINURBANEXPRESSDISTRIBUTIONCandidate：YangZhiqingSupervisor：Prof.LuQiangViceSupervisor：AssociateProf.TianQingAcademicDegreeAppliedfor：MasterofManagement Sp

2、eciality：BusinessAdministrationAffiliation：ShenzhenGraduateSchool DateofDefence：July,2015Degree-Conferring-Institution：HarbinInstituteofTechnology哈尔滨工业大学管理学硕士学位论文摘要近年来国内快递行业取得迅猛发展，随着消费者需求和效率意识的不断提升，人们对快递行业也提出了更高的服务要求。城市快递配送作为快递服务的最后环节，是快递物流的“最后一公里”，对提升企业服务水平起着关键的决定性作用。因此，如何实现高效

3、配送就成了快递企业迫切需要解决的重要课题。由于行车路线的制定往往决定着快递配送的最终效果，因此，针对快递配送的车辆路径优化分析就显得格外必要和有意义。本文根据国内外分析现状，重点分析了城市配送条件下的多目标车辆路径优化问题。首先根据城市快递配送的特点，着重考虑了车型因素和不确定时间因素，构建了多目标带时间窗的车辆路径问题模型，以实现总成本最小、时间惩罚最低和所需车辆最少等多个目标。接下来，采用改进遗传算法对该模型进行求解。其中在适应度函数设计上，采用量纲统一和权重配比，将多目标函数问题转化为单目标函数问题。其次，在遗传算子设计上，在选择、交叉和变异遗

4、传操作环节保存最优个体，从而提高了种群整体的进化程度，得到近似最优解。最后，结合文献实例，对该算法进行了验证。此外，还通过算例进一步分析了相关因素对实验结果的影响。根据实验结果显示，本文遗传算法的最优结果均优于实验组，从而验证了该遗传算法的有效性可行性。此外，还验证了相关因素对实验结果的影响。其中，时间窗因素对优化结果有着重要的影响作用，以及多车型相对于单车型在路径优化方面具有更大的优越性。因此，对快递企业来说，适时减少时间窗惩罚可以改善服务，增加车型的多样性可以降低配送成本。关键词：城市快递配送；车辆路径问题；优化；时间窗；遗传算法-I-哈尔滨工业

5、大学管理学硕士学位论文AbstractInrecentyears,thedomesticexpressindustrydevelopsrapidly,meanwhile,italsosuffersfromthepressureofhigherservicequalitycustomersrequire,especiallywiththecontinuousincreaseofconsumerdemandandefficiencyawareness.Urbanexpressdistribution,asthefinalpartofthecouriers

6、ervice,isthelastmileintheprocessofexpresstransportation,whichplaysakeyroleintheimprovementofcorporateservicelevel.Therefore,howtoachieveefficientdeliveryhasbecomeanimportantissueforthecouriercompanies.Asthefinalresultofexpressdistributionisusuallydeterminedbythearrangementofveh

7、icleroute,itisnecessaryandmeaningfultostudytheroutingoptimizationofthedeliveryvehicles.Accordingtothestatusofthedomesticandinternationalresearch,this paperfocusedontheproblemofmulti-objectivevehicleroutingoptimizationin urbanexpressdistribution.Firstly,basedonthecharacteristics

8、ofurbanexpress distribution,wemainlytookthefactorsofve