基于城市路网的快递车辆路径研究

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1、分类号学号Ｍｌ５０４４５ＵＤＣ密级珞叫大荸｜ＹＡＮＧＺＨＯＵＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹ３碩士学隹论文，（全日制学术学位）基于城市路网的快递车辆路径研究陆颖指导教师姓名：丁傻皮副教授．杨州大学．江苏扬州，２２５００９申请学位级别：硕士学科专业名称：管理科学与工程２０：２０１８年６月１８年４月论文答辩日期论文提交日期：学位授予单位州大学学位授予日期：２０１８年６月：杨答链悉Ｓ会半席：李云２０１８年６月基于城市路网的快递

2、车辆路径研究（申请扬州大学管理学颂士学位论文）培养单位：扬州大学专业名称：管理科学与工程研究方向：车辆路径优化研究生：陆颖指导教师：丁俊武２０１８．６扬州ＳｔｕｄｙｏｎｔｈｅｒｏｕｔｅｏｆｅｘｒｅｓｓｖｅｈｉｃｌｅｂａｓｅｄｏｎｕｒｂａｎｒｏａｄｐｎｅｔｗｏｒｋＡｐｐｌｙｉｎｇｆｏｒｔｈｅＤｅｇｒｅｅｏ／Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ｛）ＢｙＬｕＹｉｎｇＵｎｄｅｒｔｈｅｕｉｄａｎｃｅａｎｄｓｕｅｒｖｉｓｉｏｎｏｇｐｆＡ

3、ｓｓｏｃｉａｔｅＰｒｏｆｅｓｓｏｒＪｕｎｗｕＤｉｎｇＴｈｅｓｉｓＳｕｂｍｉｔｔｅｄｔｏＹａｎｇｚｈｏｕＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙＹａｎｇｚｈｏｕＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｙａｎｇｚｈｏｕ，Ｐ．Ｒ．Ｃｈｉｎａ，Ｊｕｎｅ，２０１８陆颖基于城市路网的快递车辆路径研宄Ｉ摘要２１世纪以来，互联网行业在飞速成长，我们已然迈进了电子商务时代。网上购物如今一已成为当代最流行的消费方式，随之而崛起的个新兴行业就是物流服务业。数据显示，２０１４年我国快递业务收入达到２０４０

4、亿元，同比增长４２％，快递业务总量达到１４０亿件，５２一同比增长％，赶超美国跃居世界第。２０１５年，我国快递业务收入到达２６５０亿元，同比增长了３０％，快递业务量完成１９６亿件，同比增长４０％。到２０１６年，我国快递业务量初次冲破３００亿件的关卡，来到３１２．８亿件，同比增长了５１．４％。然而，随着快递业务量的飞速上涨，隐含在其中的快递行业的运营成本也随之不断上升。快递运输行业的主要流，程包括货物装配，物件运输中转站的分拣运转以及派送点的最后派送。每个快递公司在前三个部分使

5、用了更先进的物流技术来降低成本，但目前为止，最终的快递派送还是通过人工派送的方式进行。因此，研宄快递配送车辆路径优化问题对提高快递行业的配送链运。营效率，节约派送成本，増强快递公司自身的行业竞争力具有重要意义，本文首先简单说明了整体的研宄背景和研宄思路，并且阐述了研宄目的及意义。同时本文详细介绍了国内外快递配送业务的概念，车辆路径问题以及蚁群算法的研究现状和当一前研宄中所存在的问题。其次，介绍了常见的用于求解车辆路径问题的系列优化方法。再次，本文根据城市快递配送的特点，以城市路

6、网中的相关信息为基础，考虑不确定的时一一、、间因素并引入时间惩罚系数，构建了个多目标的带时间窗的集配体的车辆路径模型。然后，本文使用改进后的最大最小蚁群算法来对模型进行优化求解。传统的基本蚁群算法收敛速度极其缓慢，求得的解易收敛于局部最优，且刚开始搜索一阶段由于缺乏足够的信息素，段时间通常求出可行解需要很长的，并且非常容易求解到一—定阶段出现停滞现象。即所有蚂蚁在搜索过程中可能会出现找到同个解现象，然后在一。此解上徘徊，无法进步搜索更优解因此，本文采用在传统蚁群算法上做出相应优

7、化的最大最小蚁群算法来求解问题模型。最大最小蚁群算法强调了对最优路径的开发，同时设一定了信息素取值的上下限范围，将信息素保持在最大与最小之间。在最大最小蚁群算法开始时，通常设定信息素为所选定的取值区间上最大值，这样能更快更正确地在初步搜索时探寻出更多的可能路径。同时，最大最小蚁群算法还能在搜索最优解过程中，在出现停。因滞状态时将信息素重新初始化，避免得出局部最优值为本文的车辆路径模型考虑了不确定的时间影响因素和时间惩罚系数，所以会对最大最小蚁群算法做出相应的改进。本文在最大

8、最小蚁群算法的原有路径构造中，考虑了时间窗因素的择优性，并且加入了交通时间惩罚系数，构造了新的求解模型路径，同时，在信息素更新规则中也引入相应的参数，并且通过实验数据对比普通蚁群算法表明，改进后的最大最小蚁群算法，无论是在目标函ｎ扬州大学硕士学位论文数的求解速度还是解的最优性方面，都是相对较好的，验证了该改进算法的有效可行性。最后本文以某快递企业在扬州的网点分布和相关信息数据为例进行研究，通过对结果分析，，对该公司意义深远。