带时间窗的生鲜农产品配送路径优化模型构建,物流工程硕士论文

带时间窗的生鲜农产品配送路径优化模型构建,物流工程硕士论文随着经济的发展和消费水平的不断提高，人们的生活理念也在逐步转变，市场需求也逐步青睐提升生活满意度的产品，尤其是生鲜农产品。而生鲜农产品具有不同于其他产品的特点，例如易腐烂、不易储存等，因而生鲜农产品的物流配送就具有一些特殊性，它关系到不同位置的生鲜农产品能否能实现保证质量前提下的有效互通和分享。诸多学者和企业家以为合理规划配送途径是解决生鲜农产品配送经过中质量保障、运输成本降低问题的有效方式方法。本文对生鲜农产品车辆途径问题影响因素进行分析，建立带时间窗的生鲜农产品车辆途径优化模型，并通过遗传算法进行求解。论文首先综述了国内外学者在生鲜农产品、生鲜农产品配送形式和配送途径等方面的研究现在状况。其次，分析了生鲜农产品配送特点和生鲜农产品配送时车辆途径的影响因素，明确建模的约束条件，构建了带时间窗的生鲜农产品配送顾客满意度目的函数和生鲜农产品配送损耗目的函数，在这里基础上建立了带时间窗的生鲜农产品配送途径优化总模型。最后，应用遗传算法对该模型进行求解，求解结果表示清楚：建立的带时间窗车辆途径优化模型能够使生鲜农产品配送总成本有效降低，且能够维持生鲜农产品的新鲜度和质量；能使各车辆运输时间相对平均，且各车辆运输时间不长，保持在可接受范围内。本文关键词语：生鲜农产品配送；时间窗；配送途径优化；遗传算法。ABSTRACTWiththedevelopmentofeconomyandthecontinuousimprovementofconsumptionlevel,peopleslifephilosophyisgraduallychanging,andmarketdemandisalsograduallyfavoringproductsthatimprovelifesatisfaction,especiallyfreshagriculturalproducts.Freshagriculturalproductshavedifferentcharacteristicsfromotherproducts,suchasperishable,noteasytostore,etc.Therefore,thelogisticsdistributionoffreshagriculturalproductshassomeparticularities,itisrelatedtowhetherthefreshagriculturalproductsindifferentlocationscanachievethepremiseofensuringqualityEffectivecommunicationandsharing.Manyscholarsandentrepreneursbelievethatreasonableplanningofdistributionroutesisaneffectivemethodtosolvetheproblemsofqualityassuranceandtransportationcostreductioninthedistributionoffreshagriculturalproducts.Thispaperanalyzestheinfluencingfactorsofthefreshagriculturalproductvehicleroutingproblem,establishesafreshwindowagriculturalproductvehicleroutingoptimizationmodelwithatimewindow,andsolvesitbygeneticalgorithm.Thethesisfirstsummarizestheresearchstatusofdomesticandforeignscholarsonfreshagriculturalproducts,freshagriculturalproductsdistributionmodeanddistributionpath.Secondly,thecharacteristicsoffreshagriculturalproductsdistributionandtheinfluencingfactorsofvehiclepathsduringthedistributionoffreshagriculturalproductsareanalyzed,theconstraintsofmodelingareclearlydefined,andtheobjectivefunctionofcustomersatisfactionoffreshagriculturalproductdistributionwithtimewindowandthelosstargetoffreshagriculturalproductdistributionareconstructedFunction,onthisbasis,atotalmodelfortheoptimizationofthedistributionpathoffreshagriculturalproductswithtimewindowsisestablished.Finally,thegeneticalgorithmisusedtosolvethemodel.Theresultsshowthattheestablishedvehiclepathoptimizationmodelwithtimewindowcaneffectivelyreducethetotalcostoffreshagriculturalproductdistribution,andcanmaintainthefreshnessandqualityoffreshagriculturalproducts;Thetransportationtimeofvehiclesisrelativelyaverage,andthetransportationtimeofeachvehicleisnotlong,anditremainswithintheacceptablerange.Keywords:Distributionoffreshagriculturalproduct;TimeWindow;DistributionPathOptimization;GeneticAlgorithm(GA)。文章为硕士论文，如需全文请点击底部下载全文链接】1.2、国内外研究现在状况1.2.1、国外研究现在状况1.2.2、国内研究现在状况1.2.3、研究述评1.3、主要研究工作及论文框架1.3.1、研究目的1.3.2、研究方式方法与思路1.3.3、论文框架第二章相关理论综述2.1、生鲜农产品2.1.1、生鲜农产品的定义2.1.2、生鲜农产品的类别.2.1.3、生鲜农产晶的属性2.2、生鲜农产品配送形式2.2.1、线下销售的生鲜农产品配送形式2.2.2、线上销售的生鲜农产品配送形式2.3、车辆途径问题.2.3.1、车辆途径问题的概念2.3.2、车辆途径问题的影响因素2.3.3、车辆途径问题的分类2.3.4、带时间窗的车辆途径问题2.3.5、车辆途径问题的求解算法第三章生鲜农产品的配送途径优化模型构建.3.1、生鲜农产品配送的特点和关键问题分析.3.1.1、生鲜农产品配送的特点3.1.2、生鲜农产品配送的关键问题.3.2、生鲜农产品配送的车辆途径的影响因素分析.3.3、生鲜农产品配送的车辆途径优化目的3.4、问题描绘叙述.3.5、模型约束条件.3.6、参数讲明.3.7、目的函数构建.3.7.1、顾客满意度问题3.7.2、生鲜农产品损耗问题.3.8、总模型的建立第四章基于遗传算法的模型求解.4.1、算法设计.4.1.1、编码设计.4.1.2、种群初始化.4.1.3、适应度函数.4.1.4、遗传算子.4.1.5、算法流程4.2、算例分析.4.2.1、算例数据.4.2.2、算例结果第五章总结当下物流领域随着经济的迅速发展也在不断扩大范围，经济水平和消费观念的转变让市场消费的目光转移到生鲜农产品的消费上，而物流领域也聚焦于生鲜农产品的采购与销售。生鲜农产品的本身属性特点是易腐烂、难储存，这就给生鲜食品的物流领域发展带来了一定挑战，生鲜食品对于其本身物流运输要求较高，需要适宜的储存温度、合理的储存空间、快速的配送速度等因素辅助，才能够保证生鲜农产品的感官、形状、新鲜度等特征，使整个配送服务质量到达客户需求的满意度。而基于生鲜配送的众多特点和问题，更多的目光着力于解决怎样实现生鲜农产品配送途径优化的问题上。本文结合详细实际情况和相关文献研究，经过一定程度的探寻求索研究，做了下面几点工作：〔1〕生鲜农产品由其本身的独特属性对于生鲜农产品的配送提出了极高要求，配送能否及时关系到最终的产品质量，也就关系到客户对配送服务的满意度。本文基于生鲜农产品的特点和当下国内关于生鲜农产品的配送形式，分析了当下生鲜农产品配送经过中的特点以及其存在的关键问题，了解生鲜农产品在配送经过中的难点和矛盾点，使后续问题的解决更具针对性。〔2〕经分析当下关于生鲜农产品的配送方面的发展并不完善，存在产品损耗度高、冷链技术薄弱、配送不及时等问题，本文在这里基础上进一步分析了生鲜农产品配送的车辆途径影响因素，基于此建立了带时间窗的生鲜农产品车辆途径优化模型。生鲜农产品损耗度在生鲜农产品车辆途径问题研究中是一个重要因素，假如考虑时间窗满意度的问题，能够减少生鲜农产品的损耗，但同时会给车辆配送的运营成本带来负担，而将整个配送经过控制在合理的时间范围内，对车辆配送途径进行最优规划，在基于客户对于时间窗满意度的要求基础上实现最短途径配送，则能够提升客户对于整体配送服务的满意度。〔3〕设计了遗传算法来解决提出的问题，首先对遗传算法的编码进行设计使其符合本文的需求，并且使得模型中的一些约束天然有效减少了算法的复杂度，提升算法运行效率。对遗传算法的种群初始化、适应度函数、选择策略、穿插策略和变异策略都进行了相应的设计。然后对于带时间窗情况下的生鲜农产品配送算例进行了求解分析。〔4〕结果表示清楚，合理规划车辆途径的选择，会减少产品配送总成本及车辆消耗率，节约配送时间保持