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基于车联网的冷链物流配送路径优化研究
| 论文题名： | 基于车联网的冷链物流配送路径优化研究 |
| 关键词： | 冷链物流;车联网;路径优化;配送模型;遗传算法 |
| 摘要： | 在冷链物流运输中，消费者最关注的是冷链物流的时效性和产品质量，而冷链物流承运方则更关注物流成本。因此，兼顾物流时效性和成本是冷链物流配送领域研究的热点问题。冷链物流配送主要是针对车辆路径问题(Vehicle Routing Problem，VRP)进行研究。通常情况下，VRP是将物流运输过程中的路段速度作为一个定值处理，在满足客户需求的前提下实现配送成本最优，规划出最佳行驶路径。但是在实际情况下，物流运输过程中的路段速度是动态的信息，单纯的把它作为一个定值处理会使最终的配送方案偏离实际情形，也会大大降低研究的实际价值。 本文探讨了冷链物流和车联网的特点，分析了车联网与冷链物流配送相结合进行研究的可行性和优势。在车联网环境下，通过对车联网采集的路段交通信息进行处理得到需求客户点之间的运输速度。本文基于传统的车辆路径优化模型，研究使运输成本、制冷成本、货损成本和违反软时间窗的时间惩罚成本之和最小，同时能够兼顾配送时效性的配送路径模型。这一模型由于对速度进行了处理，在一定程度上更能模拟实际情形。对于本文建立的基于车联网的冷链物流配送路径优化模型，利用LINGO软件求解小规模数据案例来验证模型的正确性。在验证模型正确的基础上，采用改进的遗传算法求解小规模数据案例，证明设计的遗传算法的高效性和准确性。最后，采用改进的遗传算法求解实际配送问题。通过对比现有的配送费用和利用改进遗传算法求解的配送费用，证明本文建立模型的实用性。 |
| 作者： | 李亚南 |
| 专业： | 物流工程与管理 |
| 导师： | 王来军 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 长安大学 |
| 学位年度： | 2016 |
| 正文语种： | 中文 |
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