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基于改进蚁群算法的F公司物流车辆路径优化问题研究
| 论文题名： | 基于改进蚁群算法的F公司物流车辆路径优化问题研究 |
| 关键词： | 物流车辆;路径优化;配送成本;蚁群算法;时间窗 |
| 摘要： | 在整个物流活动中，配送这一环节直接与消费者相连，配送成本在物流总体的费用中占据了很大的比重。因此，如何降低配送成本是企业管理者们关注的问题之一。本文主要研究的是如何通过优化配送网络来降低运输成本。配送中心的运营质量与客户的体验息息相关，其优质的运营能力将极大地提升客户的满意度，并且为企业带来可观的经济收益。对于多客户的需求，合理规划配送线路就显得尤为重要，它不仅可以影响到配送的效率，还能够影响到整体的运营效果，从而影响到整体的经济效益。为了提高配送中心的效率和服务质量，采取科学有效的措施优化带时间窗的车辆路径是必不可少的一项工作。 F配送中心专注于小型汽车零部件的仓储和配送，旨在通过快速、有效的方式满足客户的需求。F配送中心的决策效率较低，配送成本较高，而且路线规划也不够完善，因此，为了提高企业的经济效益，提升客户的满意度，并增强市场的竞争力，有必要采取有效的措施来解决这些问题。 首先，通过文献分析，我们深入探讨了国内外有关车辆路径的研究，并将其归纳为一系列有价值的观点和建议。经过系统的研究，我们发现F配送中心的车辆路径问题可以通过蚁群算法来有效地解决，它具有较高的精度和可靠性，可以有效地改善路径，并且具有较广的应用范围。 其次，经过深入的调查和分析，我们发现F配送中心的车辆路径存在诸多问题，包括决策效率较低、未能满足每个客户点时间窗要求、运营成本较高以及车辆利用率较低等问题。 最后，经过研究，我们建立了F配送中心的车辆路径优化模型，并采用蚁群算法进行仿真求解，得出一套优化路径方案，与传统的人工决策相比，该方案不仅能够有效提高决策效率，还能够降低配送成本，提升车辆利用率，满足每个客户点的时间窗。然而，实验结果表明，蚁群算法在搜索过程中两次陷入局部最优解，而且车辆巡回路线中局部交叉路径较多，这表明，车辆路径决策仍有进一步优化的空间。经过深入研究发现，如通过对蚂蚁状态转移规则的改进、对信息素更新规则的改进、局部搜索算法的设置等措施对基本蚁群算法进行改进优化，可以显著提升蚁群算法的决策效率，降低配送成本，并且有助于优化车辆的配送路线布局。 |
| 作者： | 徐航 |
| 专业： | 工业工程与管理 |
| 导师： | 李任江;管晓洁 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 长春工业大学 |
| 学位年度： | 2023 |
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