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基于改进麻雀搜索算法的同时取送货车辆路径规划
| 论文题名： | 基于改进麻雀搜索算法的同时取送货车辆路径规划 |
| 关键词： | 物流车辆;路径规划;客户满意度;麻雀搜索算法;时间窗约束 |
| 摘要： | 随着经济高速增长，物流在各个国民经济领域的影响愈发突出，已逐渐成为国民经济发展的关键因素。物流运输与配送在物流活动中作为连接企业与客户的关键部分，在激烈的市场竞争背景下显得尤为重要。维护现有客户关系与拓展新客户都离不开提高客户满意度，因此物流企业对客户满意度的重视程度日益加强。科学地优化配送线路以充分考虑客户满意度，对于降低配送成本、提升客户满意度以具有重大意义。在实际操作中，为了降低成本、提高效益和保护环境，配送企业通常将正向物流的配送和逆向物流的回收相结合，实现在送货过程中同时进行取货的车辆路径问题。鉴于这一背景，本文研究主要关注软时间窗约束下的同时取送货车辆路径规划问题（VehicleRoutingProblemwithSimultaneousPickup-DeliveryandSoftTimeWindow，VRPSPDSTW），具体研究内容和工作概述如下： （1）通过对VRPSPDSTW问题特征的分析，本文建立同时取送货车辆路径框架，考虑成本因素，在兼顾车辆路径优化经济效益的同时考虑顾客满意度因素，构建总成本最低和顾客满意度最大的同时取送货车辆路径规划模型，为管理者决策提供依据。 （2）针对麻雀搜索算法（SparrowSearchAlgorithm，SSA）存在的内在缺陷和不足之处，本文提出了一种改进的麻雀搜索算法（ImprovedSparrowSearchAlgorithm，ISSA）。在SSA中，引入了立方混沌映射来初始化种群；采用精英反向学习策略，引入精英粒子，以提高初始解的质量。利用正余弦算法强化种群搜索能力，避免陷入局部最优；并通过线性递减的方法控制算法后期警戒者数量，有助于算法的收敛，从而提高麻雀搜索算法的求解效果。为了验证改进算法的效果，本文将遗传算法（GeneticAlgorithm，GA）和SSA、鲸鱼优化算法（WhaleOptimizationAlgorithm，WOA）以及ISSA应用于不同维度的测试函数，以预测算法性能并验证了ISSA在收敛速度、收敛精度和稳定性方面的优势。 （3）结合了M物流企业在城市末端配送上的实际运营场景，将本文的求解方案运用在了M公司的实际订单数据上，基于企业运营数据，给同时取送货车辆路径规划参数信息，使用改进麻雀搜索算法（ISSA）求解实例，分析模型的感系数对总成本的影响，分析目标不同权重对最低总成本与最大顾客满意度的影响，并确定适合本模型的参数取值；将ISSA算法的实例解决方案与SSA算法、GA算法和WOA算法在同一实例中的解决方案进行比较分析。分析结果显示，该算法能够找到满意的同时取送货车辆路径规划问题解决方案，且具有较好的稳定性和收敛性。这充分证明了本文针对VRPSPDTW问题的解决方案对实际物流活动具有一定的指导价值，并为管理者提供决策依据。 |
| 作者： | 肖磊 |
| 专业： | 工业工程与管理 |
| 导师： | 苏莹莹 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 沈阳大学 |
| 学位年度： | 2023 |
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