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澳门即时赔率华体:兼顧成本和客戶滿意度的配送路線規劃探究

時間:2019-12-27 來源:西南交通大學 作者:賴苗 本文字數:7138字
  摘要
  
  隨著城市交通擁堵日益加劇,企業配送成本高居不下,同時,客戶對企業配送效率要求不斷提高。為此,一個科學的配送方案對物流企業來說尤為重要。由于受交通流量和交通事故等影響,道路通行時間是動態變化的,不同出發時刻產生的配送時間和配送成本不盡相同。因此,深入時間依賴性車輛路徑問題(TDVRP)有著重要的理論意義和現實價值。文章旨在利用道路通行時間連續函數構建TDVRP模型,并通過求解該模型,為企業提供一個包含配送路線、最佳出發時刻,兼顧成本和滿意度的科學解決方案。主要從以下方面進行了研究:
  
  分析與改進了TDVRP模型中通行時間函數,建立連續時間函數模型。綜合分析三種時間數據的獲取方案后,選用地圖軟件作為本文基礎數據獲取途徑。根據路段通行數據的規律,利用高斯混合理論,應用Matlab構建實際路網的道路通行時間函數。結合實際數據,與分段時間函數進行對比,結果表明連續函數能更為準確地反映出發時刻與道路通行時間的關系。

兼顧成本和客戶滿意度的配送路線規劃探究
 
  
  利用道路通行時間函數構建單目標、多目標TDVRP模型。前者是以最小化成本為目標函數,尋找成本最低時的配送路線和最佳出發時刻。后者以客戶時間窗為基礎構建了客戶滿意度函數,建立以最小化配送成本和最大化客戶平均滿意度為目標函數的模型,尋找兼顧成本和客戶滿意度的配送路線和最佳出發時刻。
  
  針對模型特點,設計兩階段求解算法。第一階段,以配送中心與客戶之間的最短路徑為權值,利用Dijkstra算法求解出配送中心到各客戶的最短距離,并在考慮約束條件下,規劃配送路線。第二階段,利用遺傳算法分別計算出每條路徑的最佳出發時刻和對應成本。在對多目標求解時,先求得滿足要求的客戶滿意度區間,以此區間作為遺傳算法自變量的上下限,再計算最低成本下的最佳出發時刻。實際案例的分析結果表明:模型符合實際,具有普適性。通過分析道路的通行時間,規劃配送路線,選擇一個最佳的出發時刻進行配送,能夠降低企業配送成本、提高客戶滿意度。
  
  關鍵詞:  道路通行時間函數;TDVRP;配送路徑;最佳出發時刻;客戶滿意度。
  
  Abstract
  
  As traffic jams in the city get worse, enterprises's delivery cost keeps high. At the same time,  customers  have  more  desire  for  improve  delivery  efficiency.  Therefore,  a  scientific distribution  plan  is  especially  important  for  logistics  enterprises.  Due  to  traffic  flow  and traffic  accidents,  road  traffic  time  is  dynamic,  and  different  departure  times  have  different delivery  time  and  delivery  cost.  Therefore,  it  is  of  great  theoretical  and  practical  value  to deeply  study  the  time-dependent  vehicle  routing  problem  (TDVRP).  The  article  aims  to build  TDVRP  models  using  road  continuous  transit  time  functions  and  solve  the  model  to provide enterprises with a scientific solution that includes delivery routes, optimal departure times,  taking  into  consideration  cost  and  customer  satisfaction.  It  mainly  includes  the following four aspects:
  
  The article analyzed and improved the road transit time function in the TDVRP model and  established  a  continuous  time  function  model.  After  comprehensively  analyzing  the acquisition schemes of the three kinds of time data, we used map software as the basic data acquisition  method  for  this  article.  According  to  the  rules  of  road  traffic  data,  the  Gauss mixture  theory  was  used  to  construct  the  road  network  time  function  of  the  actual  road network by Matlab. Combined with the actual data,. the results showed that the continuous function  could  more  accurately  reflect  the  relationship  of  departure  time  and  travel  time than the piecewise time function.
  
  The  road  transit  time  function  was  used  to  build  single-objective,  multi-objective TDVRP model. The former was used the minimization cost as the objective function to find the delivery route and the best departure time when the cost was the lowest. The latter was built a customer satisfaction function based on the client's time window, established a model that minimizes delivery cost and maximize customer satisfaction as the objective functions, and looked for delivery routes and optimal departure times that took into account both cost and customer satisfaction.
  
  Aiming  at  the  characteristics  of  models,  we  designed  a  two-stage  algorithm  to  solve this function. In the first stage, taking the shortest path between the distribution center and  the customer as the weight value, Dijkstra algorithm was used to find the shortest distance between  distribution  centers  and  customers.  And  we  planned  distribution  route  under  the consideration of constraints. In the second stage, the genetic algorithm was used to calculate the  optimal  departure  time  and  cost  for  each  path.  In  the  case  of  multi-objective  solution, the customer satisfaction interval that satisfies the requirements was first obtained, and this interval  was  used  as  the  upper  and  lower  limit  of  the  genetic  algorithm's  independent variable, and then the optimal starting time of the lowest cost was calculated.The actual case analysis showed that the model was practical and universal. By analyzing road transit times, planning  delivery  routes,  and  choosing  an  optimal  departure  time  for  delivery,  it  reduced corporate delivery costs and improved customer satisfaction.
  
  Keywords:    Road  transit  time  function;  TDVRP;  Delivery  route;  Optimal  departure  time; Customer satisfaction 。
  
  第1章  緒論
 
  
  1.1  研究背景。

  
  對社會經濟發展而言,城市配送在經濟發展、民生保障和環境?;し矯嬗兇胖匾跋?。2017年,我國交通運輸、倉儲和郵政業增加值占GDP的比值為4.4%,為城鎮提供4.7%的就業崗位。另一方面,近幾年來,隨著我國城市化進程的加快,2017年末城鎮化率已經達到58.52%,城鎮就業人口約占總就業人口的54.69%。就環境而言,運輸過程中產生的尾氣使得該行業成為溫室氣體排放的主要行業。據統計,全球二氧化碳排放有25%來自交通運輸業,其中道路貨運占比高達61%[1]。綜上,城市配送和城市運輸直接影響到城市的生產、居民生活需求能否得到及時高效的滿足,是城市的經濟和居民生活水平的重要支點。
  
  對城市而言,日益擁堵的交通問題成為大城市的通病,城市配送受到影響。隨著經濟的發展和人們收入水平的提高,汽車的數量迅猛增長,2016年私家車擁有量增速高達22.6%,使得城市擁堵問題日漸顯露。另一方面,由于缺乏科學合理的配送設施規劃,存在配送網路重疊、配送效率低下等問題,使本就交通緊張的城市變得更加擁擠。由此帶來了能源消耗、城市污染等問題,同時還降低了居民的正常生活效率與質量。城市配送的核心在于車輛路徑問題(Vehicle Routing Problem, VRP)[2],有研究表明,合理規劃配送路線能夠節約5%-30%的費用[3]。研究城市配送的VRP問題,提高車輛的利用率,能一定程度緩解城市交通擁堵問題和環境污染問題。
  
  對配送企業而言,城市配送面臨著巨大的挑戰。據統計數據顯示,運輸費用占物流總費用的50%以上,而其中油費占運輸費用的60%以上。國內油價的升高,土地成本以及人力等成本不斷攀升,使得配送企業成本高居不下。隨著同行競爭加劇,迫使配送企業尋找新的出路,降低配送成本。配送企業的現實訴求也促使學者對配送路徑問題的研究,合理規劃配送路徑,制定科學的配送方案能在不增加成本的基礎上實現配送成本的降低,提高配送效率和客戶滿意度。
  
  對客戶而言,客戶對城市配送有著更高的期望。由于現代商業模式的變革,客戶至上的觀念受到企業重視,小批量、多品種、多樣化、個性化的配送需求不斷增加[4]。隨著人們生活質量的提升,客戶對物流配送時效性、便捷性等提出了更高的要求。優化企業的配送路徑,靈活選擇配送車輛出發時刻能夠提高客戶的滿意度,提高配送效率,增加企業效益。
  
  綜合以上分析,研究城市配送路徑規劃問題,不僅能降低企業配送成本,提高配送效率,使企業實現配送成本和服務質量的雙贏;還能夠節約社會成本,緩解城市擁堵,改善城市環境;而且,從整個物流行業來看,配送路徑的規劃也利于節約物流總費用,促進物流行業整體的發展。
  
  1.2  研究現狀。
  
  1.2.1  城市配送路徑研究現狀。

  
  城市配送路徑問題作為國內外共同關注的熱點問題,學者主要從兩個維度——靜態與動態、確定與隨機,對VRP問題進行研究[5]。其中靜態VRP問題是指在規劃路徑時,所有的輸入信息,包括客戶的需求以及路段的通行時間等,不會隨著時間的變化而變化,相反則為動態。而確定性VRP問題是指所有的輸入信息,包括客戶的需求量以及路段的通行時間等都是提前已知的,相反則為隨機[6]。而這兩組相對維度又可進行交叉組合,形成靜態確定VRP問題、靜態隨機VRP問題、動態確定VRP問題、動態隨機VRP問題。
  
  靜態確定性VRP問題是目前發展較為成熟的一類。比較有代表性的是容量限制的VRP問題(capacitated vehicle routing problem, CVRP)[7],具體是指在路徑規劃之前,所有的輸入信息已知,而不考慮道路通行時間隨時間變化,但有容量限制。隨著大城市交通擁堵問題的日漸顯露,有學者開始對交通管制情境下的城市配送問題進行研究。胡云超[8]將限行時段轉化為時間窗,得出交通管制會影響配送的效率和連貫性的結論,提出夜間配送的觀點;賴平仲等[9]構建城市配送交通管制下的配送優化模型,并改進了遺傳算法。電子商務的繁榮,在城市配送中不僅需要考慮送貨路徑,還要考慮取貨的車輛路徑問題。阮清方[10]提出一種新裝卸策略的帶取送車輛路徑優化問題,從車輛車型、問題規模和算法等方面進行了研究論證。
  
  與靜態確定性VRP相對的是靜態隨機VRP問題,在路徑規劃之前,存在不確定信息,比如需求量。崔麗等[11]提出了不考慮交通擁堵的情況下,建立由客戶隨機需求驅動下的城市配送車輛模型,將客戶訂單進行分類分組再進行聚類分析,再根據訂單進行配送。朱佳翔等[12]針對生鮮農產品市場需求不確定的特點,構建了多目標的模糊決策模型,將不確定信息用模糊變量表示,并以實際案例驗證和分析了模型。Lee等[13]采用魯棒優化方法解決了需求的不確定的問題。這類問題求解思路主要是:將不確定信息以概率等形式轉化為確定信息[14]。
  
  本文所研究的TDVRP問題(Time Dependent Vehicle Routing Problem, TDVRP)本質上是屬于動態VRP問題。其數學模型最初由Malandraki[15]給出,提出之后得到了學術界的廣泛關注,取得了不少研究成果。如Fleischmann[16]建立了尊重FIFO原則的TDVRP問題模型、Slater[17]等人利用浮動車輛數據構建了TDVRP問題模型等。
  
  最近幾年,隨著信息技術的進步,人們對智能交通系統的需求增強,時間依賴性旅行時間變得越來越重要。Ding[18]提出利用智能交通系統的實時交通信息以解決時間依賴的旅行時間。Duygu等[19]利用歷史交通數據,采用了一種模擬方法估計交通擁堵和旅行時間。在求解方面,Kok[20]利用有限的動態規劃啟發式算法求解出具有時間相關最短路徑的TDVRP,并證明了在TDVRP中利用時間相關最短路徑的時間顯著減少。同年,Ehmke[21]也在城市物流案例研究中,詳細分析了TDVRP解決方案的時空結構。隨機動態VRP問題通常是需求量、客戶隨機和動態時間相結合,是這四類問題最復雜的,研究相對較少。郭耀煌[22]針對這一問題,設定需求量服從泊松分布,當需求量是密集時,計算出期望時間的下限,旅行時間函數是關于某一時間為同一值的分段函數。此條件下,最終求得最小化配送時間。Chen[23]建立基于旅行時間變化的混合整數規劃的模型,并利用啟發式算法求解,效果良好。
  
  從以上研究可以看出,目前對城市配送路徑問題研究較為充分,但更加符合現實情況的動態VRP問題還需要進行深入研究。主要表現為已有的動態性研究主要是客戶的數量或需求量的動態變化,雖然有學者[24]研究了動態路網中的配送,但是其模型中時間函數是一個階躍函數,需要處理跨時段的問題,計算復雜,且對實際的模擬能力有待提高。因此,需要構建一個更符合實際的道路通行時間,以此建立TDVRP模型。
  
  1.2.2  道路通行時間研究現狀。
  
  TDVRP問題區別于其他的VRP問題,就在于車輛路徑規劃是依賴于道路通行時間。因此對道路通行時間函數的研究就成為TDVRP問題的重點。目前各國學者對旅行時間函數的處理主要有以下方法:
  
  此類問題研究的初期,許多學者將通行時間經過簡單的處理后建立模型。Fisher[25]通過設定不同的權值來體現通行時間的變化。Brown[26]等在考慮TDVRP問題時,先求得一組靜態配送路徑,然后考慮高峰期的交通狀況和交通事故等特殊原因,人為地對初始路徑的配送順序進行調整。這些研究一定程度上能模擬真實情況。
  
  Maden和Figliozzi[27]以15分鐘為一時間段,觀察道路的通行速度,綜合超過3個月的實際流量數據,得出每日平均速度,以便為模型提供一個良好的近似解。另外,Kuo[28]、Jabali[29]和Franceschetti[30]等人的研究使用較少的速度水平來描述城市地區的典型交通狀況。盡管Ehmke[31]和Qian[32]使用了更精細的速度水平描述24小時的交通狀況,但是在他們的實例中,配送時間范圍通常只包含一個高峰時段。
  
  在此基礎上,許多學者[33][34][35]以高峰和平峰的通行速度,按時段對一天進行劃分。在相同的節點上,不同時段的車輛行駛需要不同的時間,車輛的出發時間或者行駛速度被設定成一個階段函數。在某一時間段,車輛通過節點的時間是固定的。Huang[36]假設配送時間窗[L,U]由R個時間段組成,并且在一個時間段內,在某一路段A的速度是恒定的行程速度。因此,路段A的行駛速度是在一天中是一個階躍函數,路段A的相應行程時間函數是分段線性函數。對于一條路徑,是由有限序列的道路分段組成,每一條路段都由一個連續分段的線性旅行時間函數組成。如圖1-1和圖1-2所示。
  
  
  
  有學者考慮將路網中的道路進行分類:快速路、主干道、次干道和街道,分別考慮各類道路的行駛速度,以此構建分段的道路通行時間函數[32]。實際上,同類道路在不同時刻的通行速度可能有著巨大差異,且同一條道路的不同時刻的通行時間也不盡相同。而且,在實際生活中,道路的通行時間函數不全是分段函數,而是隨時間動態變化的平滑的連續性函數。構建一個包含一整天的工作時間的道路通行時間函數,對于指導配送有著重要作用。
  
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  1.3  研究意義

  1.3.1  理論意義
  1.3.2  現實意義
  
  1.4  研究內容及技術路線.
  1.4.1  研究內容
  1.4.2  技術路線.
  
  第2章  道路通行時間獲 取方法.
  
  2.1  道路阻抗函數
  
  2.2  交通數據采集技術與計算

  2.2.1  數據采集技術
  2.2.2  數據計算
  
  2.3  地圖軟件
  
  2.4  通行時間獲取方法的比較與選擇

  2.4.1  方法比較
  2.4.2  方法選擇
  
  2.5  本章小結
  
  第3章  道路通行時間函數.
  
  3.1  道路通行時間函數擬合原理.

  3.1.1  高斯混合分布模型
  3.1.2  模型參數估計
  
  3.2  實例驗證
  3.2.1  通行時間的獲取
  3.2.2  基于Matlab的高斯曲線擬合
  3.2.3  函數準確性驗證.
  
  3.3  本章小結.
  
  第4章  時間依賴性路徑問題及算法研究
  
  4.1  問題描述
  
  4.2  單目標TDVRP建模

  4.2.1  參數設置
  4.2.2  單目標TDVRP模型構建.
  
  4.3  多目標TDVRP建模
  4.3.1  參數設置
  4.3.2  多目標TDVRP模型構建
  
  4.4  模型求解算法設計
  4.4.1  模型求解算法簡
  4.4.2  遺傳算法設計
  
  4.5  本章小結
  
  第5章  算例分析
  
  5.1  算例描述
  
  5.2  參數設置
  
  5.3  結果分析

  5.3.1  單目標模型計算結果及分析
  5.3.2  多目標模型計算結果及分析
  
  5.4  本章小結

皇冠即时赔率网 www.471027.live   結 論

  隨著經濟的發展和人們收入水平的提高,汽車的數量迅猛增長,我國許多大城市交通擁堵現象日漸突出,與此同時,不論個人還是企業對時間成本的概念愈加重視,特別對物流企業來說制定科學的配送方案以減少配送時間和成本尤為重要。因此,在此背景下,本文應用高斯混合模型理論、運籌學和Matlab,對基于道路通行時間的城市配送路徑規劃進行了研究,主要研究結論如下:

  1.應用高斯混合理論給出了道路通行時間連續函數構建方法,對該函數進行了改進,相比于以往的分段時間函數,連續函數能夠更為準確地反映道路通行時間與出發時刻的關系。本文應用高斯混合理論,構建連續的道路通行時間函數,結合實際數據與分段時間函數進行對比,本文函數所算出的時間與實際到達時間的誤差最高為13.6%,而分段函數計算出的誤差高達77.1%,誤差是本文的5倍多。

  2.基于道路通行時間連續函數建立了具有時間依賴性配送路徑規劃TDVRP模型。相比傳統的VRP問題,該模型不僅可以規劃配送路線,還能得出最佳出發時刻。其中多目標的TDVRP模型以時間窗為基礎建立客戶滿意度函數,該模型體現在末端配送中,配送企業規劃路線不僅考慮配送成本,還會考慮客戶滿意度降低帶來的客戶流失,說明模型符合實際。

  3.給出了一種TDVRP模型的兩階段求解方法。計算結果表明在考慮一個目標函數的前提下再求解另一個目標函數,能很好地兼顧兩個目標,減小計算量。同時考慮客戶滿意度和配送成本比只考慮成本最小時的配送成本僅增加1.5%,配送時間僅增加1.9%,企業合理安排配送車輛出發時刻,能同時兼顧企業和客戶的利益。

  4.通過本文優化結果與企業通常配送出發時刻的求解結果相比,可以發現:合理改變配送出發時刻,能降低8%的配送成本,減少9.4%的配送時間,且使客戶滿意度均達到90%以上。結果表明,借助本文的研究成果,可以為物流企業制定一個更加科學的配送方案。

  致謝

  參考文獻

    賴苗. 基于道路通行時間的城市配送路徑規劃研究[D].西南交通大學,2018.
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