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基于遗传算法的物流配送路径选择

 本文ID:LWGSW7315 价格:128元
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物流论文编号:WL312  论文字数:15115,页数:31

 目 录
第一章 引言 1
第一节 选题的背景及意义 1
第二节 研究的主要内容 4
第二章 定位—运输路线安排问题的描述 5
第一节 定位—路线安排问题的综述 5
一、LRP的含义 5
二、LRP的发展历程 6
三、LRP与LA和VRP的比较 6
四、LRP的分类 7
五、未来LRP问题的研究方向 8
六、LRP问题的求解方法 9
第二节 遗传算法 10
一、遗传算法(GA)的基本原理 10
二、遗传算法(GA)的特点及应用 11
三、遗传算法(GA)的要素及其实现步骤 11
四、遗传算法的缺陷 14
第三章 单目标LRP问题模型的建立及分析 15
第一节 单目标LRP问题的描述 15
第二节 单目标定位—运输路线安排问题(LRP)的数学问题 15
一、模型中的决策变量 15
二、模型中的参数含义 15
三、模型的建立 16
四、两阶段启发式算法求解单目标LRP问题 17
第三节 实例分析 21
第四章 结束语 26
【参考文献】 27
致  谢 28

摘  要
 
 如何解决物流成本过高的问题是摆在政府和企业面前的一个亟待解决的难题。而对于一些处在城市配送业前线的物流企业来说,如何选择一条合理的配送路线成为了阻碍他们发展壮大的一个紧瓶。而本文则通过用最小包络法确定潜在设施的位置以及它所服务者的客户和用遗传算法下选择最优路径,从而确定最优路径,以此来提高物流配送系统的效率,降低物流配送的运输成本。
关键词:遗传算法、LRP、优化选择

ABSTRACT
 
 It is a real problem that logistic cost is too high and it is also a difficulty facing the government and companies。 For those logistics companies on the front line of distribution industry, how to chose a proper distribution line seems to be even more important  Based on the genetic algorithm, my thesis tries to make research on the arrangement of distribution line by applying two-stage heuristic algorithms as well as the machine language emulation technique。 There are two main tasks in the two stages of heuristic algorithms: How to know the position of the facility and the customer; and how to use the genetic algorithm to choose the best distribution line。
 My thesis is aimed to discuss how to program these tow tasks in two-stage heuristic algorithms and at the same time input all kinds of data。 By doing this ,we are able to find the best distribution line and improve the efficiency of distribution allocation system  and reduce  logistic cost 。
 
 Key Words: the genetic algorithm,LRP,optimization


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