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冷链物流有关毕业论文开题报告范文 与基于遗传算法的城市冷链物流配送路径优化类毕业论文开题报告范文

分类:硕士论文 原创主题:冷链物流论文 发表时间: 2024-02-13

基于遗传算法的城市冷链物流配送路径优化,该文是冷链物流有关论文范文检索与遗传算法和冷链物流和优化类开题报告范文.

摘 要:随着食品冷藏冷冻技术、食品低温储存和车辆运输调度技术的快速发展,冷链物流行业进入了快速发展时期.针对城市冷链配送路径问题,以带时间窗的车辆配送模型为基础,以包括运输成本、能耗成本、货损成本、惩罚成本在内的总成本最小为目标函数,建立城市冷链物流配送路径优化的数学模型.根据实际案例,用分析遗传算法,对冷链配送模型进行计算,得出使总成本最小的配送路径优化组合,对城市冷链物流配送路径问题具有一定的借鉴意义.

关键词:遗传算法;冷链物流;车辆路径问题;时间窗

一、引言

进入21世纪以来,随着经国民经济的持续快速发展、人民生活水平的不断提高,人们对食品的品质和多样化需求也逐渐增强.在这种背景下,食品冷藏冷冻技术、食品低温储存技术、车辆运输调度技术快速发展,于是,冷链物流行业进入了快速发展时期.但是,当前我国冷链物流配送领域存在产业配套不全、欠缺整体发展规划,以及配送体系不完善等问题.[1]这些问题直接导致了冷链物流配送成本过高、效率低下,严重影响了冷链物流业的发展.

因此,完善冷链物流配送网络体系、提高冷链配送效率,是当前冷链物流产业亟待解决的问题.

二、城市冷链物流配送路径优化研究

(一)问题描述

1.研究内容

围绕城市易腐食品冷链物流车辆路径的优化的问题,结合所研究的冷链配送案例,本研究将冷链物流配送环节设定为:车辆从单一配送中心出发,一次完成对各个客户点的配送服务.然后,统一返回配送中心.

2.研究方法

由于冷链物流具有易腐性、时效性、全程温度控制的特性.因此,在研究冷链物流配送成本时,除了考虑运输成本,还要考虑配送过程中的货损成本、能耗成本和惩罚成本.

本研究在一定约束条件的基础上,建立以冷链配送总成本为目标函数的城市冷链物流路径优化模型并求解,使得配送总成本最小的配送路径优化组合.模型以冷链物流配送总成本最小为优化目标,总成本包括4项:运输成本、货损成本、能耗成本、惩罚成本.

(二)模型建立

1.基本假设

根据模型涉及的车辆路径问题,提出以下假设:

(1)配送中心假设:存在单一配送中心,需要若干车辆完成对各个客户点的配送.

(2)配送点假设:配送点两两之间的距离,以及和配送中心之间的距离已知,每个配送点的货物需求量和要求配送的时间窗已知.

(3)车辆假设:车辆从配送中心出发,完成对客户点的货物配送服务后,统一返回配送中心.

(4)假设货物在配送过程中,能够保持恒定低温状态,即货物的货损状况仅与货物配送所需时间有关.

(5)道路网假设:本文道路为标准网格状道路.

(6)冷藏车内外温度假设:因车辆配送产品为单一品类,且车内外温度统一,运输途中温度不变.

2.参数描述

根据对研究问题的描述和假设,定义如下变量:

车辆数目为m,配送客户点数目为n,将配送中心编号为0,配送点依次为:1、2、3、……、n.

对每两点之间组成的弧(i,j)和车辆k,定义如下变量:其中,i≠j,i≠n+1,j≠0.

三、总成本分析与目标函数(一)总成本分析

1.运输成本

运输成本,主要指配送车辆为完成对各客户点配送服务而运输行驶产生的成本,主要是指油耗成本,与车辆行驶的道路里程呈正相关.

运输成本的表达式为:

其中,μ 为单位行驶里程的运输成本,dij为i与和j点之间的距离.

2.货损成本

由于冷链物流配送的均为生鲜易腐食品,因此车辆在运输途中,由于时间和环境的变化,食品品质的下降,会造成货损成本.

缪小红等(2011)建立的第三方冷链物流配送成本模型认为,货损成本,主要由车辆行驶过程中产生的货损,以及开关车门造成的热交换产生的货损两部分构成.[2]据此,货损成本由两部分构成:冷链物流车辆在运输过程中的货损成本、货物装卸货过程中有开启车门造成的货损成本.

货损成本计算公式为:

3.能耗成本

谢晶等(2007)提出,开门造成的热负荷占总热负荷的1/3以上,再加上通过车厢隔热厢体传入热量,热量占总热量的80%以上.[3]因此,选择开门热负荷和车厢体传热造成的热负荷,计算冷藏车辆的能耗成本.

以下分别从冷藏车辆运输过程和开关车厢门两个方面,说明冷链物中能耗成本的计算.

(1)根据因车厢与外界温度差异形成的热传导现象,其热负荷的计算公式为:

(2)由于冷链物流车辆车门开启热量流入所形成的热负荷,根据谢晶提出的公式,计算开启车门形成的热负荷,公式为:

QS=Qt×β (4)

其中,QS为开门热负荷(W),Qt为车厢体热负荷(W),β为车辆开门程度系数.

根据前文假设可知,冷链物流车辆的能耗成本,是配送车辆总体运行时间的函数,所有车辆的能耗成本表达式为:

其中,ψ 为单位时间内的惩罚成本.

(二)目标函数

基于以上分析,得出由固定成本、运输成本、货损成本、能耗成本构成的冷链物流配送的总成本函数.

城市冷链物流配送总成本模型为:

城市冷链物流配送总成本模型中,公式(7)为模型目标函数,为4项冷链物流配送成本之和.公式(8)—(14)为约束条件,其中,公式(8)—(10)保证每个配送点有且仅有一辆车配送;公式(11)保证所有的车均从配送中心出发,完成配送服务后,再回到配送中心;公式(12)为车辆载重约束,保证每辆车配送的客户点需求量不超过每辆车的载重;公式(13)为车辆行驶距离约束,每辆车的行驶距离不超过其最大行驶距离;公式(14)为软时间窗约束.

四、算法分析

(一)遗传算法的基本思想和流程

1.遗传算法的基本思想

遗传算法的基本思想是从代表待优化问题潜在解集的一个种群(population)开始,而种群则由经过基因编码的一定数目个体(individual)组成.每个个体由染色体构成,因此每个个体实际上是带有染色体特征的实体.

初始种群产生以后,根据个体适应度值(fitness),选择适应度大的个体.同时,借助于遗传算子(geneticoperators)进行组合交叉(crossover)和变异(mutation),逐代(generation)直到进化出代表最优解的种群.[5]

这就是遗传算法对生物进化和遗传学说的模仿过程.遗传算法的相关概念和步骤,同样根据遗传学说进行设计.

2.遗传算法的流程

(1)构造染色体.通过参数编码,将解表示成遗传算法能够识别的染色体.

(2)设置算法参数.包括种群规模、交叉概率、选择概率和终止进化次数,确定适应度函数.

(3)产生初始种群.初始种群是搜索开始的一组染色体,其数量应适当选择.

(4)计算个体适应度.根据适应度大小,选择优良个体并复制到下一代中去.

(5)运用选择、交叉、变异算子,产生子群体.

(6)重复步骤(4)、(5),直至满足终止条件时,停止进化.

遗传算法流程,如下图所示:

(二)模型的遗传算法设计

1.编码和解码

带时间窗的车辆路径,是一种基于优化排序的优化组合问题.为了方便研究,减少无效解的生成,对染色体采用自然整数编码,即序数编码方式.

具体方法为:对n个配送点依次进行编号,分别用1,2,……,n表示,车辆数为m,配送中心用0表示.采用整数编码后的染色体编码串可表示为:

其中,染色体长度为n+m+1.染色体中相邻的两个0之间代表一条子路径,即车辆从配送中心出发,依次完成对该车辆负责的客户点配送服务,然后再返回配送中心.例如:对有9个配送点和3辆车配送的染色体编码串为(0397012604850),表示由3辆车完成对9个配送点的配送服务,共有3条子路径.其对应的3条子路径的路径安排为:

子路径1:0→3→9→7→0

子路径2:0→1→2→6→0

子路径3:0→4→8→5→0

其中,解码操作过程与编码操作是相反的,将遗传算法处理的遗传空间,转换为实际问题解空间,实现表现型映射到基因型,解码操作与编码采用相同的路径构造过程.

2.遗传算子的设计

(1)选择算子采用赌选择方法.赌选择,又称为比例选择算子,其基本思想是:每个个体被选中的概率与其适应度函数值大小成正比.设群体大小为N,个体i的适应度为Fi,则个体i被选中遗传到下一代群体的概率Pi为:

(2)交叉算子.模型的遗传算法编码,采用整数编码方式;交叉算子,采用部分匹配交叉方法(PartiallyMatched Exchange,即PMX).PMX不同于传统交叉操作之处在于,不是直接交换两个相匹配的区域,而是先将要交换区域分别放置到对方位串首个基因前面.然后,去掉原个体中与交换的基因段相同的基因,从而得到交叉后的个体.交叉概率取0.6.以下举例说明PMX的操作过程:

随机产生两个染色体A和B,产生两个交叉点,将交叉段内的基因分别放置到对方染色体前面.然后,再去掉和首部相同的基因,得到新个体A″和B″.

(3)变异算子.运用倒位变异算子进行变异操作.其过程是随机选择一个染色体中的两点,对这两点之间的部分进行完全倒序排列操作,进而实现算法异思想,得到新个体.由于变异在物种进化过程中,仅仅起到辅助作用,物种发生变异的可能性很小.因此,遗传算法异算子的概率取值较小.变异算子概率取0.005.倒位变异算子可用以下例子说明:

对染色体A,随机产生两个变异点,将变异点之间的基因进行倒位重新排列,产生新个体A′.

3.适应度函数

如果适应度非负,则目标函数值需要一定的转换,才能作为适应度函数.建立的TW,以冷链配送总成本最小为目标函数,优化目标是配送总成本最小,目标函数需要求解最小值.因此,需要将目标函数转化为适应度.采用倒数的方式进行转换:

其中,Fi代表第i个代表染色体的适应度值,分母Ai表示目标函数值.目标函数值越小,则适应度函数值越大,越符合模型优化目标.

五、算例分析

(一)数据准备

1.样本选择

以北京SH公司的冷链配送路径优化研究为例,验证模型和算法的有效性.

2.相关数据

以大兴仓为配送中心,冷链车辆向10家门店提供配送服务.配送产品为美式培根,产品单价为2000元/吨;产品配送全程进行温控并提供温度记录,运输过程温度在2~8℃范围内,车厢内外温差为20℃;配送冷链车辆型号、车况、车辆行驶速度均一致,物流操作人员的装卸效率相同,为2吨/小时,车辆行驶速度为40公里/小时,载重4吨,容积12m3.

3.配送点基本信息

各配送点每天配送一次,配送时间集中在5:00~8:00.车辆出发时间统一为早晨5:00,完成配送后回到配送中心.配送点的地理位置、需求量、配送时间窗、时间窗为30分钟.具体要求如表1所示.

本算例设定的研究路段为城市道路,路网为完全对称道路网.通过在百度地图上取点,并在地图上计算出不走高速情况下,最短时间内通过的距离.配送点之间、配送中心与配送点之间的距离如表2所示.

4.相关参数值

模型的参数值如表3所示.

(二)结果分析

1.遗传算法参数设定

根据遗传算法的设计思路,采用MATLAB7.1,设计求解带时间窗的城市冷链车辆路径优化问题(TW模型)的程序,实现遗传算法对TW 的求解过程.[6]遗传算法的运行参数主要有,染色体长度、种群规模、交叉选择概率、终止进化迭代次数等.参数具体取值如表4所示.

2.运行结果整理

根据上述分析,在CPU为intelCorei55200U、内存为4GB、操作系统为windows7的计算机上,运行MATLAB7.1,求解带时间窗的车辆路径问题.经过对算例进行多次随机试验,抽出的最优试验结果如表5所示.

最优计算结果表明,算例最优解为1380.035,在第71次迭代时生成最优解,冷链配送的总成本为1380.035元,共生成3条路径,组成最优配送路径组合.经过验算,所有路径全部符合模型有容量约束和时间窗约束,以及返回配送中心的时间要求.

该问题最优解的收敛过程表明,本研究设计的遗传算法,在解决带时间窗的路径优化问题中具有可行性.同时,也证明了模型的合理性和有效性,降低了SH公司的冷链配送成本,有助于提高SH公司的冷链运作效率.

六、研究结论与不足

(一)研究结论

围绕易腐食品城市冷链物流配送路径优化的问题,分析了城市冷链物流配送的各项成本,建立以配送总成本最小为目标函数的数学模型,用遗传算法进行分析求解,并用MATLAB进行编程.最后,通过案例分析进行验证求解,得出最优配送路径组合.

(二)研究的不足之处

由于本研究考虑的仅是确定型车辆路径问题的模型,因此,对车辆路径问题还有待进一步深入研究,如考虑多车场配送和需求随机情况下的车辆路径问题.!

上文结论:上文是适合遗传算法和冷链物流和优化论文写作的大学硕士及关于冷链物流本科毕业论文,相关冷链物流开题报告范文和学术职称论文参考文献.

参考文献:

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