基于人工蜂群算法的城市物流配送服務車輛調(diào)度問題研究.pdf

1、隨著電子商務的快速發(fā)展，網(wǎng)購物流業(yè)務規(guī)模日益龐大。作為網(wǎng)購物流重要一環(huán)的城市物流配送服務，其客戶需求和配送服務形式等隨著市場環(huán)境、交通環(huán)境等的不斷變化日益呈現(xiàn)出動態(tài)多樣性，而在物流配送服務過程中由于運輸車輛、場地等服務資源的分散性和有限性，制約了物流配送服務的質(zhì)量和時效性。因此，高效、合理的配送服務調(diào)度技術(shù)是提高城市物流配送服務質(zhì)量，最大程度的滿足客戶需求，提高服務資源利用率、降低物流配送服務成本的有效途徑之一。目前物流企業(yè)多采用人工調(diào)

2、度的方式，導致服務資源利用率低、配送運輸成本較高的問題。因此，本文為實現(xiàn)智能調(diào)度做了如下幾個方面的工作：
　　(1)分析了城市物流配送業(yè)務的特點，闡述了本文研究中使用的物流配送網(wǎng)絡模型，并針對物流配送過程中涉及到的多方面資源進行描述和定義，對相關(guān)配送服務資源進行整合，為配送過程中的運輸資源的優(yōu)化調(diào)度提供基礎支撐。
　　(2)結(jié)合城市物流配送的特點，對物流配送業(yè)務中運單的分配和運輸資源的調(diào)度問題進行分析，針對在多約束條件和多優(yōu)

3、化目標情況下運輸資源利用率低和配送服務成本較高的問題，設計并實現(xiàn)了一種基于人工蜂群算法的物流配送服務資源調(diào)度算法。應用具體的實例對算法進行了驗證并與遺傳算法進行對比，驗證了該調(diào)度算法的有效性和穩(wěn)定性。
　　(3)在物流配送服務執(zhí)行過程中經(jīng)常發(fā)生不確定的動態(tài)客戶需求，導致按原方案執(zhí)行配送服務無法達到成本最優(yōu)，針對此類具有動態(tài)客戶需求的問題，本文進行了問題分析，建立了相應的數(shù)學模型，并將其轉(zhuǎn)化為靜態(tài)問題進行再調(diào)度。達到及時響應客戶需求