有专家断言遗传算法是用来解决ＮＰ完全问题和ＮＰ难题的趋势。本论文丰富了遗传算法在组合优化中的应用，为继续深入研究ＶＳＰ、ＪＯＢ—ＳＨＯＰ和物流配送车辆调度优化的计算机实现等打下基础。对于ＶＭＩ下的ＶＳＰ问题，可以看作上述ＶＳＰ的问题的延伸。本文分析了ＶＭＩ对于供应链物流配送系统优化的作用。在ＶＭＩ管理方式下，存在库存和配送运输可以集成起来进一步优化配送系统成本这一实际情况。
<物流配送及其运输调度优化研究>论文？
武汉理工大学硕士学位论文物流配送车辆调度优化研究 姓名：夏新海申请学位级别：硕士专业：交通运输规划与管理指导教师：张培林 20040301 武汉理工大学硕士学位论文摘要物流配送是物流活动中直接与消费者相连的环节。在物流的各项成本中，配送成本占了相当高的比例。配送车辆调度的合理与否对配送速度、成本、效益影响很大，特别是多用户配送车辆调度的确定更为复杂。采用科学、合理的方法来进行配送车辆调度，是物流配送中非常重要的一项活动。因此，车辆调度问题（ＶｅｈｉｃｌｅＳｃｈｅｄｕｌｉｎｇＰｒｏｂｌｅｍ，简记ＶＳＰ）成为众多学者竟相研究的热门话题。在高度发展的商业社会中，特别是随着Ｉｎｔｅｍｅｔ的普及和电子商务的发展，消费者对时间的要求越来越严格，以往的到货“日”已转换成到货“时”。ＶＳＰ是一个典型的ＮＰ．难题，高效的精确算法存在的可能性不大，启发式算法虽能快速求解大型问题，但对解的质量没有保证。近些年来，人们在用遗传算法解决现实中的各种组合优化问题上进行了探索，如在生产调度问题中的应用，但在车辆调度问题中的应用才Ｍ，Ｎ，Ｊ开始。有专家断言遗传算法是用来解决ＮＰ完全问题和ＮＰ难题的趋势。本论文主要对有时间窗的非满载ＶＳＰ和供应商管理库存（ＶｅｎｄｏｒＭａｎａｇｅｄＩｎｖｅｎｔｏｒｙ，简记ＶＭＩ）管理思想下的ＶＳＰ进行了研究。对于有时间窗的非满载ＶＳＰ问题，将货运量约束和时间窗约束转化为目标约束，建立了ＶＳＰ模型，使用最大保留交叉、交叉率和变异率的自适应调整等技术，设计了给予自然数编码的可同时处理软、硬时间窗约束的遗传算法，实验分析取得了较好的结果。本论文丰富了遗传算法在组合优化中的应用，为继续深入研究ＶＳＰ、ＪＯＢ—ＳＨＯＰ和物流配送车辆调度优化的计算机实现等打下基础。对于ＶＭＩ下的ＶＳＰ问题，可以看作上述ＶＳＰ的问题的延伸。本文分析了ＶＭＩ对于供应链物流配送系统优化的作用。在ＶＭＩ管理方式下，存在库存和配送运输可以集成起来进一步优化配送系统成本这一实际情况。接着对此问题建立了数学模型和迭代优化算法，实例证明该模型和算法能够起到较好的效果。武汉理工大学硕士学位论文物流配送车辆调度优化，是物流配送优化中关键的一环，也是电子商务活动不可缺少的内容。对货运车辆进行调度优化，可以提高物流经济效益、实现物流科学化。对货运车辆调度优化理论与方法进行系统研究是物流集约化发展、建立现代调度指挥系统、发展智能交通运输系统和开展电子商务的基础。目前，问题的形式已有很大发展，该问题以不仅仅局限于汽车运输领域，在水运、航空、通讯、电力、工业管理、计算机应用等领域也有一定的应用，其算法已用于航空乘务员轮班安排、轮船公司运送货物经过港口与货物安排的优化设计、交通车线路安排、生产系统中的计划与控制等多种组合优化问题。关键宇：物流配送，车辆调度，遗传算法，时间窗路程最短是配送路线优化的唯一标准对么
1.物流货运配送路线约束条件的确定一般配送的约束条件有：
（1） 满足所有收货人对货物品种、规格、数量的要求。
（2） 满足收货人对货物发到时间范围的要求。
（3） 在允许通行的时间内进行配送。
（4） 各配送路线的货物量不超过车辆容积和载重量的限制。
（5） 在配送中心现有运力允许的范围内。
2.物流货运配送路线目标的确定
目标的选择是根据配送的具体要求、配送中心的实力及客观条件来确定的。由于目标有多个，因此可以有多种选择方法：
（1） 以效益最高为目标的选择，就是指计算时以利润的数值最大为目标值。
（2） 以成本最低为目标的选择，实际上也是选择了以效益为目标。
（3） 以路程最短为目标。
（4） 以吨公里最小为目标的选择。
（5） 以准确性最高为目标的选择，它是配送中心重要的服务指标。
3.物流货运配送路线的优化
随着配送的复杂化，配送路线的优化一般要结合数学方法及计算机求解的方法来制定合理的配送方案，目前确定优化配送方案的一个较成熟的方法是节约法，也叫节约里程法。利用节约法确定配送路线的主要出发点是：根据配送中心的配送能力（包括车辆的多少和载重量）和配送中心到各个用户以及各个用户之间的距离来制定使总的车辆运输的吨公里数最小的配送方案。
实际上配送路线的优化就是采用最优化理论和方法，如线性规划的单纯形法、非线性规划、动态规划等方法建立相应的数学模型，再利用计算机进行求解，最后得出最优方案。
