邮政物流车辆路径问题研究

论文摘要

邮政物流是运筹学和现代物流的重要应用领域之一,其车辆路径问题是一类理论与生产实际联系紧密、复杂条件下的多约束、多目标车辆路径问题。涉及的约束条件和影响因素主要有时间窗、车辆装载容量、道路交通状况、多邮件类型、往返归集、混合搭载、自然条件等。目前,邮政物流车辆路径问题的研究工作还在不断深入,特别是在如何处理往返归集、时间窗和不可预知的自然因素影响,以及设计简单有效的求解算法等方面仍有待进一步研究。本文基于现代物流倡导的系统化思想,针对带硬时间窗约束的邮件车辆路径问题、多目标邮政物流混合车辆路径问题和带软时间窗约束的动态邮政物流混合车辆路径问题,从邮政物流具体实践中抽象实际问题,利用车辆路径问题领域的已有成果,建立了相应的数学模型,并利用多目标遗传算法和自适应多态蚁群算法进行求解,提出了进一步的优化策略。本文同时以四川省邮政公司2008年5月共11个地市雅芳一体化邮政混合物流为例,对邮政物流车辆路径问题进行了计算求解,结合邮政实际生产中的车辆路径问题,分析了不同优化策略对总体邮运费用和实际使用车辆数的影响。本文的主要研究内容如下:第1章绪论部分,整理与归纳了有关邮政网络、邮政物流、国内外的车辆路径问题研究现状和求解算法等的文献与理论成果,分析了多约束多目标邮政物流混合车辆路径问题的潜在研究领域,提出了本文的主要研究内容和技术实现路线。第2章,对邮政车辆运输问题进行了分析和研究,描述了邮政车辆运输问题特征、分类和影响因素等,分析了邮发报刊对运输投递和邮运生产的影响。并以四川省邮政公司11个地市邮政车辆运输费用结算为例,计算了各点实际的月度邮运成本费用,提出了邮政车辆运输问题的一般模型。第3章,结合四川省邮政公司11个地市邮件车辆运输时限规定以及车辆往返情况,引入时间窗限制和往返归集等约束条件,建立了带时间窗约束的邮件车辆路径问题模型,并设计以遗传算法为基础的求解策略,对其邮路优化问题进行了对比分析。同时对突发事件和地震等不可抗力因素对邮件车辆路径问题的影响进行了分析。第4章针对实际邮政物流车辆调度多优化目标的特性,分析了在现有邮路运输的基础上加载一体化邮政物流项目需求后的车辆调度与路径选择优化问题,构建了带时间约束、多目标邮政物流混合车辆路径问题模型,并以2008年5月四川省邮政公司雅芳一体化混合物流为例,利用自适应多态蚁群算法对带时间约束多目标邮政物流混合车辆路径问题进行了求解,也分析了不同邮件类型对邮政物流混合车辆路径问题的影响。第5章,针对带软时间窗约束的动态邮政物流混合车辆路径问题,建立了带时间窗惩罚的最小车辆运输费用模型,考虑了车辆装载容量、时间窗、往返货物归集、邮件与物流商品混合搭载、时间窗惩罚等约束条件,利用遗传算法对模型进行了求解计算和优化对比分析。第6章,结合理论分析和实践情况,对比分析了邮政实际生产运输问题、带时间窗约束的邮件车辆路径问题、多目标邮政物流混合车辆路径问题和动态邮政物流混合车辆路径问题的总邮运费用、参与运输的邮运车辆数和优化策略,提出了实际邮运生产的4项优化措施。最后,对本文的主要创新之处进行了归纳,并对未来研究作了展望,将多品种、多优先级、多时限要求的邮政物流混合搭载问题等作为下一步研究的重点。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 研究背景
• 1.1.1 邮政概况
• 1.1.2 邮政网络
• 1.1.3 邮政物流
• 1.1.4 邮政物流车辆路径问题
• 1.2 文献研究综述
• 1.2.1 国内外VRP的研究现状
• 1.2.2 邮政车辆运输问题研究现状
• 1.2.3 遗传算法与蚁群算法
• 1.2.4 现有文献分析与评述
• 1.3 本文所研究问题的界定
• 1.4 本文研究内容
• 1.4.1 定义约定
• 1.4.2 主要研究内容
• 1.4.3 全文结构安排
• 1.5 本章小结
• 第2章 邮政车辆运输问题
• 2.1 邮政车辆运输问题综述
• 2.1.1 邮政车辆运输问题的描述
• 2.1.2 邮政运输网
• 2.1.3 邮政车辆运输问题的特点
• 2.1.4 邮政车辆运输问题影响因素
• 2.2 邮发报刊车辆路径问题
• 2.2.1 邮发报刊问题
• 2.2.2 邮发报刊的运输投递
• 2.2.3 邮发报刊对邮运生产的影响
• 2.3 邮政车辆运输问题费用结算
• 2.3.1 邮政车辆运输问题实例
• 2.3.2 各点进口邮件数据
• 2.3.3 各点出口邮件数据
• 2.3.4 主要运输费用结算
• 2.4 邮政车辆运输问题一般模型
• 2.4.1 邮件车辆路径问题
• 2.4.2 邮政物流车辆路径问题
• 2.4.3 邮政车辆运输问题一般模型
• 2.5 本章小结
• 第3章 带时间窗约束的邮件车辆路径问题
• 3.1 邮件车辆路径问题
• 3.1.1 问题描述
• 3.1.2 基本假设与符号定义
• 3.1.3 模型构建
• 3.2 邮件车辆路径问题的求解
• 3.2.1 构造染色体
• 3.2.2 设定适用度函数
• 3.2.3 产生初始种群
• 3.2.4 染色体的交叉
• 3.2.5 染色体的变异
• 3.2.6 终止准则
• 3.2.7 算法流程
• 3.3 实验计算与分析
• 3.3.1 试验参数
• 3.3.2 车辆调度与路径选择计算
• 3.3.3 计算结果分析
• 3.4 基于突发事件的邮件车辆路径问题
• 3.4.1 突发事件与应急物流
• 3.4.2 基于突发事件的邮件车辆路径问题模型
• 3.4.3 地震等不抗力因素下的邮件车辆路径问题
• 3.5 本章小结
• 第4章 多目标邮政物流混合车辆路径问题
• 4.1 多目标邮政物流混合车辆路径问题综述
• 4.1.1 问题概述
• 4.1.2 基本假设
• 4.1.3 模型构建
• 4.2 基于蚁群算法的邮政物流混合车辆路径问题求解
• 4.2.1 蚁群算法求解车辆路径问题的基本思想
• 4.2.2 蚁群算法求解邮政物流混合车辆路径问题
• 4.2.3 可行解优化与自适应调整挥发系数
• 4.2.4 邮政物流混合车辆路径问题的求解步骤
• 4.3 实验计算与分析
• 4.3.1 实例说明
• 4.3.2 作业流程
• 4.3.3 主要数据
• 4.3.4 蚁群算法流程与实现
• 4.3.5 计算结果分析
• 4.4 不同邮件类型的影响
• 4.4.1 不同类型的邮件运输问题
• 4.4.2 基于邮件类型优先级的混合车辆路径问题模型
• 4.5 本章小结
• 第5章 动态邮政物流混合车辆路径问题
• 5.1 动态邮政物流混合车辆路径问题综述
• 5.2 动态邮政物流混合车辆路径问题的预优化策略
• 5.2.1 现有邮政物流优化策略的缺陷
• 5.2.2 动态邮路策略
• 5.2.3 软时间窗策略
• 5.3 动态邮政物流混合车辆路径问题求解
• 5.3.1 主要假设
• 5.3.2 惩罚函数
• 5.3.3 模型构建
• 5.3.4 基于遗传算法的求解
• 5.4 实验计算与分析
• 5.4.1 参数说明
• 5.4.2 计算求解
• 5.4.3 结果分析
• 5.5 本章小结
• 第6章 邮政车辆运输问题优化策略
• 6.1 邮件车辆路径问题优化策略
• 6.1.1 前提假设
• 6.1.2 对比分析
• 6.1.3 优化策略
• 6.2 邮政物流混合车辆路径问题优化策略
• 6.2.1 前提假设
• 6.2.2 对比分析
• 6.2.3 优化策略
• 6.3 动态邮政物流混合车辆路径问题优化策略
• 6.3.1 前提假设
• 6.3.2 对比分析
• 6.3.3 优化策略
• 6.4 实际邮运生产的优化措施
• 6.4.1 调整优化邮路网络结构
• 6.4.2 以时间窗为核心组织运输作业
• 6.4.3 借助社会化运能整合网运资源
• 6.4.4 利用科技创新提升邮运网效益
• 6.5 本章小结
• 总结与展望
• 致谢
• 参考文献
• 附录
• 攻读博士学位期间发表的论文及科研成果