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.2.4配送线路优化

1964年,Clarke和Wright首次给出了从分销中心到各个递送点的&#

管理系统方面论文范文集20855;有不同容量卡车的路径优化问题的具体描述和算法设计,算法思想是尽量减少循环,从而快速找到最优路径.基于Clarke-Wrigh的节约算法是最早的启发式算法,直到现在都被应用在物流配送线路优化问题当中.随着人工智能技术的引入和不断发展,遗传算法、动态规划法和模拟退火算法等新方法及人工神经网络和专家系统等技术,为解决大规模、多目标车辆调度问题提供了新的辅助手段.1971年,Eilon等人[14]提出将动态规划法用于固定车辆数的物流配送线路优化问题,通过递归方法求解.1996年J.Lawrence[15]将遗传算法应用于线路优化的研究,同年Desan和Gorar提出用模糊集理论来求解点数不确定的车辆线路优化.1999年Modares,Somhom和T.Enkawa[16]提出用自组织的神经网络算法来求解线路优化问题,B.Bullnheiiner于1998年针对蚁群算法求解线路优化问题展开了研究,同年Luiz,Dalessandro建立平行遗传算法.2001年Tan等人[17]结合遗传算法、tabu-树搜索算法的优点,形成知识库,用人工智能的方法来求解,2002年Taranrilis和Kiranondis[18]使用空间决策支持系统来解决车辆路径问题.

迄今为止,国外不仅在理论研究方面成果显著,并且在应用方面也取得了一定的成果.美国利用最短路径算法、启发式算法开发计算机配送调度系统用来解决货运汽车作业计划中路线优化选择和车辆分配等问题,使运输成本和运输时间有了明显下降.伴随智能交通系统研究领域和内容的不断深入发展,对于线路优化问题的求解方法,目前主要集中在动态规划、神经网络、禁忌搜索、遗传算法、蚁群算法以及粒子群算法等智能优化方法.目前,世界上已逐渐形成了美国、欧洲和日本三大智能交通体系,随着自动控制技术、定位导航技术、数据通讯技术、图象分析技术以及计算机网络和信息处理技术的快速发展,车辆路径问题作为智能交通系统的一个重要组成部分,将越来越受到各国家交通运输部门的高度重视.

国内对配送路线优化逐步得到重视.陈子侠[19]运用网格划分技术和算法,对配送中心不同送货线路之间工作量不均衡问题进行了优化,使一条线路尽量集中,减少线路交叉,便于配送,大大降低了划分的复杂度,减少了运算量,可以判断出哪个区域网点较密集,对密集区域集中配送,提高配送效率.陈佳丽[20]以贵州为例,运用节约里程法模型主要从打破行政区域限制的角度,实施卷烟配送路线优化.提升配送效率,克服了送货线路重复、送货成本偏高和送货量不均等问题.陈艳艳,宋健民[21]通过将地理信息系统与基于遗传算法的优化决策相结合,建立了一个综合优化决策模型,利用遗传算法进行优化决策,使总成本最小.

如何撰写管理系统本科论文
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3总结

卷烟物流配送中心的规划原则归纳起来有如下几点：（1）技术标准化,（2）流程科学化,（3）运作规范化,（4）仓储管理数字化,（5）库存合理化,（6）物资分拣电子化（自动化）,（7）配送方式最优化,（8）调度智能化.通过上述原则在卷烟物流中的践行实施,加强组织管理数字化、科学化,有效地控制库存水平,降低损耗率,提高卷烟分拣速度,降低分拣差错率和人员工作强度,优化配送路径,实现配送资源合理优化配置,降低路线重复率,降低配送成本,提高配送准确率和车辆利用率,等等.卷烟物流须发挥行业优势,整合现有的物流资源,建立以物流信息为基础的全行业物流.从而提高物流服务质量和效率,降低物流成本,增强烟草行业整体竞争力.参考文献：

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本文来源:http://www.sxsky.net/benkelunwen/0608734.html

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