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摘要：中文摘要

配送是物流活動(dòng)中直接與消費(fèi)者相連的環(huán)節(jié)。配送成本占物流的各項(xiàng)成本的比例相當(dāng)高。配送線路合理與否影響到配送速度、成本和效益，特別是多用戶配送線路的確定是一項(xiàng)復(fù)雜的系統(tǒng)工程。因此，物流車輛路線問題(Vehicle Routing Problem)，簡記為VRP)成為國內(nèi)外眾多學(xué)者競相研究的課題。
本論文的研究就是圍繞物流車輛路線問題而展開的，論文全文包括緒論、三章主要內(nèi)容以及結(jié)束語部分。緒論部分簡單介紹了物流科學(xué)研究的背景，重要意義，指出了人們重視對(duì)物流科學(xué)研究的原因，引出了物流運(yùn)輸路線優(yōu)化研究的重要性。第二章簡要分析了國內(nèi)外物流配送的發(fā)展現(xiàn)狀后，提出了亟待解決的配送路線優(yōu)化問題。第三章詳細(xì)討論了節(jié)約算法和掃描算法，從而指出該種算法存在的優(yōu)缺點(diǎn)，進(jìn)而在第4章提出了用遺傳算法求解該問題優(yōu)化的方法。
主要做了以下幾點(diǎn)工作:(1)提出自然數(shù)編碼的模式定理，為本課題采用的自然數(shù)編碼提供理論基礎(chǔ)；(2)分析客戶數(shù)與種群規(guī)模的關(guān)系，合理選擇種群的規(guī)模；(3)采取代間覆蓋的群體更新方式，優(yōu)化進(jìn)化的種群質(zhì)量，使種群逐步趨向全局最優(yōu)；(4)結(jié)合實(shí)例，驗(yàn)證該算法的有效性，說明遺傳算法具有良好的全局尋優(yōu)性能，是求解配送路線優(yōu)化問題的有效算法。結(jié)束語部分通過對(duì)全文內(nèi)容的歸納和總結(jié)，提出了進(jìn)一步研究物流車輛路線問題優(yōu)化的方向，并展望了物流科學(xué)的發(fā)展。
筆者希望通過對(duì)物流車輛路線問題的優(yōu)化研究能給物流科學(xué)添磚加瓦，由于水平有限，也缺乏實(shí)際相關(guān)工作經(jīng)驗(yàn)，文中的觀點(diǎn)和理論肯定有諸多不足之處，懇請(qǐng)本領(lǐng)域內(nèi)外的專家、教授、學(xué)者批評(píng)指正，筆者在此表示深深的謝意。


Abstract
Distribution is an operation linking directly with consumers，and takes account for considerable proportion in variable costs in logistics. The planning of vehicle routing in distribution will have significant effect on the efficiency，cost and benefit，especially in distributing for multi-consumers. Hence，vehicle routing problem(VRP)has become focus of many scholars to study.
This research exploits physical distribution vehicle routing problem. The paper consists of introduction，three chapters，and conclusions. The introduction gives us a brief picture of the importance of the logistics science research，and the main reason why people are paying more attention to it，then introduces the idea that the study on optimizing the distribution route of logistics transportation is very important. Chapter two provides the optimization of distribution routing problem after presenting the present situation of the study on logistics at home and abroad .Chapter three focused on the Saving Method and Sweeping Method ,the advantages and disadvantages are proposed. Chapter four proposes the Genetic Algorithm for the solution of this problem .
Several measures are taken:(1)Motivates schemata theorem of Natural Number Coding，which provides the theoretical basis for further researc........


關(guān)鍵字:物流配送，節(jié)約法，掃描法，遺傳算法
Key words: logistics distribution; Saving Method ; Sweep Method ; genetic algorithm

目錄：1. 緒論 7
1.1論文研究的背景 7
1.2 論文研究的目的及意義 13
1.3 論文研究的主要內(nèi)容 14
2. 國內(nèi)外物流配送發(fā)展現(xiàn)狀 15
2.1發(fā)達(dá)國家和地區(qū)物流配送發(fā)展?fàn)顩r 15
2.2 國內(nèi)物流配送發(fā)展?fàn)顩r 17
2.3 國內(nèi)物流配送存在的問題 18
3. 配送路線優(yōu)化的一般算法 20
3.1配送路線優(yōu)化的概念及意義 20
3.2配送路線優(yōu)化的原則 23
3.3 配送路線優(yōu)化的一般算法 25
3.3.1 節(jié)約法 25
3.3.2 掃描法 29
4. 基于遺傳算法的配送路線優(yōu)化模型 34
4.1 遺傳算法的基本理論 34
4.2 遺傳算法的數(shù)學(xué)基礎(chǔ) 44
4.3 路線優(yōu)化數(shù)學(xué)模型的建立 46
4.3.1 遺傳算法模型的建立 47
4.3.2 遺傳算法的基本步驟 49
4.3.3 具體算法 50
4.5 結(jié)論 53
5. 論文總結(jié)與展望 55
5.1 論文成果及創(chuàng)新點(diǎn) 55
5.2研究展望 57
致 謝 58
參考文獻(xiàn) 59

參考文獻(xiàn)：
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