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供应商选择与货物配送路径规划研究及其应用

作　者: 陈思勇
导　师: 胡俊
学　校: 北京交通大学
专　业: 计算机科学与技术
关键词: 供应商选择路径规划模糊聚类蚁群算法物流管理系统
分类号: F274
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
下　载: 329次
引　用: 1次
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内容摘要

供应商选择和货物配送路径规划是物流领域中的两个重要问题,数据挖掘中的聚类分析为供应商选择提供了可行的方法,而货物配送路径规划问题可以用蚁群算法来解决。供应商选择主要考虑供应商的评价指标体系和选择方法两个方面,而货物配送路径规划需要在满足约束条件下,研究启发式算法求解最小费用路径。为研究上述问题,本文构建了一个物流管理系统。系统提供了信息管理和高级决策支持功能,供应商选择和货物配送路径规划是高级决策支持功能的两个模块。在供应商选择中,系统将聚类、类间评价和类内评价的三阶段法与层次分析法、基于遗传基因的自适应模糊聚类算法结合起来,用模糊聚类算法对供应商进行聚类,采用层次分析法对供应商进行类间和类内评价,从而很好地解决了供应商选择问题。算法根据聚类有效性参数S自适应地得到分类数,聚类效果通过平行坐标技术进行展示。对于多车场多车型约束条件下的货物配送路径规划问题,系统采用就近法将各个客户点划入临近车场,形成任务子集,这样每个任务子集就是一个单车场VRP问题;对每个任务子集运用自适应最大——最小蚁群算法进行求解,在求解过程中加入车型约束条件,从而得到各个任务子集的运输路径集和车辆集。系统引入Google Maps技术,增强了用户的使用体验。通过物流管理系统平台的实验结果表明,本文研究的方法对于解决供应商选择和货物配送路径规划问题是有效的,具有较大的应用价值。

全文目录

致谢  5-6
摘要  6-7
ABSTRACT  7-11
1 引言  11-15
  1.1 论文背景  11
  1.2 国内外研究现状  11-12
  1.3 论文的组织  12-15
2 供应商选择概述  15-23
  2.1 供应链管理  15-16
    2.1.1 供应链管理产生的背景及含义  15-16
    2.1.2 供应商选择在供应链管理中的作用  16
  2.2 供应商选择的评价指标体系  16-18
    2.2.1 评价指标建立的原则  16-17
    2.2.2 评价指标的相关研究  17-18
  2.3 供应商选择方法  18-23
3 货物配送路径规划概述  23-29
  3.1 配送的评估指标  23
  3.2 货物配送路径规划的约束条件  23-24
  3.3 货物配送路径规划研究方法  24-29
    3.3.1 货物配送路径规划问题的分类  24-25
    3.3.2 货物配送路径规划的主要研究方法  25-29
4 物流管理系统设计  29-43
  4.1 系统功能需求分析  29-30
  4.2 系统技术架构  30-32
    4.2.1 C/S结构模型  30-31
    4.2.2 系统技术平台  31-32
  4.3 系统结构  32-37
    4.3.1 系统功能结构  32
    4.3.2 系统业务流程  32-33
    4.3.3 功能模块分析  33-37
  4.4 数据建模设计  37-43
    4.4.1 数据逻辑模型  37-38
    4.4.2 数据库表设计  38-43
5 供应商选择模块的设计与实现  43-65
  5.1 供应商选择的实施步骤  43-48
    5.1.1 基于聚类分析的供应商选择  43-45
    5.1.2 基于层次分析法(AHP)的供应商评价  45-48
  5.2 基于遗传基因的自适应模糊聚类算法  48-53
    5.2.1 模糊c均值(FCM)聚类算法  48-49
    5.2.2 遗传算法  49-50
    5.2.3 基于遗传基因的自适应模糊聚类算法  50-53
  5.3 平行坐标技术  53-54
  5.4 基于平行坐标技术的供应商选择模块的实现  54-65
    5.4.1 供应商数据导入与评分子模块  54-56
    5.4.2 模糊聚类子模块  56-60
    5.4.3 供应商评价子模块  60-62
    5.4.4 实验  62-65
6 货物配送路径规划模块的设计与实现  65-81
  6.1 蚁群算法  65-67
  6.2 多车场多车型条件下的货物配送路径规划研究  67-71
    6.2.1 问题描述及其数学模型  67-69
    6.2.2 算法设计  69-71
  6.3 基于Google Maps技术的货物配送路径规划模块的实现  71-81
    6.3.1 Google Maps技术介绍  71-72
    6.3.2 模块的实现  72-77
    6.3.3 实验  77-81
7 结论  81-83
参考文献  83-85
作者简历  85-89
学位论文数据集  89

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