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基于遗传算法的物流配送管理系统的应用研究

作　者: 林广智
导　师: 黄明；赵将
学　校: 大连交通大学
专　业: 软件工程
关键词: 物流配送管理系统车辆路径问题遗传算法
分类号: TP315
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
下　载: 366次
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内容摘要

在物流配送领域,如何快速、准确的获得用户信息并及时开展业务,高效、合理的完成配送服务,成为决定物流企业市场竞争力的重要因素。其中优化的车辆路径选择方案是改善物流配送现状的一个重要突破口。因此本文将基于遗传算法的优化路径选择策略应用于物流配送管理系统中,研究如何选取合适的运输路线,以加快对客户需求的响应速度,提高服务质量,降低运营成本。首先,本文简要介绍了物流配送的基本概念,然后对目前可用于路径优化问题的多种优化算法进行了对比,分析了各种算法在用于物流配送路径选择问题中的优缺点,最终确定遗传算法作为本文的研究算法,并对其进行了详细的研究。然后,详细介绍了物流配送管理系统的设计与实现。论文针对基于B/S模式的物流管理系统作了需求分析,给出了系统设计功能模型和数据库的逻辑设计及物理设计。在系统总体设计之后,重点介绍了系统关键功能的实现。前台管理功能主要包括各类信息发布、及信息查看、修改、删除等功能;后台管理功能主要包括对车辆、物流、货物及会员信息管理等功能。本文采用JSP技术作为开发工具,使用SQL Server数据库作为存储数据库,来实现物流配送管理系统的功能。最后,本文阐述了车辆路径问题(VRP)的一种改进遗传算法的设计与实现,并将该算法成功应用到物流配送管理系统模块中,实现物流配送路径选择的自动化。通过对车辆路径问题的深入分析,针对遗传算法中“种群多样性”和“选择压力”两个最重要因素,对“选择算子”和“变异算子”进行了改进。并和一般的遗传算法进行了比较,通过计算结果证明:(1)在算法性能方面:改进的算法收敛速度较快,所求得的最优解质量较高,且计算结果稳定;(2)在车辆配送路径方面:改进算法的得到四条最优配送路线,并且四条线路没有交叉,完全形成回路,又同时满足车辆满载率的限制,而一般的遗传算法得到5条配送路线,最低装载量仅为3.1,并不能达到车辆相应的满载率,因此,改进的遗传算法明显优于传统的遗传算法。最后开发了一个配送决策子系统,该系统封装了改进的遗传算法,同过界面的形式为决策者提供合理的配送路径,是现了物流配送系统的自动化。

全文目录

摘要  5-6
ABSTRACT  6-10
绪论  10-13
第一章物流配送系统相关技术  13-19
  1.1 物流概述  13-14
    1.1.1 物流定义  13
    1.1.2 物流分类  13
    1.1.3 物流功能  13-14
  1.2 配送概述  14
    1.2.1 配送定义  14
    1.2.2 配送功能  14
  1.3 配送路径算法  14-18
    1.3.1 路线优化意义  14-15
    1.3.2 路线优化原则  15
    1.3.3 常用路径算法  15-18
  本章小结  18-19
第二章遗传算法  19-25
  2.1 遗传算法概述  19
  2.2 遗传算法实现技术  19-22
    2.2.1 编码方法  19
    2.2.2 评价函数  19-20
    2.2.3 基本操作  20-22
  2.3 遗传算法步骤及流程  22-24
    2.3.1 算法步骤  22-23
    2.3.2 算法流程  23
    2.3.3 算法优点  23-24
  本章小结  24-25
第三章系统分析与总体设计  25-37
  3.1 系统分析  25-27
    3.1.1 需求分析  25
    3.1.2 可行性分析  25-26
    3.1.3 输入输出需求  26
    3.1.4 数据管理需求  26-27
    3.1.5 运行环境需求  27
  3.2 总体设计  27-29
    3.2.1 项目规划  27
    3.2.2 系统流程  27
    3.2.3 系统功能结构  27
    3.2.4 设计目标  27-29
  3.3 数据库设计  29-36
    3.3.1 数据库需求分析  29-30
    3.3.2 数据库逻辑设计  30-32
    3.3.3 数据库物理设计  32-36
  本章小结  36-37
第四章详细设计与实现  37-60
  4.1 前台功能模块  37-48
    4.1.1 会员登陆模块  37-38
    4.1.2 信息发布模块  38-40
    4.1.3 信息查看模块  40-42
    4.1.4 信息修改模块  42-44
    4.1.5 信息删除模块  44-46
    4.1.6 查询工具模块  46-48
  4.2 后台功能模块  48-59
    4.2.1 后台登陆模块  48-49
    4.2.2 公告信息模块  49-50
    4.2.3 销售网点模块  50-51
    4.2.4 车辆信息模块  51-53
    4.2.5 物流知识模块  53-54
    4.2.6 货送信息模块  54-56
    4.2.7 会员信息模块  56-57
    4.2.8 物流动态模块  57-59
  本章小结  59-60
第五章实例研究－遗传算法在物流配送管理系统的应用  60-71
  5.1 配送路线的数学模型  60-61
  5.2 改进的遗传算法  61-64
    5.2.1 交叉算子的改进  61-62
    5.2.2 变异算子的改进  62-63
    5.2.3 实例计算  63-64
  5.3 实验结果和比较  64-67
    5.3.1 算法性能比较  64-65
    5.3.2 配送路径比较  65-67
  5.4 配送决策子系统实现  67-70
    5.4.1 地理数据库  67
    5.4.2 车辆数据库  67-68
    5.4.3 配送计划完成  68-70
  本章小结  70-71
结论  71-73
参考文献  73-75
攻读硕士学位期间发表的学术论文  75-76
致谢  76-77

基于遗传算法的物流配送管理系统的应用研究

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