在经济全球化和信息化的浪潮中,现代的物流业已经从为社会提供传统的运输服务,扩展到以现代科技、管理和信息技术为支柱的综合物流系统。随着信息技术的发展,物流调度的优化问题已成为研究的一个热点问题。在过去40年间,以路线选择为背景的车辆优化调度问题得剑了广泛的研究,取得丰富的研究成果。 在大力发展物流的同时,顾客满意度在物流配送中也起到越来越重要的作用,顾客满意度已成为物流企业提高竞争优势的重要手段之一。显然传统的模型由于侧重点的不同,已不能满足物流业的新近发展和需要。基于以上的分析,本文将引入顾客满意度求解车辆优化调度问题。 论文的主要内容如下: 第1章:本文首先叙述了课题研究的背景,然后从算法发展的角度,分析了车辆路径问题的研究成果:最后说明了本课题的必要性及现实意义。 第2章:旅行商问题一直被认为是车辆优化调度问题求解的基础。在本章,作者侧重对于这一基本问题及其实现方式进行分析:通过分析旅行商问题的特点,建立相应的数学模型,并利用反证法验证了模型的完备性。然后,从多角度介绍遗传算法,结合模式理论,确定影响遗传算法的因素,并给出改进策略。最后,提出基于改进遗传算法的问题求解过程,并通过比较分析及实例分析相结合的方法,验证了算法的可行性。 第3章:作者从理论角度对问题进行阐述:通过对车辆优化调度问题的分析,指出针对VRP的顾客满意度的含义,从而确定引入顾客满意度求解VRP问题的实质。然后结合当前的研究成果和实践经验,给出引入顾客满意度的车辆优化调度问题求解策略。 第4章:从模型分析和算法设计的角度,研究了与“车辆优化调度问题”相关的3个子问题:对于确定需求的VRP问题,本文建立有时间窗的VRP模型,并采用两阶段法和改进的遗传算法编写实现算法,然后从运行时间、求解质量、稳定性及扩展性等方面验证了算法的可行性:对于不可预测的不确定需求,本文建立动态监控模型:根据客户的数量,采取不同的应对策略,然后通过渐进性分析,