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《浙江工业大学》 2018年
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考虑碳排放的物流配送选址—路径问题模型及其优化方法研究

钱振宇  
【摘要】:在全球各国发展低碳经济的今天,考虑碳排放的物流配送选址-路径问题(Location Routing Problem,LRP)是一个研究的热点。国外研究表明:在物流系统中,其中运输环节的能源消耗占整个物流能耗的90%左右,因此如何合理地选择配送中心位置以及设计车辆配送路线进行节能减排的研究,具有重要的理论意义和实践价值。本文针对考虑碳排放的物流配送LRP问题,在分析其理论与实际背景的基础上,对其数学模型和算法进行了研究,建立了相应的LRP数学模型以及设计了求解算法,研究工作主要包括以下几个方面:(1)探讨了低碳物流的基本理论和低碳配送的实现途径,在对物流配送过程中车辆燃油消耗量和二氧化碳排放量计算方法的研究基础上,对影响车辆燃油消耗量和碳排放量的影响因子进行分析并将其量化。本文主要考虑了车辆装载量和行驶距离对燃油消耗量和二氧化碳排放量的影响,分别建立了考虑碳排放因素的单一优化目标CLRP、同时考虑碳排放和成本的多目标CLRP以及同时考虑碳排放、成本和客户满意度的带时间窗多目标CLRPTW数学模型。(2)针对单一优化目标LRP和多目标LRP数学模型的特点,研究分析了超启发式算法和禁忌搜索算法的一般特性,分别提出了单目标超启发式算法和基于禁忌搜索的多目标超启发式算法对模型进行优化。在超启发式算法的框架中,构建了一系列基于问题特征的底层启发式算子,设计了相应的高层启发式策略。(3)针对本文提出的三个LRP数学模型和超启发式算法,使用MATLAB进行编程。对于求解单一目标而言,以最少碳排放为目标函数时对路径的增加较小,而对碳排放量和总成本的减少有显著的效果;对于求解多目标而言,根据得到的Pareto最优解集为决策者提供多样性选择,有利于决策者从实际需要出发而选择最为合适的配送方案。(4)通过基准测试实例和实际案例的仿真分析,验证了模型构建和算法设计的合理性和有效性。对比分析了超启发式算法与其它典型智能优化算法,证明超启发式算法的性能明显优于其他算法。与这些算法相比,超启发式算法具有较好的通用性,可以很容易推广到其他LRP变种问题或组合优化问题上。本文研究丰富了低碳LRP模型和算法方面的研究,为低碳物流的理论提供了一定的补充。同时,所建立的模型更符合物流管理整合思想的实际,通过优化得到的配送路线对于物流企业为提供客户个性化需求的低碳运营提供了具有参考价值的解决方案。
【学位授予单位】:浙江工业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2018
【分类号】:TP301.6

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【参考文献】
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10 孙静;国际碳排放的关联性:网络结构与传导路径识别研究[D];东北财经大学;2018年
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