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1、盐城师范学院毕业论文盐 城 师 范 学 院毕业论文 20162017学年度 基于蚁群算法的苏宁易购（杭州地区）配送路径优化 学生姓名 张 婷 婷 学 院 商 学 院 专 业 物流管理 班 级 13 （2） 学 号 13318428 指导教师 李 健 2017年 5 月 20 日 盐城师范学院毕业论文 基于蚁群算法的苏宁易购（杭州地区）配送路径优化摘 要随着我国物流业的不断发展，物流配送环节作为连接生产与销售的中介服务，以及物流的基本功能和重要环节之一，同时也是降低物流成本的有效方式，越来越受到各个物流企业的重视。因此，物流企业需要注重车辆配送方案管理，合理安排车辆，提高装载率以及运输节点的科学
2、性，尽可能地优化配送路径。这样不仅可以保证物流配送的时效，也可以提高车辆的有效利用率，节约配送费用和运输时间，为增强客户体验打下更好的基础。本文研究了苏宁易购在杭州地区对各门店的配送路径和现状，以对苏宁易购杭州地区的配送路径优化作为最终目标。经过了解、收集数据等相关工作，从客观的角度分析了杭州地区苏宁易购的特点及配送中存在的问题。建立了关于苏宁易购配送路径优化的相关数学模型。并从现实情况出发，运用MATLAB软件进行计算，利用蚁群算法对整个配送路径进行优化，以得出最优配送路径，达到降低物流成本的目的。【关键词】苏宁易购 路径优化 蚁群算法 Suning Trolley Based on Ant
3、 Colony Algorithm(Hangzhou area) distribution path optimizationAbstractWith the continuous development of Chinas logistics industry, logistics and distribution links as a link to the production and sales of intermediary services, as well as the basic functions of logistics and one of the important l
4、inks, but also reduce the cost of logistics effective way, more and more attention by the logistics enterprises The Therefore, the logistics enterprises need to focus on vehicle distribution program management, reasonable arrangements for vehicles, improve the loading rate and transport nodes of the
5、 scientific, as much as possible to optimize the distribution path. This will not only ensure the aging of logistics and distribution, but also can improve the effective utilization of vehicles, saving delivery costs and transportation time, to enhance the customer experience and lay a better founda
6、tion.This paper studies the distribution route and current situation of Suning Tesco in Hangzhou area, and takes the optimization of distribution route in Hangzhou as an ultimate goal. After understanding, collecting data and other related work, from an objective point of view of the characteristics
7、 of the Hangzhou area Suning Tesco and distribution problems. The relevant mathematical model of Suning Tesco distribution route optimization is established. And from the actual situation, the use of MATLAB software to calculate the use of ant colony algorithm to optimize the entire distribution pat
8、h to arrive at the optimal distribution path to achieve the purpose of reducing logistics costs.【Key words】 Suning Tesco optimization algorithm ant colony algorithm目录一、绪论1（一）研究背景、目的与意义1（二) 国内外研究综述1二、苏宁易购杭州地区的配送现状3（一）苏宁易购简介3（二）杭州苏宁易购的配送现状概述3三、苏宁易购杭州地区配送存在问题7（一）车辆行驶里程过大7（二）装载率低7（三）车辆配置过多7（四）配送成本偏高7四、苏
9、宁易购杭州地区配送路径优化7（一）蚁群算法所需要的数据收集7（二）苏宁易购杭州地区配送路径优化模型构建9（三）运用蚁群算法求解路径优化模型10（四）优化结果分析14五、结论和展望15（一）结论15（二）展望15参考文献16一、绪论（一）研究背景、目的与意义1.研究背景随着世界市场的不断发展，人们对物流服务也提出了更高的要求。配送作为物流的基础功能也被人们愈加重视。配送路径优化问题上的应用在社会各个方面也都有渗透，包括快递配送、医疗器械运送、避灾逃生、智能机器人等领域。但由于很多企业在物流管理过程中，对运营管理不够完善，在制定配送方案时，不能做到完全的科学合理，甚至在一些市内短途项目上，配送方案
10、还依靠人工的主观判断，导致运输路线和节点的不合理甚至重复，以致物流成本居高不下。因此通过配送路径优化来降低物流成本就成为了企业的目标之一。在这样的认识下，如何实现配送路径优化就成了企业要重点解决的问题。科学合理地安排运输路线有利于降低配送成本，节约配送费用和时间，为客户提供更优质的客户体验。这也是苏宁易购杭州地区提升利润空间，借此提高企业竞争力的有效方法。2.研究目的本文主要对苏宁易购杭州地区的配送路径进行研究，对其配送中出现的问题进行分析研究。通过蚁群算法，对其配送路径提出优化方案，从而提升苏宁易购杭州地区的利润空间和企业竞争力，以期达到更快的发展速度。3.研究意义由苏宁易购映射出其他各大企
11、业在配送环节有可能出现的问题，不论是物流企业还是一般企业中自营的物流部门，其本质都是以最小的代价来达成最优质的客户体验。所以，企业必须尽力提高物流效率，提升经济效益，使配送管理达到一定的高度。这对提高我国企业的整体服务水平和企业竞争力起到了良好的借鉴作用，也提供了一些咨询和参考。 （二) 国内外研究综代写各专业硕博学位论文,代写代发CSSCI、北大核心论文，合作加QQ:97079517、 97079518 ; 微 电同号：1580 1280 825。淘宝交易，安全无忧。CSSCI来源期刊：电子政务、汉语学习、会计与经济研究、现代中文学刊、甘肃行政学院学报、天津体育学院学报民族学刊、大学教育科学
12、、金融论坛、南方经济、东北亚论坛、宁夏社会科学、法商研究、云南社会科学、人文杂志、甘肃社会科学、东北大学学报、自然资源与环境。审稿周期：35-90天办结查稿。北大核心期刊：西安理工大学学报、心理与行为研究、统计与信息论坛、人口与发展、广西民族大学学报.哲学社会科学版、南昌大学学报理科版、现代法学、江西财经大学学报、武汉金融、学校党建与思想教育、成人教育、中国科技翻译审稿周期：35-90天办结查稿。普刊：中国新通信、兰台内外、中国多媒体与网络教学学报、农村科学实验、今日财富、心血管外科中国结合医学、经贸实践、语文课内外、记者观察、新课程、现代职业教育、建筑与装饰、畜牧兽医科学、化工管理、魅力中国
13、、人力资源管理、新教育时代、心理月刊等300多家国家级、省级普刊。审稿周期：1-7天办结查稿。述1.国外研究现状国外致力于配送路径优化的研究已经有很长的一段历史，产生了很多关于车辆路径问题（Vehicle Routing Probiem，VRP）的优化方法。Danting和Ramser(1959)在The truck dispatching problem中首次提出车辆路径问题,利用线性规划模型研究在系统中任意两点之间的最短路线。P.Wark等（1994)创造出重复匹配算法，将时间约束和能力约束也考虑在模型应用中，将该算法用在VRP中。意大利学者M.Dorigo(1991)系统地提出了一种基于
14、蚂蚁种群的模拟进化算法，即蚁群算法。Alberto V.Donati（2014）在此基础上做出了改进，利用蚁群算法来求解时间依赖性的路径优化问题。Michael Morin（2015）研究了蚁群算法可见性问题，以此用于最佳搜索路径。2. 国内研究现状国内学者对配送路径优化的研究起步较晚，但在路径优化的智能化算法方面发展还算迅速。其中蚁群算法是运输调度和路径优化的一个有力的方法，在近几年也博得了许多国内学者的关注。陈建军（2011）为了在最短时间内得到路径优化的全局最优解，提出了一种蚁群算法的路径优化算法。张勇（2015）通过改进信息素的更新方式，提出了基于蚁群算法的配送路径优化研究。杨娜（2017）着重分析了蚁群算法在物流配送、农业应用、居民出行等各个领域中的路径优化的应用。王晓东（2017）通过节约矩阵引导蚂蚁搜索，并调整了信息素调整系数来改进蚁群算法，并将改进后的算法应用到单配送中心的配送路径优化问题中。3.国内外研究评述通过对有关资料的查阅可以发现，配送线路优化的本质是VRP问题（根据货量确定车辆分配和配送路线），国内外学者对配送路径优化的研究都日趋成熟，也有很大的实用价值。并且随着研究的深化以及各企业对配送路径优化的高度重视，配送路径的优化方案一定会越来越完善，同时也更具适用性。以上国内外的研究都对本文起到了
