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1、本科畢業(yè)設(shè)計(jì)論文題目 基于粒子群算法的配送路線優(yōu)化研究專業(yè)名稱信息與計(jì)算科學(xué)學(xué)生姓名陳波指導(dǎo)教師劉尊畢業(yè)時(shí)間2015年6月設(shè)計(jì)論文畢業(yè)任務(wù)書一、題目基于粒子群算法的配送路線優(yōu)化研究二、指導(dǎo)思想和目的要求物流配送路線對(duì)物流配送效率和物流成本有重要影響，是物流配送中的核心問(wèn)題對(duì)配送路線進(jìn)行優(yōu)化有重要意義。粒子群算法是在組合優(yōu)化領(lǐng)域得到廣泛的應(yīng)用的一種優(yōu)化方法。本選題通過(guò)分析，確定配送路線優(yōu)化問(wèn)題的優(yōu)化目標(biāo)以及約束條件，建立配送路線優(yōu)化的數(shù)學(xué)模型，并利用粒子群算法對(duì)該模型進(jìn)行求解。要求能夠結(jié)合一個(gè)實(shí)例，完成模型的建立和粒子編碼，并使用matlab編程實(shí)現(xiàn)問(wèn)題的優(yōu)化求解
2、算法。三、主要技術(shù)指標(biāo)（1）建立配送路線優(yōu)化問(wèn)題的數(shù)學(xué)模型（2）掌握粒子群算法求解優(yōu)化問(wèn)題的一般步驟（3）結(jié)合實(shí)例，編程實(shí)現(xiàn)用粒子群算法求解配送路線優(yōu)化問(wèn)題（4）對(duì)優(yōu)化結(jié)果進(jìn)行評(píng)估四、進(jìn)度和要求第1-2周：搜集資料，完成開題報(bào)告；第3-4周：掌握粒子群算法優(yōu)化一般步驟；第5-7周：建立最短路線優(yōu)化的配送路線優(yōu)化模型；第8-9周：利用粒子群算法對(duì)配送路線進(jìn)行優(yōu)化；第10-12周：應(yīng)用MATLAB實(shí)現(xiàn)粒子群優(yōu)化的算法；第13周：對(duì)結(jié)果進(jìn)行評(píng)價(jià)；第14-15周：撰寫論文準(zhǔn)備答辯。五、主要參考書及參考資料[1]紀(jì)震,吳青華,廖惠連.粒子群算法及應(yīng)用2009.1[2]潘峰
3、,李位星,高琪.粒子群優(yōu)化算法與多目標(biāo)優(yōu)化2013.7[3]謝曉鋒,張文俊,楊之廉.微粒群算法綜述[J].控制與決策2003:129-134.[4]梁軍.粒子群算法在最優(yōu)化問(wèn)題中的研究[D].廣西師范大學(xué),2008.[5]薛婷.粒子群優(yōu)化算法的研究與改進(jìn)[D].大連海事大學(xué),2008.[6]隨聰慧.粒子群算法的改進(jìn)方法研究[D].西南交通大學(xué),2010.[7]李艷麗.基于多目標(biāo)優(yōu)化的粒子群算法研究及其應(yīng)用[D].西南交通大學(xué),2014.[8]李建勇.粒子群優(yōu)化算法研究[D].浙江大學(xué),2004.[9]張利彪.基于粒子群優(yōu)化算法的研究[D].吉林大學(xué),2004.學(xué)
4、生指導(dǎo)教師系主任西北工業(yè)大學(xué)明德學(xué)院本科畢業(yè)設(shè)計(jì)論文摘要物流業(yè)已經(jīng)成為國(guó)民經(jīng)濟(jì)的重要產(chǎn)業(yè)，物流配送環(huán)節(jié)正受到日益廣泛的關(guān)注,而配送中的物流配送路線問(wèn)題成為了物流配送中的核心問(wèn)題。然而物流運(yùn)輸成本居高不下的究其原因主要是出現(xiàn)了一些不合理的運(yùn)輸和方式，如對(duì)流運(yùn)輸、迂回運(yùn)輸、非最短路徑運(yùn)輸和配送、非滿載運(yùn)輸?shù)?。本文正是在這一背景下產(chǎn)生，文章重點(diǎn)研究了物流配送路徑優(yōu)化模型的建立和粒子群算法的問(wèn)題。近年來(lái)，粒子群算法在組合優(yōu)化領(lǐng)域得到廣泛的應(yīng)用，但在優(yōu)化路線問(wèn)題上還不成熟。本課題嘗試采用粒子群算法解決配送路線優(yōu)化問(wèn)題。重點(diǎn)研究了粒子群算法解決最短配送路線優(yōu)化問(wèn)題。本次論文
5、對(duì)物流配送路線優(yōu)化問(wèn)題的研究，通過(guò)對(duì)不同的物流配送模型的研究，分析建立一般的最短路線的物流配送模型，加入多個(gè)約束條件同時(shí)為了對(duì)模型進(jìn)行計(jì)算,對(duì)比幾種優(yōu)化算法,分析了遺產(chǎn)算法和粒子群算法的優(yōu)缺點(diǎn)，最后選擇粒子群優(yōu)化算法做為研宄對(duì)象。最后通過(guò)現(xiàn)實(shí)舉例來(lái)驗(yàn)證模型和粒子群算法的配送路徑的優(yōu)化結(jié)果。最后通過(guò)數(shù)據(jù)來(lái)結(jié)果對(duì)比優(yōu)化后的路線和一般路線的差異。本文的研究表明，所得物流配送路線優(yōu)化模型通過(guò)粒子群算法，能夠有效的解決車輛最短路線問(wèn)題，且優(yōu)于傳統(tǒng)的粒子群算法的特征，更能有較好的搜索全局能力，有效的避免算法早熟收斂。本文形成了比較系統(tǒng)的配送路線優(yōu)化理論和方法，能夠?yàn)槲锪髌髽I(yè)
6、選擇配送路線提供理論支持，具有實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。關(guān)鍵詞：物流配送問(wèn)題，數(shù)學(xué)建模，粒子群算法VI西北工業(yè)大學(xué)明德學(xué)院本科畢業(yè)設(shè)計(jì)論文ABSTRACTThelogisticsindustryhasbecomeanimportantindustryinnationaleconomy,logisticsanddistributionsectorsarebeingincreasinglywidespreadattention,butthedistributionoflogisticsanddistributionlogisticsdistributionroutingprob
7、lemhasbecomethecoreissue.However,thehighcostoflogisticsandtransportThemainreasonistherearesomeirrationaltransportandmethods,suchasconvectivetransport,circuitoustransport,theshortestroutetotransportanddistribution,transportationandothernon-fullload.Thisarticleisproducedinthiscontext,t
8、hearticlefoc
