基于云平臺的多配送中心車輛調(diào)度問題研究.pdf

1、近年來，由于配送中心的物流配送問題日益突出，加強(qiáng)對多配送中心車輛調(diào)度問題的研究已成為各物流企業(yè)關(guān)注的焦點(diǎn)。各物流企業(yè)在加快物流配送中心配送效率的同時，也增強(qiáng)了物流資源信息共享的力度和范圍。在我國，伴隨著物流配送網(wǎng)絡(luò)的逐步形成，多配送中心車輛調(diào)度問題開始顯現(xiàn)，在此背景之下，本文結(jié)合云平臺的特點(diǎn)對多配送中心車輛調(diào)度問題進(jìn)行研究，具有十分重要的意義。
　　首先，本文對云計算的定義、歷史以及發(fā)展現(xiàn)狀進(jìn)行了介紹，并對物流云平臺的構(gòu)建、功能及

2、應(yīng)用展開分析，結(jié)合云計算與物流配送之間的聯(lián)系提出了云配送模式，通過對云配送的內(nèi)涵及模式的特點(diǎn)進(jìn)行分析，引出了在此模式下多配送中心車輛調(diào)度問題。
　　其次，對物流配送中車輛調(diào)度問題的定義、構(gòu)成要素及分類情況進(jìn)行了介紹，對比分析了求解多配送中心車輛調(diào)度問題的分解法和整體法兩種求解思路，明確了云配送模式下問題的求解策略，并對云配送模式下多配送中心管理模式進(jìn)行闡述，建立了多配送中心車輛調(diào)度模型。
　　再次，對運(yùn)用云量子遺傳算法解決多

3、配送中心車輛調(diào)度問題進(jìn)行分析，通過利用云模型理論和量子理論對遺傳算法進(jìn)行改進(jìn)，設(shè)計了云量子遺傳算法，并對算法復(fù)雜度進(jìn)行分析，確定了兩階段的求解策略，同時結(jié)合具體算例對算法及模型進(jìn)行了驗證分析。
　　最后，對云平臺下多配送中心車輛調(diào)度系統(tǒng)管理框架進(jìn)行了設(shè)計，根據(jù)多配送中心配送任務(wù)的動態(tài)性及復(fù)雜性，充分考慮客戶的具體需求從而確立管理框架的設(shè)計原則，并對管理框架的結(jié)構(gòu)及功能進(jìn)行分析，提出了具體的業(yè)務(wù)流程及運(yùn)行模式，并對云平臺下多配送中心