面向不确定信息的在线商务物流车辆调度问题的MATALB建模与仿真(2)
3.1 车辆调度模型 .. 15
3.1.1 非满载车辆调度问题模型.. 15
3.1.2 满载车辆调度问题模型. 16
3.2 车辆调度算法 .. 17
3.2.1精确算法 . 17
3.2.2 启发式算法.. 18
3.2.2.1 遗传算法 . 19
3.2.2.2 禁忌搜索算法 20
3.2.2.3 人工神经网络 21
4 基于 MATLAB的某连锁企业车辆调度决策 23
4.1 研究对象的选择 23
4.1.1企业概况 . 23
4.1.2 研究对象及假设条件 23
4.2 建模和仿真软件MATLAB 25
4.3 连续Hopfield神经网络的设计原理和步骤 . 26
4.3.1 设计原理. 26
4.3.2 设计步骤. 28
5 仿真结果的实现与分析 31
5.1 基于MATLAB实现 .. 31
5.1.1 清空环境变量、声明全局变量 31
5.1.2 对象位置导入并计算对象间距离. 31
5.1.3 初始化网络. 31
5.1.4 寻优迭代 32 5.1.5 结果输出 33
5.2 结果分析与解释 36
5.2.1 需求确定情况下的调度策略.. 36
5.2.2 需求发生突变情况下的调度策略. 37
结 论.. 40
致 谢.. 42
参 考 文 献.. 43
图 表 清 单
图 1.1 现代物流的一般过程 .. 1
图 1.2 本文研究框架 .. 3
图 2.1：动态调度处理策略原理 .. 13
图 2.2：单点送货图和巡回配送图 14
图 4.1：百度地图中克莉丝汀的具体位置 24
图 4.2：研究对象的二文坐标图 .. 25
图 4.3：应用Hopfield网络解决优化计算的主要步骤 . 29
图 5.1：随机产生的初始路径 . 36
图 5.2：Hopfield网络优化后路径 37
图 5.3：能量函数随着迭代次数变化曲线 37
图 5.4：基于原路线的新优化路径 38
图 5.5：需求取消的Hopfield 网络优化后路径 . 39
图5.6：能量函数随着迭代次数变化曲线. 39
表 2.1：车辆调度问题分类 . 5
表 4.1：研究对象的具体坐标位置 24
表 4.2：5个城市的访问路线.. 29 1 引言
1.1 研究背景
最初的物流概念（physical distribution）是美国学者克拉克在 20 世纪 20 年
代提出的[1]
,随着社会经济的发展，物流已从传统的运输服务发展成为以信息技术
和管理为核心的综合物流系统。目前，美国物流管理协会认为，物流是供应链过
程的一部分，它是对商品、服务及相关信息在起源地到消费地之间有效率和有效
益的正向和反向移动与存储进行的计划、执行与控制，其目的是满足客户需求。
《中华人民共和国国家标准•物流术语》对物流的定义是：物流是物品从供应地
向接收地的实体流动中，根据实际需要，将运输、存储、装卸搬运、包装、流通
加工、配送、信息处理等功能有机结合起来实现用户需求的过程[2]
。图 1.1 给出
了现代物流的一般过程。
物流作为流通业的有形载体，在现代经济中扮演着越来越重要的角色，被称
为企业的“第三利润源泉”。而配送活动作为物流的最终阶段，以配货、送货的形
式最终完成社会资源的配置，是商流、物流、信息流合一的产物。然而配送活动
的高效与否绝大程度取决于运输环节，所以，物流配送过程中车辆调度问题是关
键所在。
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