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物流配送国内外研究现状(2)

时间:2017-06-23 21:13来源:毕业论文
2004 刘小兰等 引入段路径优先策略,构造了改进的大规模邻域搜索算法,可以加速搜索。 2005 肖建梅等 通过引入随机交换序、PMX算子使微粒群优化算法能


2004    刘小兰等    引入"段路径优先策略",构造了改进的大规模邻域搜索算法,可以加速搜索。
2005    肖建梅等    通过引入随机交换序、PMX算子使微粒群优化算法能够求解车辆路径问题这类离散组合优化问题。设计了求解车辆路径问题一种新的整数编码方案,并采用罚函数法处理约束条件。
2006    秦固    提出了一种解决多物流配送中心选址问题的蚁群算法模型,该模型将物流配送中心选址映射成一个聚类过程,利用蚁群系统中蚂蚁通过信息素寻找最优路径的机制,算法取得了良好的结果。
2007    胡大伟,陈诚    将遗传算子和禁忌搜索算法引入配送中心,通过合理算子和参数设置,设计了求解配送中线模型的算法。
在CNKI搜索“物流配送”,按照每年份论文产量变化趋势如图1.2:
 图1.2 从CNKI中获取得关于“物流配送”论文数量变化趋势
从中我们不难看出,从1995年开始,国内关于物流配送的研究成都逐渐增大,特别是在2000-2003年期间有大量优秀的论文出现。这为企业物流规划提供了更加优秀的运输方法。
1.2.2 国外物流配送研究现状
国外物流研究较中国较早,表1.3大概展示了国外物流研究的一些研究成果。
表1.3国内物流配送优化算法研究概览[4]
算法    研究人员    内容
构造算法    Clarke和Wright(1964)
Mole和Jamesson(1976)
Paessens(1988)
Altinkemer和Gavish(1991)
Desrochers和Verhoog(1989)    将两个线路构形进行对比改进,然后根据一定的规则确定出一个较优秀或者是融合改进后的线路构形。
两阶段法    Gillett和Miller(1974)
Christofides、Mingozzi和Toth(1979)
Fisher和Jaikumar(1981)
Renaud、Boctor和Laporte(1996)
Bramel和Simchi-Levi(1995)    第一阶段得到一个可行解;然后再第二阶段对这个可行解进行不断的优化改进,力图向最优目标靠近。第一阶段常用构造算法,在第二阶段则使用2-opt、3-opt和Or-opt等技术。
不完全优化算法    Christofides、Mingozzi和Toth(1979)    以启发式专责来代替精确算法中的决策准则,以缩小解搜索的空间
表搜索算法    Gendreau、Hertz和Laporte(1994)
Jiefeng和James(1996)
Duhamel、CHristophe和Potvin(1997)    在求解VSP方面取得了较好效果,但是这些方法过于复杂,运算量大。涉及复杂的邻域转换和求解策略,在求解过程中不容易实现。
模拟退火    Osman(1993)
Alex Van(1995)
Laporte和Osman(1996)    在求解VSP方面取得了较好效果,但是这些方法过于复杂,运算量大。涉及复杂的邻域转换和求解策略,在求解过程中不容易实现。
遗传算法    Oliver和Smith(1989)
Fogel(1993)
Berthold(1995)
Malmborg(1996)
Ochi和Luiz(1998)    遗传算法在旅行商问题中有一定的进展,但是对VSP进行求解方面还有待改进。
神经网络法    Wilson(1988)
Nygard K.、Juell P.和Kadaba N.(1990)
Torki和Abdolhamid(1997)    神经网络法在TSP有较好的进展,但是在VSP发面仍有待改进。
将国内研究进度和国外进行对比,不难看出,虽然我国对物流优化算法研究较晚,但是起步较高,有很好的研究前景。 物流配送国内外研究现状(2):http://www.youerw.com/yanjiu/lunwen_9839.html
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