本文是一篇物流论文代写，本文结合企业物流配送中心同时取送货的实际情况，利用改进的狼群算法分别对TSP问题和VRPSDPTW进行求解，以此来验证本文提出的改进狼群算法的性能和解决VRPSDPTW上的有效性，并将本文算法求得的TSP问题的结果与国际标准进行对比，验证了改进后的狼群算法具有良好的性能，同时将本文算法求得的VRPSDPTW的结果与文献［58］进行数据对比，证明了本文提出的改进狼群算法在求解VRPSDPTW问题时具有良好的性能。
第1章绪论
1.1研究背景和意义
近年来，在国家的大力推动下，我国物流产业发展迅猛，在中国经济领域中，物流产业已经成为增速最快的产业。据统计，2021年社会物流总费用16.7万亿元[1]，其中，运输费用达到9.0万亿元，比上年增长15.8%。居高不下的物流运输成本，显然已成为制约制造业企业发展的关键性因素。
对于我国汽车产业亦是如此，在汽车行业迅速发展的同时[2]，汽车物流企业也正在面临着一系列制约其自身发展的瓶颈问题，如汽车零部件配送不及时[3]、物流配送成本过高等。据调查表明，英、美、日等发达国家的汽车制造业[3]，其物流成本在其销售额中所占的比重仅为5%~7%，而我国汽车生产过程中的汽车物流成本占整车生产制造成本的三分之一，该项指标的占比在15%左右。由此可知，我国汽车产业还有很大的空间来降低成本，而降低汽车物流成本就成为影响各汽车制造企业在市场竞争中获胜的关键。现阶段我国汽车物流企业主要业务集中于仓储和运输业务，而零部件及时配送却没有得到重视。在长期的探索和研究中，同时取送货车辆路径问题[4]（VehicleRouting Problem with Simultaneous Delivery and Pick-up，VRPSDP）出现在人们的视野当中，成为了一种合理高效便捷的配送形式。同时取送货车辆路径问题（VRPSDP）没有将取货和送货分别进行配送，而是在实际车辆运输过程中取送货同时进行，这样就减少运输车辆的使用数目，减少车辆行驶的总距离，有效的降低企业的运输成本。
长春一汽物流有限公司主要业务覆盖总装、焊装、动力总成车间的零件拆箱、仓储、转包装、拣选及配送；一次性材料库、索赔库、不采用件库的仓储及配送；本地循环取送货业务等等，主要配送车型包括AUDI、丰田、FAW品牌等合计近百余种车型。零部件配送能力超过200万辆/年，规划产能360万辆/年、仅长春区域，排序上线零件超过3000种、配送上线零件超过15000种[5]。
1.2国内外研究现状
1.2.1 VRPSDP研究现状
VRPSDP是对传统VRP（Vehicle Routing Problem，VRP）的变型、是对VRPB（Vehicle Routing Problem with Backhauls，VRPB）的延伸，VRPSDP没有对取货和送货进行顺序的硬性要求，而是在车辆到达客户点对顾客同时进行取送货服务，这就减少运输车辆的使用数目，减少车辆行驶的总距离，有效的降低企业的运输成本。
国外的专家和学者对VRPSPD也进行了大量的研究，1992年，Halse等人率先使用3-OPT算法及先聚类后排序对单仓库多车辆的VRPSDP进行求解[8]。2002年，TangGalvao等人提出基于车辆最大行程约束的VRPSDP数学模型，并使用混合的局部优化算法及禁忌搜索算法进行求解[9]。2005年，Catay Bilent等人利用改进的ACS算法解决VRPSPD车辆装载限制的问题[10]。2007年，Christos等人利用混合启发式算法解决客户数从50~400的VRPSDP[11]。2007年，Nicola等人利用构造算法、禁忌搜索算法和局域搜索算法求解VRPSDP，并通过仿真实验比较出局域搜索算法的求解时间和求解精度比较好[12]。2009年，The Jin Ai等人针对客户点取送货量已知的前提下，针对有载重量约束、有服务时间要求、同质化车型的VRPSDP，建立以最小化运输成本为目标的数学模型，并利用粒子群算法对VRPSDP进行求解[4]。
国内专家和学者对于VRPSPD的相关研究起步比较晚，目前主要成果有：2002年，郭耀煌等人针对大小规模VRPSDP分别提出网络和组合启发式算法[13]。2004年，谢如鹤等人针对VRPSDP利用改进启发式插入算法，实现车辆配送里程和剩余装载能力的有效紧密结合[14]。2006年，张建勇等人利用混合遗传算法求解车辆载重量约束、同质化车型的VRPSDP，并通过实验仿真证明了混合遗传算法的有效性[15]。2008年，张涛等人以车辆最大行驶距离限制需求量已知、单车型为约束，构建了VRPSDP混合整数问题规划模型，并利用改进蚁群算法对VRPSDP进行求解[16]。
第2章智能优化算法概述
2.1狼群算法概述
2.1.1狼群算法的基本原理
基本狼群算法（WPA）根据狼群在捕猎当中的分工不同，把狼群分为头狼、探狼和猛狼3种，并把狼群的捕食行为定义为探狼游走、头狼召唤、猛狼围攻等3种智能行为[33]，根据大自然“优胜劣汰”和“胜者为王”的生存准则，来更新种群和生成头狼。下面将按照求解最大值的问题，对狼群算法[34]（WPA）展开详细的叙述：
（1）生成头狼以及狼群初始化：在定义的搜索解空间里对狼群进行初始化，然后通过计算，选择适应度值最好的狼作为头狼，记为leadY，若存在多个适应值相同的狼个体，则随机选择一个狼个体作为头狼。头狼不参与游走、召唤和围攻等行为，直至被更优质的狼个体所取代。
（2）游走行为：探狼的主要职责是外出为整个狼群寻找猎物，除头狼外，在狼群中只选取一部分狼进行游走，并不是全都出动。将游走的过程定义为：除头狼外，选取numS-个适应度值最好的狼个体作为探狼，探狼的数目为numS-[n/(α+1)，n/α]区间内随机的整数，其中，α为探狼比例因子，探狼i以astep为步长向h个方向进行游走搜索猎物，若发现某个方向的猎物气味浓度（即适应度值）优于当前的位置，则前进一步，随即更新探狼i的位置，反之，则留在原来的位置。
2.2模拟退火算法概述
模拟退火算法[24]（Simulated Annealing，SA）是受到固体退火过程的启发而被提出来的，SA算法会先设定一个比较高的初始温度，在温度的下降的过程中，对解空间进行逐步的随机搜索。模拟退火算法的局部寻优能力强，有利于整个算法跳出局部极值点，最终有机会找到更优质的解。
前2节对狼群算法和SA算法的基本原理和操作步骤进行了简要的描述，为了更好的体现狼群算法的特点，将狼群算法与其他智能算法的优缺点进行比较说明，主要选取了遗传算法[25]（GA）、粒子群算法[52]（PSO）、模拟退火算法[24]（SA）、鱼群算法[53]（FSA）以及差分进化算法[54]（DE）进行比较，对比结果如下表2-1所示。
第3章基于多目标的VRPSDPTW数学模型建立.............................11
3.1问题描述及假设..........................11
3.2符号定义................................12
第4章求解VRPSDPTW的改进狼群算法设计...............................17
4.1狼群算法的改进方案设计...........................17
4.2改进狼群算法设计...............................................18
第5章一汽物流同时取送货管理软件设计......................41
5.1需求分析........................................41
5.2同时取送货管理软件功能设计.....................................41
第5章一汽物流同时取送货管理软件设计
5.1需求分析
长春一汽物流有限公司主要业务覆盖总装、焊装、动力总成车间的零件拆箱、仓储、转包装、拣选及配送；一次性材料库、索赔库、不采用件库的仓储及配送；本地循环取送货业务等等，主要配送车型包括AUDI、丰田、FAW品牌等合计近百余种车型。零部件配送能力超过200万辆/年，规划产能360万辆/年、仅长春区域，排序上线零件超过3000种、配送上线零件超过15000种。
长春一汽物流有限公司的主要任务是支撑各整车工厂的准时制生产，各整车生产厂每天都会按照生产计划向物流中心索要汽车零部件，物流中心为了保障汽车生产厂的安全稳定的生产也会对出现质量问题的问题件取回，进行异常外协件退货处理。取送货是由物流中心的调度员每天按照日取送货计划中的各整车生产厂的生产需求，制定调度取送货计划。由于生产的动态性，同一客户节点，经常会同时存在送货和取货需求，若分别安排配送，则大大浪费了人力财力，影响企业生产效率；一汽作为先进的制造业大工厂，每年都需要大量的物流运输，而物流成本却一直高居不下，物流运输紧靠简单的人工调度，往往会给企业造成巨大的物流成本，有时配送不及时，也会影响工厂的准时性生产，造成滞后生产，不能在规定的时间内完成配送和生产任务，给企业带来更大的损失，因此，物流配送已经成为制约一汽公司发展的关键性难题，所以企业迫切需要一个科学的同时取送货管理软件来根据各个客户点的需求对车辆路径进行最优的安排。
第6章总结与展望
6.1结论
本文较为全面的分析并解决了带时间窗的同时取送货车辆路径方案优化问题，现将全文工作总结如下：
（1）针对长春一汽物流配送中心同时取送货的实际需求，以使用的车辆数最少、车辆配送的总距离最短和车辆违反客户时间窗的惩罚成本最少为优化目标，采用加权平均法，建立了基于多目标的VRPSDPTW综合优化数学模型。
（2）本文在标准狼群算法的基础上，提出了求解VRPSDPTW的改进狼群算法。在改进狼群算法中，首先利用近邻矩阵对初始狼群完成启发式初始化，生成质量较优的狼个体；利用交叉、反转、插入操作重新设计了狼群算法的各种智能操作行为，即利用交叉操作来实现狼的召唤行为，利用代码段的反转替代狼的游走行为，利用插入操作代替狼的围攻行为，提高算法全局寻优能力；利用SA算法对头狼进行局部搜索，避免算法过早收敛，提高算法的局部搜索能力；更改固定步长为自适应步长，即依据头狼和人工狼之间位置的远近，通过自适应调整来靠近头狼，提高算法的寻优速率。
（3）本文结合企业物流配送中心同时取送货的实际情况，利用改进的狼群算法分别对TSP问题和VRPSDPTW进行求解，以此来验证本文提出的改进狼群算法的性能和解决VRPSDPTW上的有效性，并将本文算法求得的TSP问题的结果与国际标准进行对比，验证了改进后的狼群算法具有良好的性能，同时将本文算法求得的VRPSDPTW的结果与文献［58］进行数据对比，证明了本文提出的改进狼群算法在求解VRPSDPTW问题时具有良好的性能。
（4）针对长春一汽物流配送中心同时取送货的实际需求，采用本文提出的改进狼群算法完成了带时间窗的同时取送货车辆路径方案优化。完成了同时取送货软件功能和结构设计，并利用MATLAB（R2021a）软件的GUI工具设计开发了同时取送货管理软件，该软件包括主控界面、基础数据管理界面、参数设置界面、路径方案及成本优化方案查询界面，该系统能够通过各功能模块对带时间窗的同时取送货问题进行快速数据导入，导入的数据与改进狼群算法紧密关联，可以即时生成路径配送方案，优势在于配送中心调度员可以通过该软件系统对运输车辆以及配送方案进行查询，并结合客户的不同服务时间进行优化，也可以根据不同优化目标的重要程度赋予不同的权重大小，功能模块划分明确，便于操作，能够减轻配送中心工作人员的工作量，提高配送中心的配送效率。
参考文献（略）