基于聚类和智能算法的电商物流配送路径优化研究开题报告

全文总字数：3328字

1. 研究目的与意义

电商物流活动对于电商市场的有序流通和社会资源的有效利用均具有重要作用。

物流配送是物流活动中一种非单一的业务形式，它与商流、物流、资金流紧密结合，并且主要包括了商流活动、物流活动和资金流活动，可以说它是包括了物流活动中大多数必要因素的一种业务形式。

配送合理化是物流管理的重要内容，配送线路的合理与否又是配送合理化的关键。

2. 国内外研究现状分析

城市配送模式研究国外方面，城市配送体系的发展已趋于成熟。

teodor等从当前的科学技术应用方法出发，立足于当前的物联网技术，将其与城市配送流程进行结合，创新性地提出了超连通型的城市配送网络模式。

thompson等运用集成化和资源共享的方法，提出了将城市配送网络中的各个物流服务供应商进行集成，通过协作的方式为用户提供配送服务，并且采用实证分析验证了该模式能够减少配送过程中的运输距离和运输车辆的数量。

3. 研究的基本内容与计划

研究内容：本文所研究的问题是基于vrp模型的，模型求解使用标准遗传算法、多种群遗传算法、k-means算法。

1. vrp模型是指由一个配送中心安排车辆按照多个客户点的需求提供配送服务，车辆在完成配送任务之后必须回到配送中心，要求在满足总成本最小的前提下，安排配送车辆的行驶路线。

2. 遗传算法的基本思想源于生物遗传学的自然规律，它是年代由美国的教授建立发展起来的，是一种新兴的随机搜索方法，遗传算法是以自然选择和遗传理论为基础的一种搜索算法。

4. 研究创新点

将物流配送路径规划问题与K-means算法、标准遗传算法、多种群遗传算法相结合，优化原有的配送路径，节约企业配送成本，节约配送时间，提高用户的满意程度。

考虑了多车型多配送中心等约束条件。