城市地下物流系统网络布局规划模型的研究及应用
发布时间:2020-06-11 01:14
【摘要】:随着城市化进程的加速发展与电子商务的全民覆盖,城市地面的货运车辆给交通带来的压力与日俱增,由此造成的交通拥挤与环境恶化等一系列城市问题亟需解决。得益于信息科技化与智能物流的发展,建设城市地下物流系统的优越性得到越来越多专家与城市的重视。城市地下物流是指将城市物流活动转到地下,利用城市地下空间实现物品的传输,使用先进的信息手段和自动导航系统来实现运输的高度自动化和准确化,其发展的目标是为了在城市各部分之间的地下区域构建高度智能自动化物流配送系统,从而缓解城市路面交通压力,减少货损,提高城市物流传输的通达能力。本文运用了理论研究和实证分析相结合的研究方法,首先介绍城市地下物流相关理论,随后阐述地下物流系统的类别及地下物流网络系统的构成,并对地下物流网络布局及选址目标、原则及流程进行模型研究,确定本文中地下物流系统的网络布局方案。主要工作如下:首先结合网络布局选址相关理论,分析地下物流网络布局选址的影响因素,从四个方面建立地下物流节点初选的指标体系,结合熵权法对指标数据进行规范化处理,并得出各评价指标的熵权权重,然后将理想解法与灰色关联度法相结合,分别得出最优和最劣的参考样本,以样本作为比较列,得出关联系数矩阵,求得与最优样本的相对贴近度值,排除较差备选点,得出地下物流节点初选方案。其次结合地下物流网络布局初选点,在给定假设与约束条件下,构建以运输、处理和惩罚成本最低的同时,兼顾客户服务程度最大为目标函数的双目标决策模型,介绍免疫遗传算法,并给出免疫遗传算法求解该模型步骤,通过matlab对模型进行求解。最后,本文结合A新区现状及发展规划目标,收集相关数据,进行具体算例分析。在得出A新区地下物流网络布局节点初选方案后,采用免疫遗传算法对初选评价模型和双目标决策模型进行求解,得出各个货物需求站点的坐标位置及运输量,保证测算相对科学性。本文根据城市地下物流系统的网络布局方案做出规划模型研究,旨在促进城市智慧物流的突破性发展,证明地下物流网络布局规划的重要性。研究目的和成果是为了能够降低地面的交通与环境压力、实现共同和直接配送、提高城市物流配送效率、解决城市最后一公里的问题。
【图文】:
图 2-1 城市地下物流流向图在世界上的应用还不十分广泛,,且在不同国家的用途上各个研究地下物流系统的国家对其的概念和运行手表 2-1 各国对地下物流系统的命名状况谓 运行工具ap 系统 Cap运系统(UFTS) 两用卡车(D道货物运输系统 地下管道(PCP运系统(UFTS)或地下物流系统(ULS) 自动导向车(
图 2-1 城市地下物流流向图系统在世界上的应用还不十分广泛,且在不同际上各个研究地下物流系统的国家对其的概表 2-1 各国对地下物流系统的命名状况称谓 rgocap 系统 货运系统(UFTS) 管道货物运输系统 地货运系统(UFTS)或地下物流系统(ULS)
【学位授予单位】:华北电力大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2019
【分类号】:F259.2
本文编号:2707155
【图文】:
图 2-1 城市地下物流流向图在世界上的应用还不十分广泛,,且在不同国家的用途上各个研究地下物流系统的国家对其的概念和运行手表 2-1 各国对地下物流系统的命名状况谓 运行工具ap 系统 Cap运系统(UFTS) 两用卡车(D道货物运输系统 地下管道(PCP运系统(UFTS)或地下物流系统(ULS) 自动导向车(
图 2-1 城市地下物流流向图系统在世界上的应用还不十分广泛,且在不同际上各个研究地下物流系统的国家对其的概表 2-1 各国对地下物流系统的命名状况称谓 rgocap 系统 货运系统(UFTS) 管道货物运输系统 地货运系统(UFTS)或地下物流系统(ULS)
【学位授予单位】:华北电力大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2019
【分类号】:F259.2
【参考文献】
相关期刊论文 前10条
1 李美娟;陈国宏;林志炳;徐林明;;基于理想解法的动态评价方法研究[J];中国管理科学;2015年10期
2 史毅飞;;关于地铁兼具载客、物流功能的可行性分析[J];物流技术;2014年01期
3 朱辉;;基于灰理想关联熵的物流选址方法[J];统计与决策;2013年18期
4 李彤;王众托;;大型城市地下物流网络优化布局的模拟植物生长算法[J];系统工程理论与实践;2013年04期
5 马成林;毛海军;许恒勤;;城市地下物流系统发展模式及相关技术要求[J];物流技术;2012年05期
6 王献锋;;物流选址评价指标体系的设计[J];中国商贸;2011年20期
7 潘盛艺;毛海军;;城市地下物流规划建设关键问题发展研究[J];物流技术;2009年07期
8 Henry Liu;崔建强;林冬;郭东军;;纽约市地下物流可行性研究及对世界其他主要城市的启示[J];现代交通技术;2008年04期
9 陈峰;秦斌;;基于多目标优化的免疫遗传算法在Matlab环境中的实现[J];湖南工业大学学报;2007年02期
10 王卫荣;金鹏;黄康;;免疫遗传算法及其在多目标优化设计中的应用[J];机械工程与自动化;2006年06期
本文编号:2707155
本文链接:https://www.wllwen.com/jingjilunwen/hongguanjingjilunwen/2707155.html