摘要:万客隆超市物流费用过高，万客隆在运输费用上达到了总费用的20.26%，在企业的经济效益上造成了很大的损失。在其他的配送因素变化不大的情况下，运输路程的节省可以大幅减少物流配送成本。

本文提出并解决万客隆连锁超市城市物流配送路径优化的问题。从现有的物流配送优化问题算法中列举出物流配送路径优化问题的三种常用算法：遗传算法、节约里程法和蚁群算法，综合介绍各种算法的特点，对比优点和不足，分析各自的实用性。然后分析万客隆连锁超市物流配送的特点，通过分析证实了遗传算法的实际优势，选择遗传算法作为模型，根据配送问题的优化目标和约束条件，建立遗传算法优化配送路线的算法模型，然后求解与模拟模型，通过运用遗传算法编程计算机来规划配送路径，分析数据得出最佳配送路径。

本文求解得到最优配送路线降低总物流配送费用从根本上解决了万客隆连锁超市物流配送成本过高的实际问题，对万客隆连锁超市的发展意义重大，而且此求解方法对类似的物流配送企业有很好的借鉴作用，对社会经济产生效益。

关键词 物流费用；连锁超市；遗传算法；路径优化

目录

摘要

Abstract

1.绪论-2

1.1选题背景和研究意义-2

1.1.1选题背景-2

1.1.2研究意义-2

1.2国内外研究现状-3

1.3研究的内容和方法-4

1.3.2研究内容-4

1.3.2研究方法-4

1.3.3技术路线-5

2.路径优化问题的理论方法-6

2.1 优化配送路径问题的算法-6

2.2 物流配送路径优化方法-7

2.2.1 节约里程法-7

2.2.2蚁群算法-7

2.2.1遗传算法-8

2.3 三种物流配送优化方法的优劣-9

3.万客隆连锁超市的配送现状分析-12

3.1万客隆连锁超市的简介-12

3.1.1万客隆连锁超市基本介绍-12

3.2万客隆超市的配送路径现状分析-12

3.3万客隆连锁超市的配送路径的问题-13

4.基于遗传算法的万客隆连锁超市配送路径的优化-16

4.1万客隆连锁超市的配送路径优化模型的选择-16

4.1.1万客隆连锁超市的配送的特点分析-16

4.1.2配送路径优化模型的选择-17

4.2建立基于遗传算法的万客隆超市配送路径优化模型-18

4.2.1 物流配送线路的优化可以简单描述-18

4.3模型求解与模拟-20

4.3.1遗传算法的实施步骤-20

4.3.2遗传算法应用步骤-20

4.3.3求解车辆路径问题-21

4.4万客隆连锁超市的配送路径方案评价及效果分析-27

5结论-28

致谢-29

参考文献-30