鎮(zhèn)江新區(qū)港口綜合物流園區(qū)功能區(qū)布局研究碩士學(xué)位論文-資料下載頁(yè)

　　

【正文】 的理由代號(hào)。其關(guān)聯(lián)因素程度等級(jí)表及理由示例如表32所示。并且用一種作業(yè)區(qū)相互關(guān)系圖來(lái)直觀表示作業(yè)區(qū)間的關(guān)聯(lián)程度，其畫(huà)法示例如圖31所示，左邊是需要進(jìn)行布置設(shè)計(jì)的作業(yè)單位，右邊每個(gè)菱形框表示相應(yīng)的作業(yè)單位對(duì)的關(guān)系，其上部為密切度代碼，下半部為理由代碼。表3 2綜合相互關(guān)系等級(jí)劃分比例及理由示例關(guān)系密切程度等級(jí)理由符號(hào) 程度 作業(yè)所占比例A 絕對(duì)重要 1%——3%E 特別重要 2%——5%I 重 要 3%——8%O 一 般 5%——15%U 不重要 20%——85%X 不希望靠近 0%——10%理由代碼 內(nèi)容 1 物流流動(dòng)頻繁 2 公用相同的空間區(qū)域 3 公用設(shè)施 4 組織管理 5 人員接觸方便 6 信息交流方便 7 提升功能效率考慮… ………圖3 1 各功能區(qū)之間非物流關(guān)系關(guān)聯(lián)圖示例為避免傳統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)和主觀對(duì)不同類型非物流因素打分差距較大的影響，本文將把三類相互關(guān)系（組織、業(yè)務(wù)、環(huán)境）分別分析，最后再根據(jù)程度賦予權(quán)重進(jìn)行綜合，可以一定程度上減少主觀性帶來(lái)的誤差。對(duì)三類關(guān)系按照表33所示的標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行評(píng)分量化。表3 3 非物流因素相關(guān)程度等級(jí)量化符號(hào)含義分?jǐn)?shù)A絕對(duì)重要4E特別重要3I重要2O一般1U不重要0X不希望靠近1綜合考慮三種非物流因素的關(guān)系，并賦予一定的權(quán)重，計(jì)算功能區(qū)間的非物流因素量化值，將功能區(qū)進(jìn)行編號(hào)，由i和j代表不同的功能區(qū)。 （31）其中是非物流關(guān)系密切度，k表示某種非物流關(guān)系，是第k種關(guān)系的權(quán)重，是功能區(qū)i與功能區(qū)j對(duì)第k種活動(dòng)關(guān)系的密切程度值。雖然此法在一定程度上規(guī)避了傳統(tǒng)主觀打分的差別，但主觀性依然存在，為保證其合理有效，我們可以采取一下方法：（1）布局人員集體討論各功能區(qū)的關(guān)系；（2）對(duì)主觀物流園區(qū)的各部門做相關(guān)調(diào)研；（3）走訪重點(diǎn)企業(yè)，了解各企業(yè)進(jìn)入物流園區(qū)后主要物流流向；（4）確定密切度標(biāo)準(zhǔn)；（5）調(diào)整與改進(jìn)。 綜合關(guān)系分析由于本文只考慮物流關(guān)系與非物流關(guān)系對(duì)物流園區(qū)布局的影響，因此，在做綜合關(guān)系分析時(shí)，需要對(duì)這兩種關(guān)系賦予一定的權(quán)重。兩者由于都直接、間接影響著物流園區(qū)的布局建設(shè)，所以權(quán)重比值不易差距過(guò)大，一般情況下，取兩者的比值在1/3——3之間，若小于1/3，則不用考慮物流關(guān)系；若大于3，則不用考慮非物流關(guān)系。綜合關(guān)系密切程度用表示，則 （32）由此，可以得出各功能區(qū)的綜合關(guān)系量化關(guān)聯(lián)圖，如圖32所示。圖3 2 各功能區(qū)綜合關(guān)系量化關(guān)聯(lián)圖 物流園區(qū)功能區(qū)布局模型物流園區(qū)功能區(qū)布局優(yōu)化的目標(biāo)是各功能區(qū)之間密切度最大，即綜合關(guān)系分值總和最大。這里做三個(gè)基本假設(shè)：第一，將通道寬度平均分為兩部分計(jì)入?yún)^(qū)域的寬，通道便簡(jiǎn)化成了一條無(wú)寬度的線，即本文中不考慮通道的布置，只記功能區(qū)的相鄰邊；第二，各功能區(qū)均為矩形輪廓；第三，布局在同一平面上進(jìn)行。定義只有周邊接觸的功能區(qū)才是相鄰，除此包括對(duì)角接觸均不相鄰，如圖33，區(qū)域5僅與區(qū)域8相鄰。因此，某一功能區(qū)在某一位置上的位置分?jǐn)?shù)[24]等于同該功能區(qū)相鄰的所有功能區(qū)與該功能區(qū)之間的綜合相關(guān)密切程度分?jǐn)?shù)之和，即 i 區(qū)的位置分?jǐn)?shù)： （33）其中：——與功能區(qū)i相鄰的功能區(qū)序號(hào)；——與功能區(qū)i相鄰的功能區(qū)數(shù)量；——功能區(qū)i、j之間的綜合相關(guān)密切程度；——功能區(qū)i的位置分?jǐn)?shù)。 123456789圖3 3 功能區(qū)位置相鄰示例若某功能區(qū)的位置分值越高，則表示與該區(qū)域關(guān)系比較密切的功能區(qū)布置在其周圍的越多，說(shuō)明該區(qū)域相對(duì)位置布局越合理。當(dāng)所有功能區(qū)的位置分?jǐn)?shù)之和——總密切度 TPD 達(dá)到最大時(shí)，物流中心功能區(qū)布局整體最優(yōu)[24][25]。 （34）其中：——決策變量， 當(dāng)功能區(qū)i與功能區(qū)j相鄰時(shí)為1，否則為0；——功能區(qū)i在X軸方向上的長(zhǎng)度；——功能區(qū)i在Y軸方向上的長(zhǎng)度；——功能區(qū)的數(shù)量；——功能區(qū)i與功能區(qū)j之間的綜合相關(guān)密切程度分值；其中， （35）——功能區(qū)i與功能區(qū)j之間的物流關(guān)系分值，m為物流關(guān)系權(quán)重；——功能區(qū)i與功能區(qū)j之間的非物流關(guān)系分值，n為非物流關(guān)系權(quán)重。則最終目標(biāo)函數(shù)式為：（36）約束條件：1．首先要保證區(qū)域布置不重疊，、分別是i區(qū)域的質(zhì)心在、方向上的坐標(biāo)值，其中i=1，2，…，na. b. 2. 保證布局在設(shè)定區(qū)域內(nèi)進(jìn)行，其中h、g分別為物流園區(qū)在X、Y方向上的長(zhǎng)和寬。將功能區(qū)i與功能區(qū)j有相鄰邊，且相鄰邊與Y軸平行，則將功能區(qū)i與功能區(qū)j“相鄰”的定義轉(zhuǎn)換為數(shù)學(xué)表達(dá)式，就得到的判斷條件。① 功能區(qū) i 與功能區(qū) j 有相鄰邊，且相鄰邊與 Y 軸平行，則② 功能區(qū) i 與功能區(qū) j 有相鄰邊，且相鄰邊與 X 軸平行，則 若滿足條件①或②，則；否則 運(yùn)用遺傳算法對(duì)模型求解遺傳算法在解決組合優(yōu)化問(wèn)題上比傳統(tǒng)優(yōu)化方法有著更多的優(yōu)點(diǎn)，全局最優(yōu)解更加準(zhǔn)確、搜索時(shí)間更快，它提供給客戶較大靈活性的同時(shí)，又不要求太多的專業(yè)知識(shí)，易于上手，在很多試驗(yàn)及實(shí)際應(yīng)用中取得了良好的效果。與模擬退火、禁忌搜索等算法相比，遺傳算法有如下特點(diǎn)：①自組織、自適應(yīng)性。應(yīng)用遺傳算法求解問(wèn)題時(shí)，在編碼方案、適應(yīng)度函數(shù)、遺傳算子確定后，算法將利用進(jìn)化過(guò)程中獲得的信息自行組織搜索。遺傳算法的這種特點(diǎn)消除了算法設(shè)計(jì)的一大難點(diǎn)，即需要事先描述問(wèn)題的全部特點(diǎn)，并要說(shuō)明針對(duì)不同特點(diǎn)應(yīng)采取的不同策略。②遺傳算法的本質(zhì)并行性：遺傳算法按并行方式搜索一個(gè)種群的所有個(gè)體，而不是單個(gè)的點(diǎn)。③概率轉(zhuǎn)換的原則。遺傳算法強(qiáng)調(diào)概率轉(zhuǎn)換的原則，而不是確定的轉(zhuǎn)換規(guī)則。對(duì)于給定的問(wèn)題，可以產(chǎn)生許多潛在的解，最終選擇可以由使用者綜合多方面信息加以確定。④具有可擴(kuò)展性，易于同其它的技術(shù)混合。因此本文中，將運(yùn)用遺傳算法對(duì)模型求解。 遺傳算法概述遺傳算法（Genetic Algorithm ，GA）是由美國(guó)Michigan大學(xué)Holland教授和他的學(xué)生發(fā)展建立的，其思想起源于生物遺傳學(xué)適者生存的自然規(guī)律，是一種新興的自適應(yīng)隨機(jī)搜索方法，它對(duì)優(yōu)化對(duì)象既不要求連續(xù)，也不要求可微，并具有極強(qiáng)的魯棒性和內(nèi)在的并行計(jì)算機(jī)制，特別適合與非凸空間中復(fù)雜的多極值優(yōu)化和組合優(yōu)化問(wèn)題，在機(jī)器學(xué)習(xí)、自動(dòng)控制、機(jī)器人技術(shù)、電器自動(dòng)化以及計(jì)算機(jī)和通信領(lǐng)域取得了非凡的成就。 遺傳算法的基本原理遺傳算法是從代表問(wèn)題可能潛在的解集的一個(gè)種群（population）開(kāi)始的，而一個(gè)種群則由經(jīng)過(guò)基因（gene）編碼的一定數(shù)目的個(gè)體(individual)組成。每個(gè)個(gè)體實(shí)際上是染色體(chromosome)帶有特征的實(shí)體。染色體作為遺傳物質(zhì)的主要載體，即多個(gè)基因的集合，其內(nèi)部表現(xiàn)（即基因型）是某種基因組合，它決定了個(gè)體的形狀的外部表現(xiàn)。因此，在一開(kāi)始需要實(shí)現(xiàn)從表現(xiàn)型到基因型的映射即編碼工作。由于仿照基因編碼的工作很復(fù)雜，我們往往進(jìn)行簡(jiǎn)化，如二進(jìn)制編碼，初代種群產(chǎn)生之后，按照適者生存和優(yōu)勝劣汰的原理，逐代（generation）演化產(chǎn)生出越來(lái)越好的近似解，在每一代，根據(jù)問(wèn)題域中個(gè)體的適應(yīng)度（fitness）大小選擇（selection）個(gè)體，并借助于自然遺傳學(xué)的遺傳算子（genetic operators）進(jìn)行組合交叉（crossover）和變異（mutation），產(chǎn)生出代表新的解集的種群。這個(gè)過(guò)程將導(dǎo)致種群像自然進(jìn)化一樣的后生代種群比前代更加適應(yīng)于環(huán)境，末代種群中的最優(yōu)個(gè)體經(jīng)過(guò)解碼（decoding），可以作為問(wèn)題近似最優(yōu)解。 遺傳算法基本步驟1．初始化選擇一個(gè)群體，即選擇一個(gè)串或個(gè)體的集合bi，i=1，2，...n。這個(gè)初始的群體也就是問(wèn)題假設(shè)解的集合。一般取n＝30通常以隨機(jī)方法產(chǎn)生串或個(gè)體的集合bi， i＝1，2，...n。問(wèn)題的最優(yōu)解將通過(guò)這些初始假設(shè)解進(jìn)化而求出。2．選擇 根據(jù)適者生存原則選擇下一代的個(gè)體。在選擇時(shí)，以適應(yīng)度為選擇原則。適應(yīng)度準(zhǔn)則體現(xiàn)了適者生存，不適應(yīng)者淘汰的自然法則。給出目標(biāo)函數(shù)f，則f()稱為個(gè)體的適應(yīng)度。n為選中為下一代個(gè)體的次數(shù)。 (37)顯然．從式(37)可知：(1)適應(yīng)度較高的個(gè)體，繁殖下一代的數(shù)目較多。(2)適應(yīng)度較小的個(gè)體，繁殖下一代的數(shù)目較少；甚至被淘汰。這樣，就產(chǎn)生了對(duì)環(huán)境適應(yīng)能力較強(qiáng)的后代。對(duì)于問(wèn)題求解角度來(lái)講，就是選擇出和最優(yōu)解較接近的中間解。3．交叉對(duì)于選中用于繁殖下一代的個(gè)體，隨機(jī)地選擇兩個(gè)個(gè)體的相同位置，按交叉概率P在選中的位置實(shí)行交換。這個(gè)過(guò)程反映了隨機(jī)信息交換；目的在于產(chǎn)生新的基因組合，也即產(chǎn)生新的個(gè)體。交叉操作后，新個(gè)體繼承了父代的基本特征，往往比父代有更高的適應(yīng)度。遺傳算法的收斂性主要取決于其核心操作交叉算子的收斂性。交叉時(shí)，可實(shí)行單點(diǎn)交叉或多點(diǎn)交叉。如圖34所示，單點(diǎn)交叉示意圖。交叉前 交叉后A A B B 交叉點(diǎn) 交叉點(diǎn)圖3 4 遺傳算法單點(diǎn)交叉示意圖.4．變異根據(jù)生物遺傳中基因變異的原理，以變異概率對(duì)某些個(gè)體的某些位執(zhí)行變異。在變異時(shí)，對(duì)執(zhí)行變異的串的對(duì)應(yīng)位求反，即把1變?yōu)?，把0變?yōu)?。變異概率與生物變異極小的情況一致，所以，的取值較小。例如有個(gè)體S＝101011。對(duì)其的第1，4位置的基因進(jìn)行變異，則有S39。=001111變異運(yùn)算過(guò)程為：begin i←0； while i≦pop_size do隨即選擇一個(gè)染色體；任選基因； if 它是一個(gè)算則 then 進(jìn)行變異運(yùn)算；else 不進(jìn)行變異操作； endi←i+1 endend5．全局最優(yōu)收斂(Convergence to the global optimum)當(dāng)最優(yōu)個(gè)體的適應(yīng)度達(dá)到給定的值，或者最優(yōu)個(gè)體的適應(yīng)度和群體適應(yīng)度不再上升時(shí)，則算法的迭代過(guò)程收斂、算法結(jié)束。否則，用經(jīng)過(guò)選擇、交叉、變異所得到的新一代群體取代上一代群體，并返回到第2步即選擇操作處繼續(xù)循環(huán)執(zhí)行。圖35中表示了遺傳算法的執(zhí)行過(guò)程。1 2 3 5 41 1 2 6 71 1 2 32 1 9 2 6 7用作下一代選 擇交 叉變 異淘汰5提高2提高23交叉產(chǎn)生71變異為9圖3 5 遺傳算法執(zhí)行過(guò)程遺傳算法的運(yùn)行框圖及一般步驟如圖36和圖37所示。產(chǎn)生初始群體比例選擇運(yùn)算是否滿足停止準(zhǔn)則計(jì)算個(gè)體適應(yīng)度值輸出結(jié)果并結(jié)束單點(diǎn)交叉運(yùn)算產(chǎn)生新一代群體基本位變異運(yùn)算是否圖3 6 遺傳算法運(yùn)行框圖解1100101010101101110100110010101010110001編碼1100101010101101110111001011101011011001001100101000110110101100101010101101110100110010101010110001解變異評(píng)估譯碼適值計(jì)算轉(zhuǎn)輪選擇交叉圖3 7 遺傳算法的一般步驟 基于遺傳算法的MATLAB布局求解 MATLAB簡(jiǎn)介MATLAB是矩陣實(shí)驗(yàn)室（Matrix Laboratory）的簡(jiǎn)稱，是美國(guó)Math Works公司出品的商業(yè)數(shù)學(xué)軟件，用于算法開(kāi)發(fā)、數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)分析以及數(shù)值計(jì)算的高級(jí)技術(shù)計(jì)算語(yǔ)言和交互式環(huán)境。MATLAB除具備卓越的數(shù)值計(jì)算能力外，它還提供了專業(yè)水平的符號(hào)計(jì)算，文字處理，可視化建模仿真和實(shí)時(shí)控制等功能。MATLAB的基本數(shù)據(jù)單位是矩陣，它的指令表達(dá)式與數(shù)學(xué)、工程中常用的形式十分相似，故用MATLAB來(lái)解算問(wèn)題要比用C，F(xiàn)ORTRAN等語(yǔ)言完成相同的事情簡(jiǎn)捷得多。MATLAB包括擁有數(shù)百個(gè)內(nèi)部函數(shù)的主包和三十幾種工具包(Toolbox)。工具包又可以分為功能性工具包和學(xué)科工具包。功能工具包用來(lái)擴(kuò)充MATLAB的符號(hào)計(jì)算，可視化建模仿真，文字處理及實(shí)時(shí)控制等功能。學(xué)科工具包是專業(yè)性比較強(qiáng)的工具包，控制工具包，信號(hào)處理工具包，通信工具包等都屬于此類。開(kāi)放性使MATLAB廣受用戶歡迎。除內(nèi)部函數(shù)外，所有MATLAB主包文件和各種工具包都是可讀可修改的文件，用戶通過(guò)對(duì)源程序的修改或加入自己編寫程序構(gòu)造新的專用工具包。 MATLAB的主要特點(diǎn)（1）語(yǔ)言簡(jiǎn)潔緊湊，使用方便靈活，庫(kù)函數(shù)極其豐富