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物流网络的规划设计直接决定企业的物流成本,且作为物流系统基础设施,其规划设计的缺陷无法通过后期的管理运营进行弥补。随着电子商务深度普及以及当前经济发展全球化趋势,企业物流活动范围不断扩大,物流系统朝多层级化趋势发展。将仓储设施选址(facility location problem,FLP)和车辆路径规划(vehicle routing problem,VRP)整合形成设施选址-路径规划问题(location-routing problem,LRP)进行研究,既是物流网络优化研究的趋势,亦是当前学者研究物流问题的热点。因此,论文以图论及复杂网络理论为指导,运用系统工程理论与方法,研究了物流配送网络多层级设施选址-路径规划问题(multi-echelon location-routing problem,ME-LRP)优化设计。全文主要研究工作如下:1.针对物流网络ME-LRP建立了通用数学模型。在对物流配送网络深刻认识的基础上,先以3E-LRP为研究切入点,将其抽象为以有向图表示的复杂网络,综合考虑了设施容量、运输车型、车辆载荷及运距等技术经济指标,建立了综合中间2层次设施选址和全部3层级车辆路径规的3E-LRP数学模型;在此基础上,将物流网络层级结构抽象至N(N≥3)层,建立了综合所有中间层次设施选址和所有层级车辆路径规于一体的通用数学模型,并进行了模型复杂度分析。2.实现了FLP与VRP系统级协同优化。依据设施选址、路径规划及选址-路径问题三者研究内容及相互关联关系,将选址-路径问题划分为设施选址、设施分配(facility allocation problem,FAP)及路径规划三个子决策问题,并根据其内在联系,提出量子进化算法(quantum evolutionary algorithm,QEA)与遗传算法(genetic algorithm,GA)系统级协同的双智能算法方案,确保了选址-路径问题全局寻优的理论合理性;通过设计的3E-LRP仿真算例进行了优化测试与分析,验证了整合优化方案与算法的可行性及有效性。3.设计了面向任意层级的ME-LRP结构化通用求解算法。基于ME-LRP通用模型和FLP与VRP整合优化方案,提出了一个基于QEA-GA主从模式的ME-LRP通用结构化算法解决方案;并从ME-LRP数学模型及解决方案两个角度进行了解空间复杂度分析研究。4.为提高ME-LRP寻优效率,提出基于可达配送区域的搜索策略及最短路径长度为权重的FAP优化策略,并进行了优化搜索策略规则设计与分析。通过仿真测试对优化搜索策略在缩小寻优空间及提高寻优效率与寻优质量方面效用进行了验证。5.提出了基于车辆空载成本系数的VRP费用新型计算方法。结合LRP基本假设情况,考虑车辆空载返程成本及配送过程满载率因素影响,设计了新的VRP费用评价公式,并进行了车辆空载成本系数相关计算公式的推导和证明。论文基于图论及复杂网络理论,建立了面向多层级的物流网络ME-LRP通用数学模型,提出了ME-LRP通用结构化解决方案,实现了FLP与VRP系统级协同优化。仿真测试结果分析表明,论文所建立模型与算法是可行和有效的。论文首次建立了ME-LRP通用数学模型,以系统总费用最低为目标,综合考虑设施容量及运输车辆等多种因素,基于FLP与VRP系统级协同优化基础上,模型涵盖了全部中间层次设施选址与所有层级车辆路径规划,从理论上为ME-LRP提供了研究基础;设计的QEA-GA通用ME-LRP结构化求解算法,从技术上为ME-LRP理论研究和物流网络规划设计应用提供了算法实现。论文研究成果填补了当前ME-LRP研究的不足,其现实意义是为物流网络顶层规划与设计,以及现有的物流系统拓展升级优化提供了理论和方法指导。