基于混合遗传算法的生鲜配送路径优化研究

生鲜农产品配送路径规划问题是复杂的NP难问题，为提高配送路径规划效率，有效指导生鲜企业的配送路径规划，文章分析了生鲜配送及带时间窗的车辆路径问题的特点，考虑时间窗约束构建了配送路径最短的数学模型。在传统遗传算法的基础上，引入C-W节约算法改进种群初始化，大规模邻域搜索算法改进局部搜索操作，提出一种混合遗传算法，并进行算例仿真。经计算，算例的最优配送路径包括4条线路，最短配送距离为68.72 km,优于传统遗传算法所得最短路径。验证结果表明：本研究给出的混合遗传算法能较好地解决有时间窗的车辆路径问题，所得方案较优，可以指导企业配送车辆的路径规划。     

基于混合算法的汽车零部件物流配送路径优化

针对汽车零部件供应物流,建立循环取货配送路径优化模型,将遗传算法与Max-Min蚁群算法融合,采用遗传算法生成初始信息素分布,利用Max-Min蚁群算法求精确解,并通过实例验证。结果表明,混合算法对于解决供应商数量多、带时间窗限制与碳排放限制的配送路径优化问题,可有效降低车辆取货频次和提高车辆装载率。     

基于改进节约法的物流配送路径优化研究

物流配送中路径的选择是否合理影响着公司配送的速度、客户满意度、成本以及效益.在传统节约法的基础上,提出了考虑时间窗的配送路径的选择,这样既验证了节约法的可行性,又得出了车辆的可行发车时间范围,最后结合具体事例,对该方法进行了实际验证.     

基于改进节约法的物流配送路径优化研究

物流配送中路径的选择是否合理影响着公司配送的速度、客户满意度、成本以及效益。在传统节约法的基础上,提出了考虑时间窗的配送路径的选择,这样既验证了节约法的可行性,又得出了车辆的可行发车时间范围,最后结合具体事例,对该方法进行了实际验证。     

“双碳”背景下的冷链共同配送路径优化研究

在“双碳”背景下,优化冷链共同配送路径,可以有效降低配送成本及碳排放。文章以车辆配送路径为切入点,构建以配送总成本最小化为目标函数的模型。该模型考虑了车辆启动成本、货损成本、制冷成本、碳排放成本和时间惩罚成本,并使用粒子群算法求解模型。通过设计案例,使用算法对问题进行分析。结果表明,使用粒子群算法,合理设计车辆配送路径,可以同时降低碳排放和配送总成本,满足“双碳”要求。     

车辆路径问题的数学模型分析研究

本文首先对经典车辆路径问题(VR P)与旅行商问题的数学模型进行了简要的分析.其后对带时间窗的车辆路径问题进行了相应的描述,通过客户需求的服务时间窗在模型中进行惩罚函数的设置,并在模型中要考虑物流中心的客户时间窗、车辆运输费用和时间效应成本等因素的影响,进而来建立基于路况的带惩罚函数的VRPTW优化模型.     

“互联网+”高效物流背景下农村快递共同配送路线优化研究

在农村快递共同配送实践中,运用GPS、GIS获取客户位置、道路交通状况等信息,结合配送路线优化相关理论,通过云计算得到最优配送路线优化方案,以实现农村快递降本增效,具有重大的现实意义.在分析安徽省农村快递共同配送路线优化的可优化方向的基础上,建立了考虑各配送车辆载重量限制的数学模型.模型以总配送距离最小为目标函数,通过协调各配送车辆所配送的客户来优化车辆配置.最后,运用安徽省的某农村快递共同配送路线规划实例,验证了模型的可行性.     

并行烟花算法求解多货场电子商务物流运输调度问题

根据电子商务物流运输调度过程中的特征,考虑了不同区域司机配送成本、多货场、时间窗等约束条件,建立了一种多货场电子商务物流运输调度模型,并提出一种并行烟花算法进行求解.所提出的算法采用货场车辆数与最大位置法结合的实数编码方式,并提出一种并行交流策略加强了算法的全局搜索能力以及提高运算速度.对比实验表明,相对于改进前的烟花算法,并行烟花算法具有较好的求解精度和求解时间.     

电子商务环境下路径优化模型及算法研究

研究了电子商务环境下有时间窗的车辆路径问题,考虑了时间窗限制的约束,并构建以最小成本为目标的模型,包括固定成本、运输成本和惩罚成本。为求解所建模型,提出了基于改进智能水滴算法的车辆路径优化方案,并进行了程序设计。运用算法实例进行验证,并将算法结果进行对比分析,表明改进的算法收敛性更好,能求出问题的最优解。     

带时间窗车辆路径问题的混合蚁群算法

为解决有时间窗的车辆路径问题,提出了一种基于进化规划和最大-最小蚁群算法相融合的混合蚁群算法,并与最大-最小蚁群算法作了比较.实验结果表明,混合蚁群算法可以快速有效求得带时间窗车辆路径问题的优化解,是求解带时间窗车辆路径问题的一个较好方案.     

疫情高发期生鲜电商物流配送虚拟仿真实验

疫情高发期间将社区根据感染情况分3种类型：无感染区、零星偶发区、疫区。疫情高发期间由于物流配送延迟而导致的物资假性短缺,容易造成市民恐慌抢购心理。为防止此类情形发生,将配送点根据疫情的情况也分成3类,优先配送疫情严重的区域。考虑配送优先级、消毒时间等因素,构建物流成本、配送时间窗惩罚以及生鲜产品价值流失加权和为优化目标的混合整数规划模型。用交叉变异改进磷虾觅食优化算法来求解该模型。通过数值算例进行虚拟仿真,研究结果表明,模型和算法是合理有效的,可为疫情下物流企业的配送提供一定参考和决策支持。     

带软时间窗VRP及其混合蚁群算法

为了解决带软时间窗车辆路径这一类典型的NP-hard问题,减少总配送成本,本文提出一种混合蚁群算法,通过蚁群优化技术与遗传算法中的变异算子结合增加解的多样性,根据适应度函数评估解的质量获得精英解来对构建的模型求解,采用众所周知的基准所罗门数据集,设置25和100不同的客户规模仿真结果对比评估性能,得到全局平均解的优化率都达到10%以上的结果。仿真结果显示,高效地求解了VRPSTW问题,在收敛速度和寻优结果两方面均有明显优化。     

联合配送车辆调度及算法实现

现代物流业配送模式由单一配送向联合配送、动态配送、大规模跨区域配送转化。针对这一变化,提出了一种多维协同条件下的大规模车辆调度方法,构建面向多重约束条件的车辆调度数学模型,研究了针对大规模协同配送的车辆调度算法,以达到物流调度实时化、高效化和智能化目的。     

基于模拟退火遗传算法的有时间窗军械物资运输车辆路径问题研究

本文将模拟退火算法与遗传算法相结合用于解决有时间窗军械物资运输车辆路径问题,避免了传统遗传算法常见的早熟收敛问题.实验结果证明,该算法可以有效求得有时间窗军械物资运输车辆路径问题的优化解,增强了算法的全局收敛性.     

物流配送的优化模型及算法在连锁企业中应用

通过将连锁企业的实际物流配送网络描述为由配送中心和门店两类节点构成的完全无向图,建立0—1整数规划的物流配送路径优化模型。该模型属于一类改进的多车型车辆路径优化模型,是NP难问题,模型充分考虑到不同类型车辆启动费用的不同和所配送商品的多样性、车辆数限制等特性,与实际相吻合,具有很强的实际应用价值。为求解上述模型,设计禁忌搜索算法对模型进行求解,通过仿真实例计算取得了满意的结果。     

零担货物的物流配送优化方法

针对零担货物的配送涉及的货物和需求点零散、线路复杂,规划不当很容易导致配送成本过高的特点,本文把该问题分成两个步骤来解决,先划分客户群,使所用车辆数最少,再分别对各个客户群组制定车辆的行驶路线,使车辆行程最短,达到配送总成本最低的目标。     

物流配送线路优化方案设计

配送路线是指各送货车辆向每个用户送货时所要经过的线路。配送路线是否合理对配送速度、车辆的合理利用和配送费用都有直接影响,因此配送线路的优化问题是配送工作的主要问题之一。采用科学、合理的方法来确定配送路线,是配送活动中非常重要的一项工作。据中国仓储协会调查显示,配送费用在不同领域所占的物流费用比例不同,其中:生产企业原料物流中占58%、生产企业成品物流中占73%、商业物流中占52%。"好朋友"配送中心在经营中,其配送线路的选择都采用司机经验法,从未对配送路线进行过优化设计,导致车辆配送效率低、配送成本高。配送中心希望能够改善现有的配送状况,为企业设计一套优化、合理的配送线路方案,以减少运输路程,节约运输成本,增加利润,提高企业经济效益。     

安徽省生鲜农产品冷链物流配送优化问题研究

随着安徽经济的快速发展和人民生活水平的不断提高,人们的消费观念也在发生变化。生鲜农产品不仅要求卫生、安全、营养、新鲜,而且要求品种多样,配送快捷。考虑了常温物流的运输成本,因腐败所造成的货损成本,碳排放成本,建立了带有时间窗的生鲜农产品冷链物流配送优化模型。将改进的节约算法应用到具体实例中,得出合肥市果蔬冷链物流配送的最优路径,具有一定的现实指导意义。     

考虑客户满意度的双目标冷链配送路径优化研究

针对当前生鲜农产品冷链配送中存在的配送线路长、时间要求高以及客户满意度低等问题,构建以配送成本最小和客户满意度最高的双目标冷链配送路径优化模型,设计变邻域搜索遗传算法对模型进行求解,以某一食堂生鲜配送企业为案例进行研究。研究发现,优化后的线路不仅缩短了配送路径11.8 km,降低了配送成本453.7元,同时客户综合满意度较原先配送方案提升9.76%,为企业在食堂生鲜配送线路路径的规划上提供参考。     

全局人工鱼群算法求解水果运输调度问题

分析4种不同的水果运输调度问题（Fruits in Vehicle Routing Problem,FVRP）：带硬时间窗的具有需求关联的模型、带容量约束的车辆运输调度问题模型、车辆运输调度问题模型和旅行商问题模型,并构建了相应的数学模型,采用基本人工鱼群算法和全局人工鱼群算法对所建立的4种模型求解,实验证明,全局人工鱼群算法克服了精度低、后期收敛慢、复杂度较高等缺点,能有效地求解此类问题,进一步证明了问题模型的复杂程度影响算法寻优能力,问题模型越复杂,收敛更慢.同时,也体现出当问题模型较复杂时,全局人工鱼群算法的寻优质量和速度优于人工鱼群算法.