基于两阶段法的企业物流配送车辆路径优化

为解决企业物流配送车辆的路径优化问题,考虑了影响物流配送成本的主要因素,在此基础上建立了多目标数学模型。为改进节约算法的不足,提出了一种基于两阶段法的车辆路径优化方案,先采用节约算法求得物流配送路径优化问题的初始解,再将初始可行解转化为多旅行商问题对其改进。最后,通过实例验证了该方法可以改善配送车辆的行驶路径,达到节约配送成本的目的,对此类企业的配送业务具有一定的借鉴意义。     

单源多汇车辆路径选择优化问题

本文以最小化运输路径的风险值和运输时间为优化目标,考虑车辆载重、配送时间限制等约束条件建立单源单汇战时军事物资的运输路径优化模型,并设计求解模型的智能算法对单源单汇战时军事物资的运输路径优化问题进行了研究,给出案例进行验证。     

基于时间窗的车辆路径优化问题研究

物流配送车辆路径优化作为涉及多个影响因素和多目标要求的组合优化问题,其中具有时间窗约束的物流配送车辆路径问题是一个NP难问题。文章给出了基于时间窗约束的车辆配送路径优化模型,改进了传统的C-W节约算法,并与传统的C-W节约算法进行实例比较验证,讨论了各种方案的优劣,给出了切合实际需要的配送方案。     

蚁群算法在煤炭配送路径中的应用

针对多配送中心煤炭车辆调度问题的复杂性,建立该问题的数学模型并提出合理假设和约束条件,以缩短配送路径降低配送成本为目标构造该问题的目标函数。文章结合实例应用蚁群算法对煤炭配送路径进行优化降低运输成本,通过实验验证了蚁群算法在煤炭配送路径优化问题的有效性。     

基于改进C-W节约算法的成品油二次配送优化研究

成品油二次配送是成品油销售的重要环节,配送中心要实现最经济、最快速的多客户需求响应,就需要对路线、车辆、载重、时间窗等要素进行合理优化。文章针对成品油配送的特点,构造了具有载重、时间窗、访问机制等约束条件限制的调度优化模型,运用AK算法思想对传统C-W节约算法进行了改进,算例验证表明了改进算法的优越性。最后,对空车驰返问题进行了绕点折返优化,使模型得以更加完善。进一步的算例验证结果显示改进模型在成品油二次配送优化中效果极好。     

基于双层规划模型的冷链物流配送开放式车辆路径优化

为了解决传统方法忽略惩罚成本、易腐蚀性产品损失等配送成本,导致路径优化结果较差的弊端,通过建立双层规划模型研究冷链物流配送开放式车辆路径优化方法。将物流中心选址看作决策目标建立上层规划模型,考虑固定成本、运输成本、惩罚成本及损失成本之和最小,建立冷链物流配送车辆路径优化下层规划模型。通过上层规划模型设定初始配送中心选址方案,在此基础上,通过下层规划模型完成配送开放式车辆路径优化,反复调整,通过上下层规划模型的相互作用达到冷链物流配送开放式车辆路径优化的目的。针对上层规划模型的决策变量进行染色体编码,获取最优解,针对下层规划模型通过粒子群算法进行求解。实验结果表明,所提方法路径优化结果成本最低,可行性最高。     

外卖无人配送系统研究与交互设计分析

基于外卖无人配送服务发展现状和用户的实际需求,提出了无人送货车+配送小车结合的设计想法及可行性,继而总结出整个外卖无人配送系统的流程。对外卖配送服务信息交互内容与信息逻辑进行规划和剖析,在外卖无人配送已有研究成果和市场发展的基础上,围绕无人配送服务系统流程中存在的问题,剖析交互流程缺失体验感的因素,利用现有技术对功能结构再设计,思考系列化的解决方案。     

物流园区配送系统路径选择的优化研究

物流园区各个子功能中,配送是直接与客户相接的重要环节,直接影响着配送的速度、成本以及效益。因此,研究物流园区配送路径的优化问题,是物流园区提升服务质量、降低服务成本的有效途径。通过分析物流园区的配送路径问题,构建出配送路径最优化的数学模型,基于该优化问题设计相应的遗传算法,利用Matlab进行实验仿真,得出配送路径的最优解。实验结果体现了遗传算法在解决路径优化问题中的实用性。     

改进智能水滴算法求解混合时间窗车辆路径问题

针对多目标车辆路径问题,研究了车载量、配送里程、混合时间窗等限制约束条件下,以最小配送费用和最少配送车辆数为目标建立多目标数学模型。在分析智能水滴算法求解类似离散问题时存在的局限性基础上,运用多种方式对其进行改进,并引入遗传算法选择、交叉及重组算子提高其性能,构建出两种改进智能水滴遗传混合算法,运用Solomon标准测试算例和实际算例进行验证。比较结果显示,改进后的混合算法能够有效解决离散问题,在持续寻优能力上较传统智能水滴算法和遗传算法更优；并且竞争选择改进智能水滴遗传混合算法求解算例效果最优。     

关于“最后一公里”物流配送问题的研究

如今,"最后一公里"物流配送问题越发凸显,成为了物流配送环节的痛点。对此,本文通过实际查阅调查的方式,阐述了现有配送模式的现状及发展趋势,深度分析了配送过程中存在的问题及原因,并从运输路径、车辆配载、物流需求预测、循环取货等角度,提出了相关改进建议,以希望优化配送服务。     

考虑低碳的冷链物流车辆配送路径优化

基于冷链物流车辆配送节能减排的必要性,在考虑车速、距离、载重量等影响因素的情况下,建立以碳排放量最低为目标的配送路径优化模型,运用蚁群算法进行路径优化,并与总路程数最短为目标的模型进行比较。从而对政府和冷链物流企业提出建议,激励企业选择低碳化的配送路径,对提高企业的经济效益和社会效益都有重要意义。     

面向配送企业的纯电动汽车充电桩布局优化

本文在已有理论的上从配送企业角度出发,考虑需求约束和空间约束建立了以配送车辆路径最短使企业总成本最低为目标的充电桩选址模型,并用蚁群算法对模型进行了求解。最后,建立了新的应用场景作为算例分析,为配送企业的充电桩选址建立了优化方案。     

改进遗传算法的保定邮政车辆调度问题研究

为解决保定市邮政车辆调度的问题,基于传统遗传算法,建立数学模型。针对传统遗传算法存在的“早熟”问题,融入自适应变异算子,设计一种改进遗传算法。通过matlab仿真实验,对保定市各县区邮政局间配送车辆路径进行优化,实验证明改进遗传算法优于传统遗传算法。     

基于遗传算法的物流配送路径优化算法

物流配送路径优化问题是一个NP(非确定多项式)问题,使用传统优化方法很难得到最优解或满意解。为了很好地解决这个NP问题,本文建立了一个配送中心、多个顾客的物流配送数学模型,用自己改进的遗传算法加以分析求解并进行了实例验证,而且在物品的配送种类上取得了突破,不在只是针对单一品种,对物流企业实现科学快捷的配送调度和路径优化有实际意义。     

基于路网的动态配送系统软件开发与设计

配送车辆优化调度问题是物流系统中的一个重要环节,本软件借助VB语言,在分析静态配送的基础上,针对不断变化的市场需求,建立动态的物流配送模型,在生成路网的平台上,通过研究物流配送货物过程中路径、车辆选择的问题,提出对物流配送最优路径的动态选择方案,提高物流配送效率,满足客户需求,更符合实际。     

车辆调度问题模型的优化研究

本文从为物流配送企业提供智能化、决策化支持的目标出发,对车辆优化调度问题进行了数学分析和研究,解决了车辆的配送线路问题.     

基于供需双向服务的共享仓储配送路径优化

共享仓储是"制造业+互联网+共享经济"智能制造大背景下,通过集成智能仓库产品与专业化的"集中采购+智能存储+JIT配送"服务于工业园区.针对园区企业与共享仓储之间的供需双向服务的物流特征,需要考虑在交货硬时间窗、运输小车承载量和小车数量等约束条件下较优的配送路径问题.首先,建立了共享仓储配送路径优化数学模型,并采用车辆平均负荷作为综合评价指标.然后,基于贪心策略选择初始点,以最佳行程长度确定选择概率,对基本烟花算法进行了改进来求解优化.最后,仿真案例的结果表明,改进的离散烟花算法在计算共享仓储最优配送路径方面具有较好的收敛性和合理性.     

基于NSGAII的应急物流多目标LRP研究

针对应急物流系统中选址-路径问题(LRP),建立了一个以最小化系统总耗时、总成本及最大化配送路线道路安全性的多目标优化模型,据此对应急物资供应点选择、配送中心选址及配送车辆路径安排进行决策。构造了带精英策略的快速非支配排序遗传算法(NSGAII)以求解多目标LRP模型,根据模型的特征,对算法的染色体编码、初始种群生成、交叉和变异方法进行了改进,并与变权多目标遗传算法进行对比研究。算例结果表明,改进的NSGAII可以更好地解决应急物流多目标LRP,求解出的帕累托最优解质量较高,算法具有较好的收敛性和运算效率。     

车辆路径问题建模与多目标进化算法的研究与分析

车辆路径问题是近年来研究的热点问题,不同学者从不同角度对此进行探讨分析。研究表明,常规方法很难有效解答车辆路径问题,也不利于指导实际工作。为弥补这些不足,尝试采用智能算法进行研究和分析。介绍了车辆路径问题的概念、组成及优化目标,分析多目标进化算法的常用算法,描述了车辆路径问题并建立相应的研究分析模型,期望能为车辆路径问题的研究提供启示。     

基于智能优化算法的车辆路径问题的研究与应用

在电子商务蓬勃发展的大环境下,物流行业已经成为推动我国经济发展的重要力量,人们对物流配送的要求也越来越高,如何科学合理地规划配送车辆的路线,实现高效率、低成本是当前学者们研究的重点。物流配送遍及生产生活的方方面面,面对日益复杂的道路环境,随着信息化水平的提升,这使得用智能计算推动物流配送模式革新有着重要意义。本文通过科学合理的方法对复杂的车辆路径问题(VRP)的衍生问题,即带时间窗的车辆路径问题和同时取送货的车辆路径问题(VRPSPDTW)进行求解,主要通过对现有的鲸鱼优化算法进行研究,针对鲸鱼算法求解问题后期种群多样性缺失的问题,引入新的收敛因子、自适应权重和Metropolis准则对其进行补足,将其应用至实际问题中,验证其可行性。