基于蚁群算法的紧急物流配送路径优化设计

本文将结合应急物流的配送车辆优化调度问题,根据应急物流配送的突出特点,对应急物流配送车辆调度路线优化进行探讨,建立了应急物流配送车辆调度模型,用蚁群算法对车辆的配送路径进行优化。     

车辆路径问题研究综述

作为现代物流领域的研究前沿,车辆路径问题的求解算法及应用领域一直是学者研究的重点。本文在研读大量文献的基础上介绍了遗传算法的研究现状及其应用情况,并对车辆路径优化在生鲜农产品配送上的应用进行了简单的综述。     

车辆路径问题的节约算法改进

节约算法作为求解车辆路径问题的一种启发式方法,将节约算法进行改进将有助于实现配送路径的优化选择。本文基于对节约算法中优先策略进行选择,对节约算法做出一定的改进,通过对思路及程序进行详细介绍,并将其运用到具体案例中,最终得到了较为满意的路径策略选择。     

苏州市区单门店型农产品平价商店共同配送研究

文章对苏州市单门店型农产品平价商店的经营情况进行说明,针对实际问题通过规划数学模型,利用蚁群算法求得最优解,即最短路径和最少车辆,并达到最佳效果。最后,针对苏州市农产品平价商店进行共同配送的路径研究。     

基于遗传算法的车辆路径问题研究

考虑车辆容量约束并建立数学模型，运用遗传算法求解该车辆路径问题。运用C语言编写算法程序，详细分析了遗传操作及算法参数。以某企业在天津的几家大型购物广场为例，分析了因配送问题给企业发展带来的局限性。求解出的适合该企业的最优路径，与实际配送路径对比后显示出：最优路径大大缩短了车辆的总配送距离、节省了配送成本。     

基于改进MMAS的多配送中心车辆调度问题研究

针对城市多配送中心车辆调度问题,在分析最大最小蚁群算法的基础上,提出了改进MMAS算法,该算法重点对信息素的挥发机制进行探讨,并引入自适应机制对信息素的确定方案进行改进。实验结果证明,改进MMAS算法对于优化多配送中心物流车辆路径问题是有效的。     

配送车辆路径优化问题算法研究

配送车辆路径优化问题是影响物流配送效率和成本的关键问题,同时也是应用数学、计算机和物流配送领域研究的热点问题。路径优化的算法主要有精确式和启发式两种。精确式算法可以求解小规模VRP的配送路径问题,当VRP规模增大时,则很难求得满意结果。启发式算法主要有构造式、两阶段式、智能式算法,其对于解决大规模VRP的路径优化的问题具有重要帮助。     

配送车辆路径优化问题算法研究

配送车辆路径优化问题是影响物流配送效率和成本的关键问题,同时也是应用数学、计算机和物流配送领域研究的热点问题.路径优化的算法主要有精确式和启发式两种.精确式算法可以求解小规模VRP的配送路径问题,当VRP规模增大时,则很难求得满意结果.启发式算法主要有构造式、两阶段式、智能式算法,其对于解决大规模VRP的路径优化的问题具有重要帮助.     

基于节约算法的车辆路径问题研究

车辆路径问题是物流配送中的决策难题,配送成本的减少成为优化的主要目的,而科学家们对车辆调度优化采用的方法层出不穷。本文针对节约算法做了简单的概述与研究,并以飞马快运公司为例,采用节约算法对该公司的车辆调度进行简单的调整。     

基于JIT的总装物料配送路径优化研究

在对准时制条件下机械产品总装过程线边物料配送特点分析的基础上,建立了满足车辆容量和物料需求工位时间窗要求的车辆路径优化模型,并采用改进节约算法对该问题进行了求解,最后,通过算例验证了模型和算法的有效性。     

基于自适应蚁群算法的车辆路径问题研究

车辆路径问题是一个NP-hard问题,传统的方法对其进行有效求解,本文分析了蚁群算法在VRP问题中的可行性,并提出了自适应策略对传统的蚁群算法进行改进,该策略可以根据不同搜索阶段调整参数提高算法的收敛速度。最后,通过芜湖市的数据对该方法进行检验,实验结果显示,本文提出的自适应蚁群算法的性能优于传统的蚁群算法。     

物流配送线路优化Matlab算法研究

"最后一公里"的配送问题属于物流配送车辆路径优化问题。针对物流配送线路选取过程中所缺乏的可嵌入系统的简易优化算法的缺陷,提出了基于逐点调整法、双点交换法的综合算法。该方法通过对单个节点进行位置调整和任意调整两个节点位置的综合运用,不仅可取得较优的配送线路,且在算法的可推广应用方面具备较强优势。     

单车场大规模车辆路径问题求解框架

针对传统优化技术在解决单车场大规模车辆路径问题中存在的缺陷,对该类车辆路径优化问题进行了描述和特点分析,提出了一种解决问题的二阶段的求解框架:将问题拆分为配送区域划分和单车线路优化两个步骤分别进行求解。研究成果能广泛应用于卷烟、饮料等日用品的配送领域。     

浅谈物流配送中的车辆路径问题

本文通过分析物流在国民经济的重要地位,进而得出优化物流的核心是配送中的车辆路径问题,并对车辆路径问题进行描述和分类,便于进一步对车辆路径问题进行研究,从而优化物流配送,提高国民经济水平。     

基于混合蚁群算法的物流配送路径优化问题的研究

建立优化物流配送路径的数学模型,然后构造求解该问题的混合蚁群算法。进行多次实验和计算,证明用混合蚁群算法优化物流配送路径,可以有效地求得问题的最优解或近似最优解。     

基于节约算法和改进节约算法的配送路线优化

运用节约算法对山东某葡萄酒配送中心的配送实例进行配送路线的优化,优化的过程中总结出传统的节约算法的不足之处,通过分割配送对节约算法进行改进,用改进的节约算法来优化相同案例,证明改进的节约算法能有效提高车辆装载率、减少所需车辆数、节约里程数。     

动态车辆路径优化问题

现代物流问题的众多研究中,车辆路径问题一直是焦点问题。车辆路径优化后的配送作业不仅可以降低物流配送企业的物质消耗、节约成本,还可以提高客户的满意度和服务水平,最终提高企业的市场竞争力。该文在分析客观世界动态需求特征的基础上,对动态车辆路径问题进行分析,并基于时刻表建立动态车辆路径问题优化模型。     

成品油配送路径优化问题研究

成品油配送路径优化问题是指在加油站需求量已知的情况下,石油公司利用多种型号的油罐车,从油库出发为各个加油站配送成品油以满足各个加油站需求的路径优化问题。文章主要研究某石油公司的成品油配送车辆调配和路径规划问题,在车辆数量充足、每辆车需从油库出发在完成供油任务后回到油库的前提下,考虑车辆的容量限制、加油站需求量、需求时间窗、卸油服务时间等条件,以系统运行成本的最小化为目标建立相应问题的数学模型。然后,利用1个油库、10个加油站的算例对模型的正确性进行了验证。     

节约遗传算法对电子商务环境下物流配送路径的优化

目前在电子商务企业中,物流车辆线路问题成为了关注及研究的重点。针对电子商务环境下配送的特殊性,本文将遗传算法和节约算法结合应用,对其在电子商务物流配送路径优化中的应用价值分析。本次研究中仿真结果表明了节约遗传算法比遗传算法更有全局的最优性,其求得最短路径的效果更加显著。     

运输车辆调度优化的研究和实现

通过对车辆调度问题进行数学分析,提出了简单实用的车辆调度算法,为实现计算机半智能执行调度任务,设计了车辆的分配及优化方案。对物流配送企业实现计算机配送调度,降低成本和提高物流经营管理水平具有一定的参考价值。