应急物流配送路径优化问题研究

文章通过对应急物流配送路径优化问题进行分析,建立了应急物流配送路径优化问题的模型,在此基础上提出了模型的求解方法,最后通过实例应用对应急物流配送路径优化问题求解过程进行了说明,并对结果进行了进一步讨论。     

蚁群算法在物流配送路径优化问题上的应用

物流配送路径优化是现代物流配送服务的关键环节之一,需要一个快速而有效的求解算法,构建了物流配送路径优化问题的数学模型,并应用蚁群算法加以求解。在模拟试验基础上,得出了蚁群算法对物流配送路径优化问题十分有效的结论,探索出了一条高效求解物流配送路径优化问题的新途径。     

神经网络视域下烟草物流配送路径优化探究

我国烟草领域发展速度逐渐快速,为了满足客户的需求,烟草行业对于烟草产品物流配送提高了重视度,加强了物流配送体系建设工作,提高了烟草产品物流配送效率。但目前烟草物流配送路径设计工作依旧存在问题,阻碍了烟草物流配送效率,增加了烟草企业经营效益与运营成本。因此,本次研究通过对烟草物流配送路径问题进行分析,结合车辆路径与路径优化工作中所存在的问题,合理运用神经网络系统,以完成烟草物流配送路径优化工作,提高烟草产品物流配送效率,为烟草企业创造更多的经济效益。     

遗传算法在车间物流配送优化中的应用

在车间物流配送中,合理确定配送路径是提高搬运质量、降低配送成本、增加经济效益的重要手段。在建立车间物流配送优化问题的数学模型的基础上,构造了求解物流配送路径优化问题的遗传算法。计算结果充分表明,遗传算法在进行车间物流配送优化中有很大的优势,可以有效地求得问题的最优结果。     

基于粒子群算法的应急物流配送车辆调度研究

结合应急物流配送的车辆优化调度问题,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径优化进行了探讨。并建立应急物流配送车辆调度模型,用粒子群算法对车辆的配送路径进行优化。最后通过对实例的分析,验证了本文所提出的模型、算法具有合理性和可行性。     

基于反向学习策略粒子群的物流配送路径优化研究

针对粒子群优化算法后期寻优能力,并易陷入局部最优等不足,提出了一种反向学习粒子群的物流配送路径优化算法(OBLPSO)。首先建立物流配送路径优化的数学模型,然后通过粒子之间的相互协作和信息交流进行求解,并引入反向学习机制提高粒子群寻优能力和收敛速度,最后在Matlab2012平台上对OBLPSO算法性能进行仿真测试。仿真结果表明,相对其它物流配送路径优化算法,OBLPSO算法可以获得时间短、路径合理的物流配送方案,具有一定的实用价值。     

航空物流配送路径优化

航空物流配送对航空货运时间及服务水平有着极大的影响,其中,配送路径优化是配送合理化的核心问题。采用遗传算法设计航空物流配送路线,具有更高的准确度,对降低成本提高效率更有效。     

基于混合蚁群算法的物流配送路径优化研究

蚁群算法存在一些缺点,如容易陷入局部最小,使整个系统呈现出早熟现象等。文章将蚁群算法和遗传算法结合起来构造混合蚁群算法,建立优化物流配送路径的数学模型。用混合蚁群算法通过仿真实例有效求得物流配送路径问题的较优解。课题的研究对物流配送路径具有优化作用,节约物流运送成本,提升企业竞争力。     

物流配送车辆路径的优化方法分析

随着经济全球化的不断发展,各区域的经济交流不断加强,物流行业迅速发展起来,同时配送成本在物流行业发展过程中显得越来越重要。物流企业要想在激烈的社会竞争中不被淘汰,就必须考虑如何降低随着社会结构改变而出现复杂化的物流配送成本,不断提高自身的综合竞争力。文中主要介绍了有关计算和改进物流配送车辆路径优化方面的问题,着重论述了对蚁群算法在降低物流配送成本,以及物流配送车辆在路径优化上中的应用,从而选择出对配送车辆路径进行最好的优化的方法。     

基于Matlab物流配送路径优化问题遗传算法的实现

在物流管理学中。研究物流配送路径优化问题并选取恰当的配送路径。可以加快对客户需求的响应速度．提高服务质量，增强客户对物流环节的满意度。降低服务商运作成本。但由于物流配送路径优化问题是一个NP—hard问题，使用传统优化方法很难得到最优解或满意解。本文基于Matlab进行了物流配送路径优化问题遗传算法的编码．利用Matlab强大的数值计算能力较好地解决了这个难题并进行了实例验证．对物流企业实现科学快捷的配送调度和路径的优化有实际意义。     

餐饮物流配送路径优化方法研究

研究了餐饮物流配送方案的配送路径优化方法,以物流运输距离最小化为优化目标,以单个配送车辆的容量限制、运输距离限制为约束条件,提出了餐饮物流配送路径优化的整数规划模型。然后,结合遗传算法与模拟退火算法设计了求解模型的遗传-模拟退火算法。最后,给出算例验证了本文模型与算法的有效性。     

基于微粒群算法的农产品物流配送路径优化研究

通过分析农产品物流配送的特点和对车辆调度的影响,对车辆数目不确定的带时间窗的车辆路径问题进行描述,建立起受成本影响、有时限的农产品物流配送路径优化模型,利用复合最优模型微粒群算法对该模型进行求解,并进行案例比较分析。文中所提出的农产品物流配送优化模型对降低农产品物流配送成本,提高农产品物流配送效率具有较好的实用价值。     

成品油物流配送运输优化分配问题研究

针对我国传统的成品油运输模式在实际应用中所存在的问题和不足,文中对成品油物流配送问题进行了深入分析研究,首先简单分析了我国当前成品物流配送中的问题,在此基础上重点探讨了成品油的物流配送优化,给出了成品油物流配送的多目标控制模型,并探讨了基于路径、成本的综合物流配送优化方案,同时结合成品油的库存管理提出实施统一库存管理控制方案进行优化成品油的配送模式,对于进一步降低我国成品油物流配送成本和提高我国成品油的物流配送效益和管理应用水平具有较好的指导借鉴意义。     

基于改进蚁群算法的时间窗约束下物流配送车辆路径优化研究

物流配送车辆路径优化作为一个涉及多影响因素、多目标需求的组合优化问题,其中带时间窗约束的物流配送车辆路径优化问题更是一个NP难题,较难得到最优解。文章分析带时间窗约束的车辆路径问题并建立相应数学模型,提出将变异和动态信息更新的改进蚁群算法应用于解决这类优化问题,同时仿真实验结果表明该算法能快速收敛于全局最优解,能有效地解决有时间窗约束下的物流配送车辆路径优化问题。     

连锁超市物流配送研究

从连锁超市的发展入手,首先简单介绍了连锁超市物流配送的概念和我国连锁超市物流配送的特点,通过对国内外连锁零售业的配送发展状况及配送的现状进行分析,指出了我国连锁超市物流配送出现的问题。然后针对配送路径的优化问题而展开研究,提出了配送路线的方法,并详细介绍了节约里程法。最后结合实际案例,运用节约法,对中百集团生鲜物流园区的配送物流进行优化,同时指出节约法的优缺点。     

物流配送中的最优路径规划模拟软件研究与开发

信息社会,企业间的竞争日渐激烈。随着网络购物的普及,物流配送日渐发展壮大,已成为第三方利润源泉,受到物流等相关企业的高度重视。合理科学的物流配送路径,可实现快速配送、提高配送质量、降低配送成本,提高经济效益。使用软件模拟物流配送中的路径规划问题,对于物流企业选择优化的配送路径和信息化具有一定的意义。     

柳州融水电子商务物流配送路径优化

随着移动互联网的普及,"电商下乡"、"互联网+农业"等热潮的兴起,广大农村居民可以享受网站购物带来的便利,但农村快递网点少,且缺乏合理的配送管理,物流配送成为限制电子商务向农村进一步发展的壁垒。以广西柳州市融水县为例,分析农村电子商务物流配送现状,并采用扫描法和最近插入法进行农村物流配送路径优化,以减少物流配送成本,促进农村电子商务的发展。     

物流配送路线优化问题研究

物流配送路径优化问题具有很高的计算复杂性,且无确定解,精确、高效的算法存在的可能性不大,但可采用启发式算法求得最近似的最优解,节约里程法是最有名的启发式算法.本文首先阐述物流配送路线优化概念,然后介绍节约里程法和多回路运输的基本原理.最后以节约里程法和多回路运输相结合的形式完成对郑州周边城市的配送路线优化,根据各种限制条件提出相对的最优配送路线.     

我国生鲜农产品冷链物流配送研究综述

目前中国已成为世界第二大经济体,人民群众的消费理念、消费习惯和消费结构已经发生了深刻变化,但是我国生鲜农产品冷链物流配送的发展滞后于经济发展和人民群众的消费需求,急需加快生鲜农产品冷链物流配送产业升级,从而实现冷链物流配送与经济同步发展。基于此,文章梳理了我国生鲜农产品冷链物流配送的发展现状,从生鲜农产品冷链物流配送模式、制约因素和路径优化等方面进行分析,探索我国生鲜农产品冷链物流配送未来的研究重点和方向,以期为我国生鲜农产品冷链物流配送的发展和完善提供政策指导和参考意见。     

成品油销售企业区域性物流配送系统的优化路径与策略

在提出区域性物流配送系统优化路径的基础上，从配送网点、配送运动以及配送信息等方面探究了我国成品油销售企业区域物流配送系统的优化策略和相关建议。