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。     

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。     

车辆路径优化问题算法综述

随着物流业在国民经济中的作用日益增加，车辆路径规划已经成为国内外学者共同关注的热点问题。本文首先，讨论了车辆路径优化问题在国民经济生产中的作用。其次，概述了近年来智能优化算法在求解车辆路径优化问题中的应用。最后，对全文进行总结并探讨了该问题的研究趋势。     

多点物流配送车辆路径问题(VRP)优化与实证分析

本文应用扫描算法对多点物流配送车辆路径问题进行优化,借助计算机编程实现多目标、动态车辆调度和线路优化。以河北快运为例进行实证分析,结合实例进行测试和结果分析,证明其可行性,使该算法设计更好地适应实际的需要。     

以工作量均衡为目标的成品油配送路径优化问题研究

文章以成品油配送路径优化问题为背景,研究了以工作量均衡为主要目标的成品油配送路径优化问题(Refined Oil Distribution Route Optimization Problem)。在考虑车辆容载量、加油站允许卸油时间窗、加油站服务时间、加油站需求量等约束的前提下,将各个车辆的工作时间尽可能均衡作为主要目标,建立了以车辆的最大工作时间最小化为目标函数的成品油配送路径优化问题的整数规划模型,编写了求解模型的Lingo程序。文章进一步用随机生成的方式,产生了10个加油站的计算实例,利用Lingo软件求出了局部最优解。通过Lingo软件求得的局部最优解表明了模型的可行性。文章的研究结果为调度部门制订成品油配送计划提供了理论依据。     

基于模糊排序的企业自营物流配送路径优化研究

本文研究了电子商务与物流配送发展不协调的现状,以目前电商企业自营物流为背景,在经典运输问题的基础上,加入了时间限制和车辆容量限制,构建了多目标线性规划模型。本文充分考虑实际情况,运用模糊排序指标对多目标线性规划模型进行处理,构建多目标模糊线性规划模型,对企业自营物流条件的配送路径进行优化,最后通过算例分析,验证了模糊排序指标用于解决配送路径优化问题的合理性。     

基于蚁群算法的车辆路径问题研究

本文首先对车辆路径问题及蚁群算法进行了介绍,并介绍了使用蚁群算法解决经典车辆路径问题时的参数设计及步骤,然后针对H公司在沈阳市的配送活动建立基于蚁群算法的优化模型,最后使用Matlab进行求解,研究结果表明:优化后的线路节约了车辆配送的总里程数,减少了车辆数量,提高了车辆满载率,降低了企业运输成本。     

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。     

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。     

带软时间窗的冷链物流配送车辆路径优化建议

针对国内外对带软时间窗的冷链物流配送车辆路径优化的建议不全面,本文首先对研究该问题的决策要素进行客观地分析,其次从政府、社会和物流企业这三个方面提出了合理性的建议,最后对带软时间窗的冷链物流配送车辆路径优化进行了评价。     

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。     

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。     

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。     

物流配送管理中车辆路径问题研究

本文论述了物流配送管理中车辆路径问题,研究了车辆路径问题的定义、模型,提出了根据客户、车辆和配送中心三类限制条件来对车辆路径问题进行分类的方法。     

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。     

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。     

交通堵塞扰动下多车场车辆路径优化

为解决物流配送中突发性交通堵塞造成的干扰问题,针对多车场带时间窗的车辆路径问题,建立交通堵塞扰动下多车场车辆路径干扰管理模型,并用离散粒子群算法求解,验证模型和算法的可行性和有效性。     

动态闭环复杂配送网络路径优化算法研究

随着物流业的全球化、信息化与一体化发展,物流配送在整个物流系统中的作用变得越来越重要.物流运输系统是物流配送系统中最重要的一个子系统,降低物流成本首先要从降低物流配送的运输成本开始.其中,运输路径的合理性直接影响物流配送速度、成本和效益,特别是多用户物流配送路径的确定是一项复杂的系统工程.车辆路径的恰当选取,有利于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.文章将逆向物流配送与正向物流配送相结合,利用动态规划算法研究闭环复杂配送网络中的最优路径问题.经验证,计算结果与实际相符.利用这种研究方法,可将对子物流配送网络路径的优化研究,扩展到对整个复杂配送网络路径的优化研究,为研究整体闭环复杂配送网络路径优化问题提供了新的思路.     

考虑路况条件的物流配送路径优化研究

道路拥堵、车速限制、道路环境差、恶劣天气等情况的发生,会影响车辆行驶速度,进而导致配送时间的变化。考虑到存在不同的路况条件,配送车辆路径优化的结果往往发生变化,即使这些路段可能是最短距离的。研究考虑路况条件服从一定概率分布的情况下,建立物流配送路径优化模型并结合案例进行求解。