基于遗传算法和破坏重组算法的外卖配送研究

文章针对有大量订单的外卖商家,解决外卖骑手高效配送外卖的问题,应用遗传算法和破坏重组算法对外卖配送路线进行分析;首先利用遗传算法对配送路线进行自然数编码,随后进行选择交叉变异操作,通过迭代优化得到次优配送路线,在遗传算法的基础上再与破坏重组算法结合,使配送路线图进一步优化;通过MATLAB工具,对外卖配送进行仿真,得到迭代优化图和配送方案路线图。通过对算法结合前后得到的配送路线性能指标的比较,验证遗传算法和破坏重组算法结合的优越性。     

O2O模式下外卖合单配送路径优化

在了解外卖行业发展背景的基础上，从商家、顾客、配送员、平台四方角度探讨了对外卖配送路径进行优化的目的和意义。针对外卖配送的特点和相关文献综述，从平台角度出发，以总配送路径最短为目标函数，在规定的时间窗、承载量内，建立了O2O模式下的外卖配送路径优化模型，对配送路径进行优化，为配送员制定有效的配送方案。同时，收集某高校周边的外卖配送实例，利用最近邻点法和遗传算法对实例进行求解，验证了模型的有效性。最后比较两种求解方法，得出采用遗传算法对O2O模式的外卖配送路径进行优化所达到的效果更佳。     

物流配送车辆调度问题算法综述

配送车辆调度优化问题旨在解决配送中路径和车辆调度问题的一类组合优化问题,是近年来物流控制优化领域的研究热点。文章对运输调度问题进行了分类总结,给出总体模型的概括描述,分析遗传算法、模拟退火算法、禁忌搜索算法、蚁群算法和微粒群算法的特点及其在求解配送车辆调度优化问题中的求解思路,并讨论了其求解现状,对未来研究方向进行展望,指出改进混合现有算法,开拓新算法将是更有效解决配送车辆调度问题的好方法。     

遗传算法在VRP问题中的应用

配送是物流系统中一个直接与消费者相连的重要环节,对配送系统进行优化,可以提高物流经济效益、实现物流科学化。因此配送系统的优化问题显得尤为重要。进行配送系统优化,主要是配送车辆调度的优化。文章在全面分析研究物流配送业务特点的基础上．针对配送中的核心问题——车辆调度优化问题进行了深入的研究,建立了单源点物流配送车辆调度优化问题的数学模型,并运用遗传算法对其进行求解,仿真实例证明了该方法的有效性。     

基于公交车开展物流配送的车辆路径优化问题

本文主要研究基于公交车开展物流配送的车辆路径优化问题，通过一种新型的城市物流配送模式来缓解城市拥堵、减少物流配送总成本。该配送模式分为公交车配送和配送车辆配送两层，利用公交车的剩余容量来减少运输成本。同时建立了总成本最小为目标的优化模型，并使用改进的遗传算法对模型进行求解。本文在遗传算法生成种群的过程中，采用模拟退火算法进行优化拓展解的空间，提高改进算法的全局和局部空间搜索能力。最后经实例验证，改进的遗传算法能够找到更短的行驶路线，验证了算法的有效性。     

基于AI驱动下智能配送的可行性分析

智能配送作为解决城市交通压力和外卖配送效率的创新方案,在人工智能推动下正受到越来越多的关注。文章探讨了在城市主干道上采用智能配送系统来改善外卖的配送问题,并减轻交通压力。介绍了智能车辆、智能管道运输、无人机配送和智能集中式仓储等智能配送方案,对提高外卖送餐效率、减少交通事故和道路拥堵有着重要的作用。随着技术的不断发展和应用的推广,智能配送将在未来成为外卖行业重要的发展方向,为城市交通带来积极的影响。     

带出餐时间的外卖订单分配及路径优化问题研究

外卖行业的迅猛发展导致用户数量和交易规模急剧增加,而订单分配和路径优化作为影响外卖配送效率的核心问题在近几年受到了广泛关注。针对该问题,建立旨在提高配送效率并满足任务分配均衡性的优化模型。在订单分配阶段,利用时间切片,将动态分配过程转化为静态,通过改进K中心点聚类算法形成时间切片下的订单子集,最后利用匈牙利算法进行订单子集的指派完成订单分配。在路径优化阶段,将原问题转化为带有时间窗和取送货的TSP问题进行求解。最后利用数值实验验证模型和算法的有效性。     

城市末端物流配送问题研究

基于VRP问题,对城市内部直接面对消费者的末端物流配送进行研究,建立了基于实时路网下的配送模型,并且根据配送时间最短的优化目标进行求解.提出了结合Dijkstra算法的优化遗传算法求解方法.     

高校校园外卖众包物流模式研究

随着电子商务O2O模式的发展以及移动支付的普及,网络在线订餐已经风行校园。大学校园在线外卖通常呈现订餐时间集中,配送范围小,配送时间要求高等特征,传统第三方物流配送模式在校园范围内作为配送方式逐渐暴露其不灵活、成本高、配送不及时等特点。本文通过分析大学校园网络外卖订餐特点,结合众包物流模式原理,设计针对大学校园环境的外卖配送众包物流方案,为校园商家优化外卖配送体系提供参考和借鉴。     

基于高校园区和商务区的智能外卖自提柜发展分析

在学生和白领群体中,选择在饭店点外卖的数量越来越多,但是因为门禁和时间冲突等原因,外卖取餐环节出现的问题也越来越明显。基于此,对于该特定场景的外卖配送服务优化做出了分析,提出了智能外卖自提柜相对于传统外卖取餐模式的优势,发现使用智能外卖取餐柜可以有效避免时间方面产生的问题,减少外卖配送人员交通安全事故。     

基于聚类与遗传算法的生鲜产品配送优化

物流配送订单地理位置复杂繁多,配送路径纵横交错,合理的配送路径选择能降低物流配送的成本,提高配送效率以及提高企业的整体管理水平.在k-means算法以及遗传算法的基础上,对生鲜超市的配送订单进行分析,构建仓储成本、运营成本、建设成本、配送燃油与过路费用、运输压力损失成本和产品新鲜损失成本等综合成本最低的多目标规划模型.通过实际案例验证,结果表明k-means和遗传算法能有效解决生鲜产品配送优化问题,为生鲜产品配送优化提供参考.     

外卖配送服务顾客满意度评价指标体系研究

基于SERVQUAL模型和LSQ模型的评价理念与相关文献,结合外卖配送服务的特点,构建了包括时效性、包装质量、可靠性、人员服务质量、便捷性、经济性6个维度和29个具体指标在内的外卖配送服务顾客满意度评价指标体系。运用层次分析法确定各个维度和指标的权重,结果显示,接收处理订单的效率和在承诺的时间内快速送达对顾客满意度的影响程度最大。基于此,提出了提升外卖配送的时效性;优化外卖包装,加大骑手的配送设备投入;强化与消费者的配送信息反馈与交流;加强物流服务人员的管理等建议。     

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。     

基于两阶段法的多车型卷烟配送路径优化研究

在烟草商业企业中,物流是其重要的环节,是连接客户与烟草企业间的纽带,其卷烟配送线路设计的合理与否直接影响到卷烟的配送效率和配送成本,就如何合理的规划线路成为卷烟配送的关键问题。文章以Q烟草公司为例,运用先分组后路线的两阶段法对问题进行求解,先利用K-means聚类算法对区域进行划分,再考虑工作量均衡的条件下引入遗传算法对区域进一步调整,最后利用混合遗传算法对各配送区域进行线路优化,通过实例从线路数、车辆数、空载率、配送里程及总成本等指标上可以看出两阶段法的配送效果更优。     

即时配送现状、问题与对策研究——以餐饮外卖为例

目前,同城范围内的即时配送主要通过外卖配送平台、电商自建物流、快递企业、专业跑腿公司等方式实现。即时配送行业发端于外卖,随着与其他行业的不断渗透融合,即时配送的服务场景在不断拓宽,同时也推动了零售、快递等传统行业的颠覆式变革。文章以外卖配送平台为例,分析即时配送现状及存在的问题,并针对问题进行相应对策的研究。     

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。     

基于入侵杂草算法的城市生鲜配送优化研究

针对实际道路阻抗下的城市"最后一公里"生鲜配送路径优化问题,在保证骑手安全情况下,又能够以最快速度将货物送到客户手上,降低配送成本,从配送过程中电动车遇到的实际道路阻抗因素出发,建立了以最大化顾客满意度,最小化配送成本的多目标优化模型,并利用入侵杂草算法和遗传算法对模型进行分别求解。实验结果验证了模型和入侵杂草算法的有效性。     

物品配送路径优化的改进遗传算法

描述配送中心物品配送路径优化问题，并构造求解问题的改进遗传算法，在算法中引入模拟退火思想判断交叉操作后新个体的接受状态，同简单遗传算法相比，该算法能够增强全局收敛性，提高收敛速度。     

绿色运输的路径优化问题分析

在绿色供应链管理中，研究绿色运输的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，增强客户对供应链环节的满意度，降低服务商运作成本。本文采用遗传算法对绿色供应链中的运输问题进行分析，并利用VC较好地进行了实例验证，对企业实现科学快捷的配送调度和路径的优化具有实际意义。     

考虑时间窗与新鲜度损耗的社区团购生鲜产品配送路径优化研究

随着社区团购交易规模日益增加,配送中存在的损耗高、满意率低等问题也逐渐显露出来,生鲜产品作为社区团购配送中的主要产品,对时间和货物品质有着更高的要求。因此,文章在时间窗约束下,以总成本最小为目标,构建了考虑时间窗与新鲜度损耗的社区团购生鲜产品配送路径优化模型,设计并改进遗传算法,使用Matlab进行求解,通过算例验证了模型的有效性与改进算法的优势,提高了社区团购生鲜产品配送效率,为社区团购电商企业配送服务提供了理论指导。