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。     

基于系统动力学的LPG物流优化思考

LPG物流配送路径优化问题涉及到LPG区域供应量、需求量、运力规模、路径选择等,属于较为复杂的多因素系统问题,论文拟采用系统动力学对LPG物流配送进行系统性思考,以指导并进行区域或跨区域间LPG物流的优化。     

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。     

基于蚁群算法的配送路径规划研究

物流配送路径规划一直是物流领域研究的热点和难点问题,文章提出了一种基于蚁群算法的物流配送路径选择方法,从最优路线选择的角度,阐述了各种最优参数的选取,基于精英蚂蚁系统模拟的方法,找出算法约束参数最优解,并且应用到实例中进行验证,可为物流配送中心路径选择提供评估模型。     

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。     

基于时间度量的路径优化问题研究

本文将能够反映物流配送城市交通状况的时间指标和速度指标融合到经典的车辆路径优化模型中,以提高物流配送模型对实际配送环境的动态拟合。分别利用GAMSC算法和GAFVRPTW算法分别对经典的车辆路径优化模型进行仿真,结果表明:改进的物流配送模型能够根据实际交通状况更有效地解决物流配送问题。     

蚁群算法在卷烟配送路径优化中的应用研究

针对目前烟草商业企业的物流配送中存在的问题,提出用仿生学的蚁群优化算法对卷烟配送路径的选择进行优化,以基本的蚁群优化算法模型和原理为理论基础,建立了相应的数学模型,并结合某烟草公司的案例对本算法的应用进行了计算机仿真,实验结果表明该算法在求解卷烟配送的路径优化问题上是行之有效的。     

蚁群算法在卷烟配送路径优化中的应用研究

针对目前烟草商业企业的物流配送中存在的问题,提出用仿生学的蚁群优化算法对卷烟配送路径的选择进行优化,以基本的蚁群优化算法模型和原理为理论基础,建立了相应的数学模型,并结合某烟草公司的案例对本算法的应用进行了计算机仿真,实验结果表明该算法在求解卷烟配送的路径优化问题上是行之有效的.     

军事物流配送方案仿真建模研究

文中提出了军事物流配送方案仿真建模的研究方法,指出了军事物流配送方案系统分析的重点,分析了军事物流配送系统流程模型的主要内容及建模时要注意的主要问题,并介绍了军事物流配送系统仿真模型的主要内容.     

改进的蚁群算法在TSP中的应用

介绍了蚁群算法的特点,提出了基于蚁群算法的TSP问题的求解方法,并分别建立基本蚁群算法及MAX-MIN蚁群算法模型,并引入“三步走”法确定模型参数的最优组合,还结合了交叉局部优化相关的求凸壳顶点的算法进行预处理,进行仿真分析比较。实验结果表明基于MMAS模型相对于基本蚁群算法模型,有比较好最短路径选择能力及良好的可扩展性能,能够较好地适应物流配送系统的要求。     

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。     

基于聚类算法和蚁群算法的物流配送路径优化研究

物流配送的研究已经成为提高物流效率、降低物流成本的关键。文中在研究物流问题现状以及相关配送路径算法的基础上,提出了一种新的物流配送路径优化方案,对于一个城市内的多个配送点,首先通过K均值算法进行聚类分析得到局部配送中心及其配送范围内的客户点,然后利用蚁群算法设计该配送区域内的最优配送路径。通过仿真实验得知,文中方案设计出的最优配送路径长度较单纯采用蚁群算法有了较大改善。     

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。     

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HLA的军事物流配送仿真系统研究

以HLA为计算机仿真标准,对军事物流配送系统进行仿真。在分析军事物流配送流程的基础上,确定了仿真系统的联邦成员组成,设计了FOM/SOM,给出了联邦成员的开发方法,并实现了军事物流配送中心这一联邦成员。     

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。     

基于协同演化算法的物流配送车辆路径问题求解

针对物流配送车辆调度模型求解难的问题,以差异演化算法为基础,提供一种竞争型的协同演化算法来求解物流配送车辆路径模型．最后通过实例检验模型和算法的有效性,仿真结果表明协同差异演化算法求解物流配迭车辆路径模型具有一定的优越性。     

基于乐龙的配送中心系统仿真设计及优化

文章概要地介绍了配送中心系统仿真的现状以及乐龙的基本应用．说明了物流配送过程和计算机仿真的关系。讨论了在物流配送中利用乐龙软件进行仿真的方法与技巧,并通过模拟运行模型,发现系统的不足之处,随后通过改变参数达到实现物流配送中心优化的目的。     

论连锁经营企业的第三方物流配送模式

阐述连锁企业及其配送服务外包的内涵,分析连锁经营企业实施配送服务外包的优势与劣势,探析连锁经营企业的第三方物流配送模式实现路径,即择优选择第三方物流配送合作伙伴;基于拉动原则构建客户需求响应系统;规范第三方物流的配送标准;整合第三方物流企业资源;完善第三方物流配送信息系统等.     

物流配送问题的研究文献统计与综述

针对2000-2008年关于物流配送问题的研究文献进行梳理和分析,按研究内容分为物流配送中心选址、系统内部作业与管理、专业市场物流配送模式、配送中心布局与建设、基于电子商务的物流配送、物流配送路径优化和物流配送车辆调度等七类,按研究方法分为运筹学方法、仿真技术、评价方法、单一遗传算法、遗传算法与其它方法结合、其它启发式算法、其它定量方法、现状分析与对策建议等八类,根据各类的研究统计,提出进一步研究的方向。