野战管线铺设阶段装备运输优化研究

根据野战管线铺设特点,建立运管的多目标优化模型.以最小化运输时间和费用为两个优化目标,采用主要目标法对模型进行求解.通过实例运算表明,该优化模型和求解方法具有很大的实用性和灵活性.     

“货到人”订单分批拣选作业优化研究

由于传统的“人到货”订单拣选方式存在效率低、成本高等问题,无法满足仓储物流高效快捷的订单拣选作业模式。因此,“货到人”订单拣选系统得到了迅速发展。订单分批作为优化订单拣选作业的方法之一,如何实现合理有效的订单分批,提高订单拣选系统整体运作效率是研究的重点。以最小化货架搬运总次数为目标建立订单分批数学模型,采用订单相似度和萤火虫算法的联合优化方法实现订单分批。通过在Matlab软件上进行多组实验,验证了所提出模型和优化方法的有效性,与按单拣选所需货架搬运次数相比,订单拣选作业优化效果显著。     

铁路货运站点整合布局优化研究

考虑货运需求满足约束、铁路货运站点的作业能力约束和货运站点整合资源约束,以最小化运输费用和货运站点整合费用最小为目标,构建了铁路货运站点整合布局优化模型.鉴于该模型为混合整数规划模型,采用ILOG优化软件进行求解.算例结果表明,提出的优化思想和方法可对铁路货运站点的布局优化提供决策依据.     

基于高效性与平衡性双重因素的出口集装箱堆场动态空间配置

从效率和成本两方面优化出口集装箱堆场空间资源,运用数学规划方法,从最小化箱区Bay位箱量的不平衡性和最小化总路径距离入手,建立了出口集装箱堆场空间资源动态配置模型。与出口集装箱随机配置模型相比,发现出口集装箱在动态模型配置下,平衡了各箱区间的箱量,提高了出口集装箱装船效率,降低了集装箱作业成本。     

配送中心订单分批与拣货路径研究

建立了以最小化拣货路径距离为目标函数的分批与路径优化的组合数学模型,分别采用订单包络算法与遗传算法来解决订单的分批与路径优化问题,推导了双区型仓库模型下订单品项之间的通用距离公式。对订单分批前后分别按照传统穿越策略、S型策略和GA优化策略3种不同路径方法进行分析。算例分析证明,采用订单分批与GA路径优化的策略组合,其拣货路径距离最短,节约量最大,可以达到40.33%。     

基于遗传算法的人工订单拣选路径优化研究

以人工订单系统为对象,考虑ABC存储策略下,在客户随机到达的订单中,当物品的类别和数目随机时,运用基本遗传算法来解决双区型仓库布局的拣选路径优化问题,建立了人工订单拣选系统的路径优化模型,采用遗传算法对建立的模型进行求解,得出了优化的拣选距离和拣选路径,缩短了拣选的时间和作业时间。     

基于遗传算法的人工订单拣选路径优化研究

以人工订单系统为对象,考虑ABC存储策略下,在客户随机到达的订单中,当物品的类别和数目随机时,运用基本遗传算法来解决双区型仓库布局的拣选路径优化问题,建立了人工订单拣选系统的路径优化模型,采用遗传算法对建立的模型进行求解,得出了优化的拣选距离和拣选路径,缩短了拣选的时间和作业时间.     

试谈装卸搬运作业优化决策问题

指派问题模型与网络计划技术作为常用的管理方法,主要解决人力资源优化配置及作业工序合理安排问题,已广泛应用于许多管理领域.试借助规划论指派问题模型和网络计划方法解决装卸搬运作业中优化决策问题,即通过合理分配资源及安排作业次序来提高装卸搬运作业效率、降低作业成本.     

造船企业易耗品配送成本控制研究

为解决当前造船企业易耗品领用人工成本突出的问题,提出构建易耗品配送模式并进行配送成本控制研究。以配送成本最小化为目标,建立满足车间时间约束的车辆路径优化模型,运用遗传算法对模型求解,以国内某船厂为例进行计算和分析。结果表明该方法能够有效降低配送车辆运输成本、提高物料配送效率,相比传统领用模式成本更低,为造船企业转变传统方式、提升管理水平、实现准时化生产提供参考。     

多目标应急物流运输问题优化研究

文中首先分析了应急物流的特点,然后以运输时间效益最大化为首要目标建立模型,运用二分法进行求解,以获得较高的计算效率。在此基础上以运输成本最小化为二级目标建立模型,将其转化成带有分层的网络流模型,用最小费用最大流算法进行求解。模型符合应急物流运输问题首先应满足时间最短其次考虑费用最低的特点,同时考虑了多种运输方式联合运输实际情况。因此文中对了解应急物流的特点和解决突发灾害疫情的运输问题具有实际意义。     

矿石码头装卸工艺系统设备配置仿真优化

运用仿真优化方法对矿石码头装卸工艺系统设备配置问题进行了研究。首先,根据系统作业中存在的不确定性、随机性等活动因素,建立了装卸工艺系统的数学模型;其次,在满足系统作业要求的前提下最小化装卸工艺系统设备配置及运营费用,建立了装卸工艺系统的仿真优化模型,并运用仿真优化工具对建立的模型进行求解。     

基于低碳排放的多车型车辆路径优化问题研究

针对物流配送过程中,如何合理安排配送路线,提高配送效率、降低配送成本和碳排放量的问题,分析了车辆载重量、行驶速度、行车距离、交通状态等因素对车辆油耗的影响,建立了以最小化配送成本和碳排放量为优化目标的多车型车辆配送路径模型。同时,结合蚁群算法对该优化问题进行求解。仿真结果验证了算法能够有效的降低配送成本和碳排放量。     

基于小生境遗传算法的人工拣货路径优化研究

以某配送中心双区型仓库的拣货作业为研究对象,首先将其人工拣货路径优化问题转化为TSP问题,以此建立拣货路径优化模型。随后采用基于适应值共享的小生境遗传算法,对拣货路径问题进行优化研究。最后采用Matlab仿真证明小生境遗传算法可以有效缩短拣货路径节约拣货时间。     

基于多目标和单配送中心的冷链物流配送路径优化研究——以川渝地区某公司冷链物流配送为例

随着生活水平的提高,居民对食品安全及品质的要求越来越高,优质快捷的冷链就显得十分重要。但当前我国制冷技术仍有缺陷,单位时间制冷成本很高,不合理的线路使得配送时间过长。为了提高冷链质量,文章把时间作为主要目标,成本作为次要目标,以川渝地区某公司冷链物流配送为例,建立路径优化模型,并设计遗传算法求解。优化后路径有效地降低了该公司冷链配送时间和成本,提高了该公司冷链效率。     

具有模糊加工时间的偏柔性作业车间调度问题研究

研究了以最小化制造跨度为目标的,具有模糊加工时间的偏柔性作业车间调度问题。针对该问题,采用三角模糊数来表征时间参数;并采用预处理算法,将偏柔性作业车间调度问题转化为更容易处理的完全柔性作业车间调度问题,给出了基于粒子群优化的调度模型;最后通过实例验证了模型的有效性。     

基于蚁群算法的车间生产调度模型的研究与应用

针对面向订单的车间生产调度问题的局限性,结合实际生产情况,建立了订单车间生产调度管理系统,并对调度算法模型进行了深入研究,提出了一种综合运用理想点求模与蚁群算法的订单多目标优化调度方法。以最小化设备资源利用总时间、最小化产品延迟交货总时间为目标,利用蚁群算法对企业生产能力范围内的订单进行多目标优化调度,调度报表为企业实际生产提供指导。该系统和方法在某重型机械集团公司进行应用,体现了减少劳动力投入、缩短生产周期的效果。     

基于蚁群算法的码头集装箱卡车路径优化研究

分析了集装箱码头作业流程及其传统作业工艺,提出了使用蚁群算法,以集装箱卡车到达目的地的距离最短为目标．建立集装箱卡车路径优化模型,为码头集装箱卡车寻求出发点与目的地之间的最短路径。实验表明,该方法能有效解决集卡最短路径搜索问题。     

器材拣选决策的改进节约算法

合理优化器材的拣选路径是提高自动化立体仓库作业效率的一种有效方法。通过分析自动化立体器材仓库的拣选特点，建立了比较符合实际情况的目标优化模型。在用传统节约算法对该模型进行求解的基础上。分析了传统节约算法的不足，并进行了改进，使得拣选次数更少、拣选距离更短。     

基于改进遗传算法的连锁便利店配送路径优化研究

针对零售超市较高的送货时间段、服务时间要求,构建以配送费用最小为目标的带时间窗物流配送路径优化模型,以优化零售小店物流配送网络、提高物流配送质量为目的,采用改进遗传算法对模型进行求解。以石家庄部分苏宁小店为例,对其物流配送路径进行研究,优化后路径配送费用比优化前降低21.5%,研究结果为企业确定经济、合理的配送路径提供参考。     

基于整数规划的装卸搬运设备配置数量优化研究

本文通过对物流中心装卸搬运设备的阐述,以设备运营成本、作业能力为目标,充分考虑了设备使用率、载荷比、配置系数、替代作业等实际影响因素,建立了基于整数规划的装卸搬运设备配置数量优化模型。最后通过钢材物流中心算例验证了方法的可行性和有效性。