基于遗传算法的物流运输与调度优化研究

物流优化是物流企业降低物流成本的主要方式之一,通过物流优化进一步提高物流公司的服务能力,已经是许多物流企业提升竞争力的一项有效举措。本文依据现实中的物流运输问题,建立了基于运输成本和时间的一般函数模型,利用遗传算法进行求解,寻求最优运输路线。算例结果表明使用遗传算法优化运输方式,可以改善现有的调度模式,在满足时间约束的条件下,实现物流运输成本最小。     

基于线性规划模型的物流运输调度问题研究

利用线性规划理论建立物流运输调度的数学模型,研究一个开放的、动态的现代化物流运输调度问题,然后通过匈牙利算法来求解物流运输调度的最优方案,并通过实例分析了这种算法在求解物流运输调度问题中的有效性。     

基于线性规划模型的物流运输调度问题研究

利用线性规划理论建立物流运输调度的数学模型,研究一个开放的、动态的现代化物流运输调度问题,然后通过匈牙利算法来求解物流运输调度的最优方案,并通过实例分析了这种算法在求解物流运输调度问题中的有效性。     

现代制造加工中的生产物流

论述了生产物流与企业组织结构的关系，以及生产计划控制与运输调度等问题．     

基于时间约束的物流运输路线优化

在分析车辆运输费用和运输时间的基础之上,建立一个以规定时间内最小费用为目标的物流调度路线优化数学模型。同时给出车辆路线问题的求解算法思路和计算流程,并结合实例,采用Dijkstra迭代方法,讨论该算法的应用。从而为在物流调度的车辆运输路线优化中实现在满足时间约束条件下达到运输费用最低提供依据和方法。     

基于网络甩挂的运输资源调度研究

针对甩挂运输模式的车辆调度问题,选择用服务网络设计的方法代替更为常见的VRP方法,建立混合整数规划模型,旨在满足运输条件的同时使调度成本最小化,从而达到降本增效的目的。在相同假设条件下,以最小化牵引车和挂车的固定成本,以及牵引车和货物的操作成本之和为目标建立甩挂运输模型,以最小化卡车的固定成本以及卡车和货物的操作成本之和为目标函数建立传统运输模型,并将甩挂运输模型与传统运输模型进行对比。以某第三方物流企业为研究对象,采用其订单数据进行数值实验,结果表明设计的模型可以有效求解较小规模的甩挂运输模式中的车辆调度问题,验证了甩挂运输模型的可行性与有效性。     

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。     

基于Multi-Agent技术的物流企业运输调度系统结构分析

利用多智能体技术理论构建了物流企业运输调度系统的体系结构,并针对体系结构中的各个Agent分别进行分析,有效地解决了多目标复杂系统的结构问题,能够起到降低物流企业运输调度成本,提高经济效益的作用。     

基于人员和车辆可租赁条件下的车辆路径选配模型及优化

物流服务供应商面临的决策问题常常是复杂的规划问题。文中考虑短程的计划,物流服务供应商在需求点的时间窗、车辆的容积和人员的调度,包括租用的人员和车辆的条件下决定收发件路线,建立了路线和人员调度相结合的规划模型。采用节约启发式算法来求解车辆路径问题,得到路线安排的满意解。之后采用贪婪启发式算法对人员进行分配,通过实际案例得出:在租赁人员和车辆的情况下比不租赁人员和车辆总的费用更低。结果表明,启发式算法既能够满足时间限制,又能够节约运输里程和费用。     

铁路运输调度分析工作的探讨

铁路是国家重要的基础设施、国民经济的大动脉、交通运输体系的骨干。铁路运输调度是铁路日常运输组织的指挥中枢，担负着确保运输安全、组织客货运输、保证国家重点运输、提高客货服务质量的重要责任。对完成铁路运输生产经营任务．提高铁路运输企业效益起着重要作用。运输调度分析工作，是通过日常综合分析发现运输组织中存在的问题，及时制定有效措施，不断提高运输组织工作质量，促进运输生产的有效方法。     

网络型甩挂运输模式下的车辆调度问题研究

甩挂运输作为一种高效的运输模式,是我国道路运输发展的必然趋势。研究甩挂运输的车辆调度问题对于提高运输效率、节约运输成本具有重要意义。根据甩挂运输的组织模式,对网络型甩挂运输模式进行车辆调度的研究,建立了数学模型、设计了相应算法,并通过具体算例进行分析。     

公共物流车辆监控调度系统及其应用前景

公共物流车辆监控调度系统集成了GPS、GSM、GIS和Internet等先进技术,能为物流企业提供其所急需的多种运输车辆管理服务,必将在我国的物流信息化进程中起到重要作用。文中通过分析,对公共物流车辆监控调度系统的架构、功能、应用前景等多个方面进行了探讨。     

配送车辆调度问题刍议

1研究配送车辆调度问题的意义配送是物流系统中的一个重要环节,它是指按客户的订货要求,在物流中心进行分货、配货工作,并将配好的货物及时送交收货人的物流活动。在配送业务中,配送车辆调度问题的涉及面较广,需要考虑的因素较多,对配送企业提高服务质量、降低物流成本、增加经济效益的影响也较大。该问题包括集货线路优化、货物配装及送货线路优化等,是配送系统优化的关键。国外将配送车辆调度问题归结为VRP(VehicleRoutingProblem,即车辆路径问题)、VSP(VehicleSchedulingProblem,即车辆调度问题)和MTSP(MultipleTravelingSalesma…     

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。     

多资源点物资发送计算机车辆调度系统模型

为了解决从多资源点向多需求点发送物资中的运输调度问题,本文提出了一个基于模拟过程的计算机调度系统模型以辅助日常车辆及装卸设备调度决策。其中的模拟过程运用启发式规则分配各车辆的路线。通过该系统运行产生的调度安排可以有效地减少运输和操作费用,并提高设备利用效率,减少车辆的排队等待。     

基于JIT采购的3PL运输调度问题研究

研究Just in Time(JIT)背景下制造商主导的第三方物流(Third Party Logistics,3PL)运输调度问题.制造商根据其生产计划的要求进行采购.使用C-W路线优化算法,在线路规划中考虑了车辆载重量、容积以及车辆到达时间的影响,实现以最小的成本达到JIT采购的目的,并用一个实例验证了修正的C-W算法对解决采购物流中运输调度问题的适用性.     

物流配送车辆调度路径优化问题算法研究

近年来,我国物流运行总体平稳,物流需求规模保持较高增幅,物流业增加值平稳增长,但经济运行中的物流成本与其他发达国家相比依然较高。车辆调度配送路径优化问题同时涉及能源消耗和废物的排放问题,随着人们对环境问题给予越来越多的关注,因而其一直是国内外研究的热点。同时物流配送车辆调度问题在企业运营中起着重要的作用。文章首先简介了车辆调度问题,然后从研究的精确算法和启发式算法两方面较为详细地论述了国内外有关车辆调度问题的研究现状,总结了研究中存在的问题,并对物流算法的发展进行了展望。     

基于JIT采购的3PL运输调度问题研究

研究Just in Time(JIT)背景下制造商主导的第三方物流(Third Party Logistics,3PL)运输调度问题。制造商根据其生产计划的要求进行采购。使用C-W路线优化算法,在线路规划中考虑了车辆载重量、容积以及车辆到达时间的影响,实现以最小的成本达到JIT采购的目的,并用一个实例验证了修正的C-W算法对解决采购物流中运输调度问题的适用性。     

安全的逆向物流网络设计问题

以安全因素为导向,考虑了逆向物流的特点,将危险物品和安全物品在逆向物流中的设施建设费用、运输费用、再加工费用和废弃物再加工费用综合考虑,改进了传统的逆向物流网络设施选址混合整数线性规划模型(MILP),并将设施建造费用视为设施能力函数。然后针对此NP-Hard问题,设计了简单高效的启发式算法。     

以均衡为目标的车辆调度问题研究

针对物流配送企业私人承包车辆以及均衡配送线路工作量等新的物流管理理念,提出新的车辆调度模型,将车辆调度问题（VRP）转换为车辆选型和车辆路径优化两个子问题,设计Ak-FirstFit混合算法解决车辆选型问题,运用遗传算法解决车辆路径问题。基于JAVA编写计算机程序,运行结果表明该两阶段算法能够在有效时间内得到满意解。与基于传统物流管理理念的模型进行比较,得出新的两阶段模型能充分体现兼顾效率与公平思想的结论,其理念在物流配送企业中具有相当的借鉴性和推广前景。