基于蚁群算法的甘肃省应急物流配送路径优化研究

针对甘肃应急物流运输与配送问题,构建了配送车辆数最少和车辆行驶总距离最短的多目标应急配送模型,设计蚁群算法对应急物流配送路径模型求解,兼顾考虑多个制约条件下,优化应急配送路线,并以定西市漳县和岷县的二十八个乡镇为算例进行分析,求解配送路线,假设配送中心有容量不同的车辆,每个受灾点只能由一辆车提供配送服务,每条路线上只有一辆车配送,同时规定车辆从配送中心出发完成配送任务后再返回配送中心,研究结果表明蚁群算法对配送路径优化的优越性。     

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。     

"卡车+无人机"联合配送路径规划问题研究

针对农村物流基础设施和技术装备落后引起的农村电商物流配送成本高问题,采用了"卡车+无人机"的联合配送模式,并设计了三阶段规划求解方法.第一阶段,采用K-means聚类算法对客户进行分组;第二阶段,基于TSP模型的卡车行驶路径优化;第三阶段,建立多约束条件下的以总配送成本最小化为目标的路径规划(ECVRPTW-D)模型,并采用改进的模拟退火算法求解.最后通过算例验证模型的合理性和算法的有效性,为农村物流配送规划提供参考.     

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.     

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。     

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。     

供应链视角下餐饮O2O模式的配送路径优化

O2O最后一公里配送往往需要综合考虑时间和成本的关系,研究平台对订单的分配和路径优化对提升O2O供应链的整体效率和产业链升级具有十分重要的意义。从餐饮商家和O2O平台两个主要参与者出发对物流配送系统进行研究,提出了适合于O2O餐饮供应链的配送网络,并考虑道路阻塞、最大里程数等约束,搭建了上层模型最短时间、下层模型最低成本的双层规划模型,进而通过NSGA-Ⅱ算法求得可行解,最后验证了算法的可行性,为进一步研究O2O配送提供了新的解决思路。     

基于节约里程法的阳原县果蔬市场配送路线优化

高效率的物流配送是企业顺利运营和提高效益的重要条件,正确合理的设计公司的运输线路,可以有效节约人力、物力、财力、提高经济效益。文章在对蔬菜市场物流配送进行调查的基础上,建立配送优化路径模型并且进行了有效求解,提出了具体的物流配送线路优化方案,并结合运输中的实际情况,计算每次配送中的柴油的消耗费用和使用司机的成本,进行了总成本的节约优化。     

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.     

物流配送路线优化问题研究

物流配送路径优化问题具有很高的计算复杂性,且无确定解,精确、高效的算法存在的可能性不大,但可采用启发式算法求得最近似的最优解,节约里程法是最有名的启发式算法.本文首先阐述物流配送路线优化概念,然后介绍节约里程法和多回路运输的基本原理.最后以节约里程法和多回路运输相结合的形式完成对郑州周边城市的配送路线优化,根据各种限制条件提出相对的最优配送路线.     

基于蚁群算法的应急物流配送车辆调度研究

以车辆配送问题为背景,运用了蚁群算法来求解应急物流配送车辆调度模型。在带有时间窗的基础上考虑应急系统各节点的运输距离和费用构造模型。根据模型的特点,设计了蚁群算法求解方法,并针对蚂蚁路径选择做了改进性分析。实例研究结果表明．蚁群算法在应急物流配送车辆调度问题中具有合理性、可行性和有效性。     

基于蚁群算法求解VRPTW路径规划问题研究

目前我国物流业迅速发展,但是同时伴有某些方面的不足,比如:成本控制不足。文章将联系实际情况,同时以配送车辆的运输总成本、总行驶距离和碳排放量为目标函数,并充分考虑实际出现的约束条件,再利用MATLAB软件运行带有时间窗的蚁群算法,对车辆配送路径进行仿真实验,最后寻找到最优配送路径以满足目标函数。通过实验表明,该数学模型和算法可以更好地解决物流配送路径选择的问题,以达到降低物流成本、提高物流效率等目的。     

基于遗传算法的协同配送路径优化研究

针对现代物流配送中存在的运营成本高、效率低、整合度低等问题,构建基于多物流中心协同配送的路径优化模型,在算法选择上针对协同配送的特殊方式,提出引入虚拟客户的编码方式和基因换(移)位的变异方式来求解最优配送路径,并通过实例验证了模型和算法的有效性与可行性。     

基于最短路径法和最近插入法的网购配送路径优化研究

文中主要针对网上购物后,物流运输和配送环节的存在的问题,以最短路径算法为基础,以TSP问题的插入法为思路,提出了网上购物中物流配送路径设计与优化方案,从而提高物流配送的效率,提高网购客户的满意度。     

基于干支线联合调度的D公司物流网络优化研究

针对包含一个物流中心、多个中转站和多个终端零售客户的D公司物流网络布局,根据物流配送决策的实际过程,建立一个基于接驳点的干线-支线联合优化问题模型。干线为中转站选址与物流中心到中转站的运输;支线优化表示所选中转站的车辆分配、客户选择及配送路径问题。文章首先采用贪婪算法构建初始方案,再使用变邻域搜索算法优化初始方案,采用移除算子和交换算子等进行邻域扰动,形成使配送与运输决策更加合理的方案,有效提高了D公司的车辆利用率,降低运输成本,节省运输时间,提升整个运输环节的效率。     

鲜活农产品冷链物流配送路径优化研究

本文以传统的配送路径优化问题为基础,针对鲜活农产品易变质、易腐蚀的特性,指出了冷链物流的概念和重要意义。通过对冷链配送过程中产生的固定成本、运输成本、货损成本、惩罚成本的研究,构建了带时间窗的鲜活农产品冷链物流配送的成本模型,并对路径优化算法进行了简化,最后通过算例验证了模型和算法的准确性、合理性和可行性。     

考虑软时间窗的冷链配送路径优化

生鲜冷链配送存在着“损耗高、保鲜率低、冷链流通率低、成本高”等问题,因此对冷链物流配送路径进行优化有着重要意义。基于上述问题,考虑基于软时间窗的物流配送路径优化模型,以总费用最少为目标,研究了三种成本因素对物流路径的影响,并利用遗传算法对最优模型进行求解,从而得到最佳的配送路径。通过实例计算得出的最优路径总费用减少了15.36%。该方法得到的结果实现了冷链物流企业降低物流配送成本的目标,为企业物流决策提供依据。     

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。     

小型物流配送路径优化实证研究——以某高校小型水厂物流配送为例

本文以某高校小型水厂物流配送为例,在实地调查的基础上进行小型物流配送路径优化实证研究,并探讨出配送线路的优化路径与评价。