带时间窗约束的配载车辆调度问题研究

运用启发式算法求解带时间窗约束的配载车辆调度问题。借鉴多重旅行商问题的模型结构,建立配载车辆调度模型。通过改进C-K节约算法,在线路连接过程中插入时间窗约束和车辆容量约束的检验子程序,排除不符合约束条件的线路构形,构造求解调度模型的启发式算法。并给出算例,验证调度模型和启发式算法的可行性。     

基于多目标的双层集装箱配载研究

从物流运输效率和运输安全的角度，研究提出入选配载方案的箱数最大（“甩箱”摄少），车辆的平均重心高最低和车轴平均集重差最小为目标，基干双层集装箱的双层装载结构的运输安全条件为约束的配载方案优化的多目标模型，设计了求解该问题的距离理想点算法，对多目标函数极值进行加权整合得到最优配载方案，并通过实例验证了模型的有效性。     

基于Web/J2EE的公路运输货物自动配送系统

针对公路运输货物配送的现状和需求,引入J2EE架构体系和技术,基于MVC开发模式,设计并实现一个基于Web方式的公路运输货物自动配送系统,实现了车辆配载、货物配装、行车路线规划等功能,建立了车辆配载模型、货物配装模型和行车路线规划模型,并研究了相应的算法及实现,实现了公路运输货物的自动配送,提高了配送效率,降低了配送成本,实现了物流配送经济效益及社会效益最大化。     

基于收益管理的物流中心配载模型研究

将收益管理思想应用于物流中心配载,提出了满足车辆满载约束条件下兼顾物流中心服务质量和收益最大为目标的两阶段配载模型,设计了遗传算法对模型求解。采用某物流中心的数据进行实验,算例结果表明,该模型对于提高物流中心收益是可行和有效的。     

货物配载方法最优化的研究

合理的货物配载有利于物流企业提高车辆的装载率,在传统型配载方法的基础上进行优化,开发了能即时、定量反映车辆装载方法的视窗软件,并进行了数值试验,结果显示优化模型能够提高装载率.     

不同箱型军用物资配载优化研究

随着我军军用物资集装化程度的逐渐提高,必然要求集装箱进行配载优化设计,以提高集装效率、经济效益和军事效益。文章在分析不同箱型军用物资配载优化越要性的基础上,根据部队作战物资的种类,确立了配载优化的目标,建立优化配载模型,给出相应的求解算法,并进行了实例仿真,验证了配载模型及解算方法的可行性。     

零部件物流系统各子网络关联整合研究

本文详细剖析了汽车零部件物流管理系统各子网络间的关联性和差异性,提出建立零部件物流系统统一平台,对TMS系统和Matrix系统进行整合,并在Cube-IQ基础上开发出全新的车辆优化配载算法和车辆优化调度算法等关键算法,从而有效地利用了各种资源,避免重复投资浪费,以实现供应链优化。     

车辆数不确定的时间窗车辆路径问题的小生境混合遗传算法

建立了优化的多目标带有时间窗的车辆路径问题模型,提出一种小生境混合遗传算法。算法采用混合并行选择方法、最优保留策略以及随机权重适应值函数,克服遗传算法固有的搜索能力差和“早熟”等缺点。实验结果表明,该算法对于解决车辆数不确定的时间窗车辆路径问题提供了一个非常有效的求解方法。     

集装箱堆场出口箱堆存模型及其算法

本文提出了不同重量、不同目的港的集装箱按照一定顺序随机到达堆场的堆存模型。模型同时考虑了集装箱目的港、箱重和作业难度三个因素，这样可以保证装船时尽量少倒箱，极大地提高了装船效率。本文给出了启发式算法解决该问题。实例结果表明，按照此算法可在装船作业时倒箱次数较少的情况下产生实用的实配载图。     

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。     

城市医疗废弃物回收路径优化研究——以成都市金牛区为例

为满足城市医疗废弃物对回收处理时效性的高要求,提高城市医疗废弃物回收效率,构建了以总回收时间最短为优化目标的带有时间窗的车辆路径优化模型(VRPTW)。利用最大最小蚁群算法求解该模型,有效克服了一般蚁群算法容易早熟收敛的缺点,得到最短回收时间以及最优回收车辆数和最优行驶路径。最后,以成都市金牛区医疗废弃物回收为例,验证了模型的有效性。     

网格化集装箱船全航线优化配载问题研究

本文是在知道各港口待配载的集装箱数量和箱重的前提下,对全航线进行集装箱配载。采用网格化的方法对算法进行设计,即将船舶的每个BAY位分为6个区间,船舱和甲板上各三个。在保证不产生倒箱的情况下,以静心矩增加值最大化为目标来构建模型。     

云计算环境下的物流资源调度算法研究

针对系统处理大规模物流调度信息能力不足的情况,提出了一种基于云计算环境下的物流资源调度优化模型对问题进行求解.在云计算环境下处理订单信息、车辆调度信息,并针对所有订单生成最合理的配送方案,通过对物流主要资源配送车辆的调度研究,建立配送路径算法模型以及最小配送成本算法模型,作为物流资源调度方案的解决策略.通过仿真结果表明,该算法能有效处理大量的物流资源调度信息,同时缩短计算求解时间.     

考虑外包车辆和加班条件的车辆调度问题研究

针对现实生活中配送企业车辆资源有限和配送工作人员加班工作的特征,在同时考虑外包车辆和配送人员加班情况下,建立以最小化车辆配送总成本为目标函数的车辆调度模型,并将免疫算法与蚁群算法相结合对模型进行求解。最后结合车辆调度具体算例,将免疫蚁群算法与蚁群算法进行比较,结果表明该算法不仅可以获得最优解,而且提高了求解效率,是一种有效的方法。     

移动电商下求解DVRP的改进贪心算法

针对移动电商下的动态车辆路径问题,实现了从动态问题到静态问题的转化,并建立问题模型。在贪心算法的基础上,结合K-d tree方法和Held Karp模型建立改进贪心算法,并验证了该模型和算法的有效性。     

城市多网点配送车辆调度模型与算法研究

通过对城市多网点车辆调度特点的深入分析和研究,建立了追求总体效益最优的多网点车辆调度多目标决策模型,并设计了求解该模型有效的启发式算法。     

基于ACA的军事物流车辆配送路径优化研究

将蚂蚁算法应用到车辆配送的路径优化问题中,设计了求解车辆配送路径优化问题的模型,并应用实例加以仿真计算,最后的实例结果求解表明了该算法的有效和实用,将提高我军在现代战争中的精确保障能力。     

内部配送在大型生产企业物资供应组织中的应用

本文从内部配送的基本思想、特点、优越性等方面，特别是从其实施的角度方面作了简单的描述。内部配送的实施主要包括仓库管理、分货与配货、车辆的配载、运输路线的选择以及有效的信息管理等几个方面。     

公路货运配载系统的研究与设计

分析目前公路货运配载业的现状,针对货物运输过程中信息不畅、空驶现象严重的情况,以货运配载为研究对象,根据配载原则和业务流程建立配载系统模型,设计开发货运配载系统,实现管理系统的业务操作与网络平台的信息采集、处理的有效整合,辅助物流管理,促进运输资源优化配置.     

基于AHP的货运车辆配载研究

运用层次分析法分析了车辆选择过程中的影响因素,并运用计分制的原则得到最终排序,对物流企业解决配载问题提供了切实可行的实用方法。