基于客户满意度的城市物流车辆路径优化

本文主要研究城市物流配送的路径优化问题,建立了总成本最小为目标的优化模型。应用了改进遗传算法对模型进行求解。经实例验证,改进遗传算法找到的路线更短,验证了算法的有效性。     

餐饮物流配送路径优化方法研究

研究了餐饮物流配送方案的配送路径优化方法,以物流运输距离最小化为优化目标,以单个配送车辆的容量限制、运输距离限制为约束条件,提出了餐饮物流配送路径优化的整数规划模型。然后,结合遗传算法与模拟退火算法设计了求解模型的遗传-模拟退火算法。最后,给出算例验证了本文模型与算法的有效性。     

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。     

低碳多因素视角下的冷链配送路径优化

全球变暖问题日益凸显,如何减少冷链配送环节中的二氧化碳排放成为当今物流领域研究的重点和难点,文章考虑到冷链物流配送过程中产生的一系列成本和影响冷链物流配送环节中的二氧化碳排放,配送点软硬时间窗,配送道路实况等因素,并整合了我国现行碳排放权交易政策,从根本出发分析了目前我国低碳冷链物流的配送路径,构建了以配送环节总成本最小为目标的数学分析模型,最后通过设计方案以及算法模型拟合得到最优结果。从运行结果看出,采用较改进的遗传算法可以在一个周期内降低冷链物流配送的总成本,以此证明了提出的模型和改进算法的有效性。     

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。     

基于改进遗传算法的成品油配送车辆调度问题研究

为有效解决成品油配送中的油罐车车辆调度问题,构造了多车型-多油品-多加油站的成品油配送车辆调度优化的数学模型,设计了改进遗传算法对所提出模型进行求解,并用具体算例验证了模型和算法的有效性.     

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。     

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。     

城市末端物流配送问题研究

基于VRP问题,对城市内部直接面对消费者的末端物流配送进行研究,建立了基于实时路网下的配送模型,并且根据配送时间最短的优化目标进行求解.提出了结合Dijkstra算法的优化遗传算法求解方法.     

新型物流配送系统研究

物流配送系统包括货物集中,库存管理,车辆调度,配送运输等多个环节.配送系统的最终目标是降低配送总成本,从而获取"第三利润".其中,配送运输的优化是物流配送系统优化的关键.     

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.     

基于节约里程法的物流配送线路优化与改进研究

配送是物流运作中的一个重要环节,如何在物流网络中综合考虑各线路的车流量、客户分布状况、车辆的载重量以及其它车辆运行限制等因素,进行配送线路的规划,将直接关系到配送中心运作的成本和效率。通过对节约里程法的研究探讨,对物流配送线路进行优化,并通过一组测试数据验证了算法的可行性,最后提出了复杂配送网络中模型的改进方法。     

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。     

道路堵塞情况下物流配送车辆调度模型研究

针对城市配送中最为常见的道路堵塞这一干扰因素,首先对系统是否受到扰动进行判定,然后在综合考虑配送客户、车辆司机以及物流配送企业等各方利益主体扰动的基础上,建立道路堵塞情况下物流车辆实时调度的多目标干扰管理模型,并用禁忌搜索算法实现对模型的求解,来验证模型和算法的可行性和有效性。     

物流配送车辆路径的优化方法分析

随着经济全球化的不断发展,各区域的经济交流不断加强,物流行业迅速发展起来,同时配送成本在物流行业发展过程中显得越来越重要。物流企业要想在激烈的社会竞争中不被淘汰,就必须考虑如何降低随着社会结构改变而出现复杂化的物流配送成本,不断提高自身的综合竞争力。文中主要介绍了有关计算和改进物流配送车辆路径优化方面的问题,着重论述了对蚁群算法在降低物流配送成本,以及物流配送车辆在路径优化上中的应用,从而选择出对配送车辆路径进行最好的优化的方法。     

基于Matlab物流配送路径优化问题遗传算法的实现

在物流管理学中。研究物流配送路径优化问题并选取恰当的配送路径。可以加快对客户需求的响应速度．提高服务质量，增强客户对物流环节的满意度。降低服务商运作成本。但由于物流配送路径优化问题是一个NP—hard问题，使用传统优化方法很难得到最优解或满意解。本文基于Matlab进行了物流配送路径优化问题遗传算法的编码．利用Matlab强大的数值计算能力较好地解决了这个难题并进行了实例验证．对物流企业实现科学快捷的配送调度和路径的优化有实际意义。     

考虑时间窗与新鲜度损耗的社区团购生鲜产品配送路径优化研究

随着社区团购交易规模日益增加,配送中存在的损耗高、满意率低等问题也逐渐显露出来,生鲜产品作为社区团购配送中的主要产品,对时间和货物品质有着更高的要求。因此,文章在时间窗约束下,以总成本最小为目标,构建了考虑时间窗与新鲜度损耗的社区团购生鲜产品配送路径优化模型,设计并改进遗传算法,使用Matlab进行求解,通过算例验证了模型的有效性与改进算法的优势,提高了社区团购生鲜产品配送效率,为社区团购电商企业配送服务提供了理论指导。     

带混合时间窗的配送车辆路径问题研究

针对传统的配送车辆路径问题,在传统的运距及容量等限制下,增加客户的混合时间窗和车辆在客户点的服务时间,以惩罚、配送总成本最低为目标,构建出带有混合时间窗的车辆路径问题的数学模型.并引入优良基因及最优个体保护策略改进遗传算法,同时设计参数自适应调整公式调整交叉概率,设计了带混合时间窗的配送车辆路径问题的改进遗传算法,最后由实例证明了VRPMTW模型及遗传算法的有效性.     

现代物流配送系统的运输优化调度方案

现代物流配送系统需要利用多种物流配送技术和方法来提高物流配送效率，降低配送费用，最大限度的降低车辆空驶率，提高配送作业的柔性和灵活度。尤其是将定量分析方法和计算机算法相结合的方法，颇受业界关注。本文通过对物流配送中运输车辆调度问题的研究，提出了一种定量运输优化解决方案。现代化配送中心所进行的集货、送货作业，最大的特点就是多品种、小批量、多批次，所以多为非满载运输问题。问题可以描述为：某配送中心的车辆容量为q，现有m项货物运输任务需要完成，以１，…，m表示，已知任务i的货运量为gi，且gi＜q，求满足货运…     

考虑新鲜度的多目标绿色冷链路径优化问题与算法

针对冷链物流配送中碳排放成本较高以及客户对生鲜品新鲜度要求较高的问题,为了满足企业降低综合配送成本,提高配送效率,实现低碳绿色出行的目标,构建了以碳排放量、平均新鲜度、综合配送成本为目标的多目标车辆路径模型。然后设计将变邻域算子融入自适应遗传算法中,对模型进行求解,解决了遗传算法过早成熟的问题,提高了算法的求解效率。最后进行算例计算和对比分析,不断调整算例范围,验证了模型和算法的有效性,为提高送达时生鲜品的新鲜度水平,降低碳排放量,辅助企业进行实际配送抉择提供了新思路。