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。     

生鲜农产品冷链物流路径优化

人类生活水平的提高对生鲜冷链物流提出更高的要求。但我国在现代冷链技术以及冷藏设备上相对落后,市面上经常出现生鲜农产品的质量得不到保障、成本提高等问题。针对配送过程中出现的问题,综合考虑在冷链物流配送过程时出现的车辆运输成本、货损成本、时间成本、温度成本四大成本,构建以成本最小为目标的优化模型。运用节约成本采用逐步逼近的方法对具体实例进行检验,获得了冷链物流配送的最优路径结果。     

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。     

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。     

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。     

神经网络视域下烟草物流配送路径优化探究

我国烟草领域发展速度逐渐快速,为了满足客户的需求,烟草行业对于烟草产品物流配送提高了重视度,加强了物流配送体系建设工作,提高了烟草产品物流配送效率。但目前烟草物流配送路径设计工作依旧存在问题,阻碍了烟草物流配送效率,增加了烟草企业经营效益与运营成本。因此,本次研究通过对烟草物流配送路径问题进行分析,结合车辆路径与路径优化工作中所存在的问题,合理运用神经网络系统,以完成烟草物流配送路径优化工作,提高烟草产品物流配送效率,为烟草企业创造更多的经济效益。     

基于改进蚁群算法的时间窗约束下物流配送车辆路径优化研究

物流配送车辆路径优化作为一个涉及多影响因素、多目标需求的组合优化问题,其中带时间窗约束的物流配送车辆路径优化问题更是一个NP难题,较难得到最优解。文章分析带时间窗约束的车辆路径问题并建立相应数学模型,提出将变异和动态信息更新的改进蚁群算法应用于解决这类优化问题,同时仿真实验结果表明该算法能快速收敛于全局最优解,能有效地解决有时间窗约束下的物流配送车辆路径优化问题。     

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。     

易腐农产品的动态车辆调度问题研究

文章依据易腐农产品固有的自然属性、储存时间的有限性、运输装备的特殊性,以车辆固定成本、运输成本、能耗成本、货损成本以及客户惩罚成本构成的综合成本最低为目标函数。在满足车辆载重量约束、客户时间窗约束等限制条件下,针对客户需求的不断变化,在冷链物流配送的基础上建立动态车辆调度优化模型。利用基本动态规划算法对模型进行求解,验证了模型的有效性。     

物流配送车辆线路的优化与应用分析

现代经济的发展，人们生活水平的提高，有效的推动了我国物流行业的发展。在这个竞争激烈的市场环境中，物流作为第三产业中的一种，其参与市场竞争的重要体现就是重视服务，在物流服务质量的重要体现之一就是物流配送车辆线路上。物流配送车辆线路选择的好坏直接关系到物流配送的效率，进而影响到服务质量。为此，物流配送车辆线路对物流行业来说有着至关重要的作用。文中对物流配送车辆线路的优化与应用进行了相关的分析。     

基于双层规划模型的冷链物流网络多目标优化

针对冷链物流时效性强这一特性,应用软时间窗反映客户满意度,并结合T.T.T理论换算货损成本。在考虑满足客户时间窗的条件下,寻找配送中心建设及操作成本、车辆成本、惩罚成本及货损成本所构成的总成本最小时的最优配送方案,建立冷链物流配送选址及路径优化的双层规划模型,并将改进的遗传算法运用到该模型中,借助Matlab软件对具体实例进行求解,得到最优结果,为冷链物流网络多目标优化问题提供理论依据。     

时间窗约束下的非满载车辆优化调度算法研究

在车辆优化调度问题上．文章将配送车辆根据任务的性质分成满载和非满载两类问题。针对时间窗约束下的非满载车辆优化调度问题，同时考虑特定的时间窗和车辆客量、行驶距离等约束条件．运用数学规划理论对其进行了研究。并在分析其数学模型的基础上．给出了实例分析，对提高物流配送效率和降低成本具有重要意义。     

基于遗传算法的农产品物流车辆路径问题决策研究

我国农产品物流成本较高的主要原因之一是缺乏科学的管理技术,尤其是基于定量分析的决策技术。对物流车辆路径问题的优化可以有效降低农产品的物流成本。针对农产品的时效性,对带有时间窗的农产品物流车辆路径问题,引入客户满意度函数,建立实例决策模型,运用遗传算法工具箱进行优化求解。通过对优化前后的数据进行比较,验证决策模型的可行性和合理性。     

农产品流通中物流成本节约优化问题的研究

首先概述了农产品物流及农产品物流成本的结构组成因素,为农产品物流成本的优化管理进行了内容范畴的界定,接着分析了目前农产品物流成本节约优化中存在的问题,最后根据对问题的综合分析研究并结合参考相关理论知识和模式,提出了农产品流通中物流成本节约优化的建议和对策。     

基于聚类算法和蚁群算法的物流配送路径优化研究

物流配送的研究已经成为提高物流效率、降低物流成本的关键。文中在研究物流问题现状以及相关配送路径算法的基础上,提出了一种新的物流配送路径优化方案,对于一个城市内的多个配送点,首先通过K均值算法进行聚类分析得到局部配送中心及其配送范围内的客户点,然后利用蚁群算法设计该配送区域内的最优配送路径。通过仿真实验得知,文中方案设计出的最优配送路径长度较单纯采用蚁群算法有了较大改善。     

4PL模式下基于时间资源调度的供应成本优化研究

订单时间是影响供应成本的主要因素,合理的进行时间资源调度更是供应成本优化的关键所在。现有的第四方物流(Fourth Party Logistics,4PL)路径优化研究只关注物流环节的时间和成本因素,没有与物流上一环节的整合。本文提出将4PL服务拓展到客户的生产环节,在供应商的生产时间窗约束下,构建模型得到生产时间与物流时间的最优组合方案使供应商供应成本最低。最后基于一个实例的分析,验证了该模型能有效帮助4PL为客户提供最优供应方案。