基于多种运输方式的第四方物流路径问题研究

建立了基于多种运输方式的第四方物流路径优化模型,通过虚拟运输网络,将第四方物流路径问题转化为一个带时间约束和能力约束的最短路径问题,并给出了基于Dijkstra的启发式算法。算例显示,该算法能方便有效地求解基于多种运输方式的第四方物流路径问题。     

交通路网中最优路径算法的道路权重选择

在交通路网中,寻找任意两点间最优路径是出行导航的基本功能。除了最优路径算法自身性能外,道路权重的选择也直接决定了寻径结果的优劣。现有最优路径算法通常以通行能力为道路权重,其可能导致不合理的寻径结果,同时也不具有全局负载均衡的能力。因此本文以Dijkstra算法为例,引入可达性概念作为道路权重,从而弥补以通行能力为道路权重的缺陷。     

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。     

基于遗传算法的物流配送路线优化系统设计与实现——以长沙某超市为例

以长沙某超市为例,设计了将聚类分析和遗传算法结合的算法来求解VRP模型。在此基础上,将该算法求解模型引入到物流配送路线优化系统中。最后,通过系统流程的分析,提出切实可行的系统开发方案,对数据集成和功能集成进行了深入探讨,选择了组件式GIS开发工具ArcEngine和VisualBasic语言集成算法程序,实现物流配送路线的优化与可视化。     

JIT环境下多工序订单生产排序模型及改进蚁群算法应用研究

订单排序问题是一类典型的组合优化问题,采用改进蚁群算法对一种具有多生产工序和JIT交货的订单模型进行建模求解,给出了详细的算法步骤,通过仿真计算和结果分析,与模拟退火算法和基本蚁群算法进行对比,证明了本算法的有效性。     

城市公交线路选择算法优化

为提高城市居民乘坐公交出行的意愿,解决出行路径选择问题。拟从居民乘坐公交车出行的换乘次数最少为前提,提出用广度优先迭代结合Dijkstra算法为居民出行提供最优的公交线路。首先用广度优先迭代找出连接起讫点之间所有的换乘次数最少的公交线路,再使用Dijkstra算法在换乘次数少的线路中找到行程时间最短的线路,使得乘客在整个乘坐公交出行过程中换乘次数最少、乘坐时间最少。采用python编程实现结果验证,与实际结果路线对比,所提供的线路接近于实际运营,证明了该算法的有效性并且运行速度较快。     

用混合蚁群算法求解多工序订单生产计划

多工序订单生产排序问题,是一类典型的组合优化问题。采用混合蚁群算法,对一种多工序订单模型进行建模求解,并给出了详细的算法步骤。通过用不同数量的订单、工序组合的数据进行模拟计算与结果比较,证明了混合蚁群算法在求解此类的问题的有效性以及良好的鲁棒性。     

考虑线路安排的物流配送方案模型及其算法研究

在分析车辆路径问题现有启发式算法的基础上，建立了考虑线路安排的物流配送方案模型，并提出了求解该问题的一种搜索算法，实验结果表明，该算法可有效求得问题的优化解或近似优化解，且具有运算速度快、算法简便的特点。     

基于两阶段法的多车型卷烟配送路径优化研究

在烟草商业企业中,物流是其重要的环节,是连接客户与烟草企业间的纽带,其卷烟配送线路设计的合理与否直接影响到卷烟的配送效率和配送成本,就如何合理的规划线路成为卷烟配送的关键问题。文章以Q烟草公司为例,运用先分组后路线的两阶段法对问题进行求解,先利用K-means聚类算法对区域进行划分,再考虑工作量均衡的条件下引入遗传算法对区域进一步调整,最后利用混合遗传算法对各配送区域进行线路优化,通过实例从线路数、车辆数、空载率、配送里程及总成本等指标上可以看出两阶段法的配送效果更优。     

基于蚁群算法的路径规划问题研究

基于VRP问题及其解法,提出一种用蚁群算法解决邮车路径规划问题的新方法。该方法首先用网络图理论建立邮递路径收益损耗模型,在此基础上利用蚁群算法进行全局搜索得到全局导航路经,然后利用网络分区策略局部调节导航路经上的节点,得到更优路经。实例结果显示,利用该算法可以规划出一条全局优化路经,且收敛效率高。     

时变路网无能力约束车辆路径优化

讨论了一类时变路网下的无能力约束车辆配送路径优化问题,建立了基于时变路网的以配送总耗时最短为优化目标的无能力约束车辆配送路径优化模型。提出了基于实时Dijkstra算法的模型求解方法。数值算例表明考虑路网时变特性得到的优化配送方案将更加符合配送实际。     

基于蚁群算法的码头集装箱卡车路径优化研究

分析了集装箱码头作业流程及其传统作业工艺,提出了使用蚁群算法,以集装箱卡车到达目的地的距离最短为目标．建立集装箱卡车路径优化模型,为码头集装箱卡车寻求出发点与目的地之间的最短路径。实验表明,该方法能有效解决集卡最短路径搜索问题。     

遗传节约综合算法在配送路线优化中的应用

文章针对配送路线问题进行研究,首先提出配送路线优化的原则,在此基础上提出了解决配送路线问题的遗传节约综合算法的流程和步骤,最后通过一个算例实现了本文提出的算法,并与其它方法的计算结果进行了比较。从而证实了遗传节约综合算法的优越性.     

基于蚁群算法的物流配送避障路径规划方法

针对物流配送路径规划问题,以可视图法所建的求解环境为基础,利用蚁群优化算法,提出了一种在障碍物环境下求任意两点间的最短路径方法,算法采用了优势个体指导机制,保证了最优解的搜索能力和解的全局收敛性。实验结果证明,该算法收敛快,可靠性高。与传统算法相比,该算法具有全局最优解方面的高效性,明显提高了路径搜索效率。     

基于MAS的物流运输路径动态规划

物流运输路径规划是物流规划活动中面临的一个重要问题。本文在分析物流运输路径规划问题的基础上，提出了在GIS环境中应用多Agent系统对物流货物运输路径进行动态规划的方法，及实现求解最短路径的算法。     

Dijkstra算法在矿井通风计算中的应用

矿井通风最大阻力路线计算是矿井通风设计的关键一环,是通风设备选择的主要依据。对于复杂通风网路的最大阻力路线计算,通常使用软件计算,文中设计了一种基于Dijkstra算法的矿井通风最大阻力路线编程计算方法,对该方法作了详细介绍,以期为编程计算矿井通风最大阻力路线提供一定的启发与帮助。     

基于SPFA的整车物流运输线路及运输方式的优化及求解

运输成本对物流企业的作用至关重要,而运用计算机辅助技术来解决整车运输线路优化的问题也一直是物流企业关注的重点。文中以安吉整车物流现有的运输网络为研究对象,以运输成本最低为目标,建立运输线路及运输方式的优化模型,并运用改进后的SPFA算法编程进行求解,从而解决运输线路及运输方式的选择问题。希望通过研究在降低物流运输成本方面做出一些有益的探索。     

基于模糊控制的拥挤道路交通量控制系统研究

本文提出以车辆到达率作为模糊输入的拥挤道路控制策略。通过评价道路拥挤程度指标,设计了一种以减少车流到达率为目标的模糊推理算法,并以实例验证了方法的可靠性。结果表明,这种模糊算法能够在一定程度上取代传统控制方法,从而提高拥挤管理效率。     

烟草物流配送路线问题的实例研究

烟草物流配送问题可以抽象为车辆路径问题（VRP）,本文根据烟草物流配送的特点,设计相应的用于解决带时间窗的VRP问题的遗传算法.将该算法应用于具体的烟草物流配送案例中,编程实现并测试分析.最终验证了该方法在解决实际的大规模复杂问题的优越性.     

蚁群算法解决有时间窗的车辆优化调度问题研究

有时间窗的车辆路径问题（Vehicle Routing Problem With Time Windows，VRPTW）属于NP-Hard问题，严格的时间约束使VRFTW非常复杂。应用蚁群算法（Ant Colony Algorithm,ACA）思想来解决VRPTW。对已有蚁群算法解决车辆路径优化问题（VRP）的模型进行改进，对算法中相应的转移规则和轨迹更新规则进行了重新设定，改进了算法转移策略和信息素更新策略。给出了算法的实现步骤。通过算例分析，将计算结果与遗传算法（GA）和粒子群算法（PSO）作了比较，对模型和算法的正确性、高效性、适用性进行了验证。实验结果表明，ACA可以快速、有效求得VRFTW的优化解，是求解VRFTW的一个较好方案。