物流配送中心车辆优化安排的研究

针对物流配送中心如何根据货物运单来调度运输车辆的问题,在研究了各种货物配装优化模型的基础上,建立了车辆安排的多目标优化模型.然后,利用线性加权法和主要目标法将多目标优化问题转化为单目标优化问题,采用精确算法思想进行模型求解.最后,编程实现了车辆优化安排功能,将该功能应用到了物流配送中心管理系统中,通过实例验证了该模型的优越性和实用性.     

冷链物流配送中心选址的多目标优化模型

针对冷链物流所配送物品易腐坏的特性,综合考虑了物流总成本和物流服务可靠度,建立了冷链物流配送中心选址多目标规划模型。通过主要目标法将此模型转化为单目标优化模型,并运用lingo软件对优化模型进行验证,最后通过实例计算,证明了该模型在冷链物流配送中心选址问题中的可行性和通用性。     

配送车辆调度问题刍议

1研究配送车辆调度问题的意义配送是物流系统中的一个重要环节,它是指按客户的订货要求,在物流中心进行分货、配货工作,并将配好的货物及时送交收货人的物流活动。在配送业务中,配送车辆调度问题的涉及面较广,需要考虑的因素较多,对配送企业提高服务质量、降低物流成本、增加经济效益的影响也较大。该问题包括集货线路优化、货物配装及送货线路优化等,是配送系统优化的关键。国外将配送车辆调度问题归结为VRP(VehicleRoutingProblem,即车辆路径问题)、VSP(VehicleSchedulingProblem,即车辆调度问题)和MTSP(MultipleTravelingSalesma…     

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。     

蚂蚁算法在复杂性运输路径问题中的应用——多车场多车型路径问题

车辆路径问题中,行驶路线往往取决于一系列约束条件,如配送中心个数,货物需求量,交发货时间,车辆容量限制等。要想达到一定的目标,如路程最短,费用最小,时间尽量少,车辆尽量少等,就得借劲于合适的算法去解决实际的问题。蚂蚁算法在解决著名的旅行商（TSP）问题上已取得了很好的成效,目前已陆续渗透到其他问题的求解上。文章主要针对多车场多车型车辆路径问题,用蚁群算法以及蚁群算法的优化算法去解决一些实际问题。     

考虑多模糊时间窗医药物流配送路径优化

以医药物流客户满意度最大和总成本最低为目标,建立了考虑多模糊时间窗的车辆路径问题优化模型。为满足低碳物流的要求,在路径规划中引入碳排放成本,为防止类似大型医疗器械运输超载问题引入超载惩罚项,引入多模糊时间窗来评价客户在可以忍受送达时间段和期待送达时间段的满意度。以单个配送中心3辆配送车辆25个客户为算例,运用遗传算法对模型求解,求解得到的最优车辆配送路径提高了满意度并降低了总成本。该模型亦适用于满足相应约束条件的类似行业的供应链优化。     

服务连锁零售企业的配送中心内越库车辆调度研究

合理安排入库车辆到库时间对于保证服务连锁零售企业的配送中心内货物顺利流转和降低成本至关重要。在假设只有一个入库门和一条传送带的越库环境下,将卸货和分拣的过程视为两阶段流水作业,应用约翰逊算法求解货物(工件)工时跨度最小化问题。根据某配送中心的excel订单数据,求得中心将该批货物分拣完毕需要的最短时间,并确定最佳入库车辆到库顺序,为企业越库实践提供指导。     

服务连锁零售企业的配送中心内越库车辆调度研究

合理安排入库车辆到库时间对于保证服务连锁零售企业的配送中心内货物顺利流转和降低成本至关重要.在假设只有一个入库门和一条传送带的越库环境下,将卸货和分拣的过程视为两阶段流水作业,应用约翰逊算法求解货物(工件)工时跨度最小化问题.根据某配送中心的excel订单数据,求得中心将该批货物分拣完毕需要的最短时间,并确定最佳入库车辆到库顺序,为企业越库实践提供指导.     

TransCAD在城市物流配送中的应用研究

文章应用TransCAD软件的路径和物流模块解决城市物流配送车辆路线安排的问题,物流配送中心的每辆运输车辆完成配送任务后返回配送中心,通过实例分析为城市物流配送中心配送方案的制定有重要参考意义。     

基于Lingo语言求解物流配送中心选址模型

首先针对物流配送中心选址的一般要求,以配送中心最小配送费用为目标,构造了混合整数规划选址模型。其次,结合物流配送中心选址实例,运用所建立的混合整数规划模型确定物流配送中心选址最佳方案。最后,借助优化建模软件LINGO,通过对实际问题的抽象建模,编写求解程序,成功求解了该模型。     

基于免疫粒子群算法的应急物流配送车辆调度研究

以应急物流为背景,通过分析应急物流车辆调度问题的特点,在满足时间限制条件的基础上充分考虑车辆的载重和体积的限制,建立以运输距离最短和运输车辆最少的双目标车辆调度模型,并用免疫粒子群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。     

基于免疫—蚁群算法的应急物流配送网络优化研究

论文针对应急物流的配送车辆路径优化问题,建立以应急物流初期有限资源的分配达到整体的最优化（时间短、效率高、安全高、成本低）的多目标模型,结合模型的特点,利用免疫算法和蚁群算法相融合的启发式算法进行求解,最后进行算例分析,解决应急物流配送车辆路径选择的实际问题。     

基于蚁群算法的飞机加油车辆调度问题研究

飞机加油是停机坪地面保障作业的重要环节,能否对飞机按时按量的完成加油作业的关键因素在于对飞机加油车辆的合理调度,因此对飞机加油车辆调度的研究是十分有意义的。本文首先对飞机加油车辆的类型、功能、行驶过程及其注意事项做了简单的介绍,然后根据车辆调度的基本模型对飞机加油车辆调度的模型进行了比较具体的描述,文章最后用蚁群算法对某机场3个小时内飞机油罐加油车辆行驶情况进行仿真计算,希望通过对该模型的仿真优化计算,为机场加油车辆运行提供一种可行优化算法。     

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。     

基于微粒群算法的农产品物流配送路径优化研究

通过分析农产品物流配送的特点和对车辆调度的影响,对车辆数目不确定的带时间窗的车辆路径问题进行描述,建立起受成本影响、有时限的农产品物流配送路径优化模型,利用复合最优模型微粒群算法对该模型进行求解,并进行案例比较分析。文中所提出的农产品物流配送优化模型对降低农产品物流配送成本,提高农产品物流配送效率具有较好的实用价值。     

单件离散型生产作业排程的多目标协同优化

以某重机企业为背景,分析了单件离散型生产作业排程的特征,提出多目标协同优化问题。基于改进的田口质量损失函数,确立质量、工期与成本之间的非线性关系,综合考虑单件离散型的约束条件,构建了生产作业排程多目标协同优化模型。集成仿真技术和遗传算法,为模型求解提供了有效方法。最后将模型和算法应用到企业的生产实践中,验证了其实用性和有效性,为解决单件离散型生产排程问题提供了科学方法。     

武警部队应急保障资源调度优化模型研究

文中针对武警部队跨区执行任务过程中多点保障、多目标资源调度的问题,建立了一种以时间最短、保障点最少、运输路径安全性最高为优化目标的数学模型,运用理想点法进行求解,并通过构造算例,验证了所建立模型的合理性以及理想点法的可行性,为武警部队跨区装备保障决策提供了一种新方法。     

基于混合优化算法的带时间窗的车辆调度问题求解研究

论文建立了带时间窗的车辆调度问题的数学模型，并针对遗传算法在局部搜索能力方面的不足，提出将模拟退火算法与遗传算法相结合，从而构造了求解车辆调度问题的混合优化算法，并进行了实验计算。计算结果表明，用这种混合优化算法求解车辆调度问题，可以在一定程度上用模拟退火算法突跳性克服遗传算法在局部搜索能力方面的不足，从而得到质量较高的解。     

配送中心车辆调度模型及遗传算法设计

针对物流配送中心车辆调度问题,采用混合整数规划方法进行建模。对实际问题进行研兖分析后,基于所研究问题的特点,提出基于遗传算法的求解方法。通过数值实验对算法不同参数组合进行分析、比较,获得最佳参数组合．建立了有效的求解该问题的遗传算法。并通过对实际问题的数值仿真试验．验证了算法的有效性。     

现代物流配送系统中优化调度模型的研究

随着物流配送集约化、一体化的发展,常将配送的各环节综合起来考虑,核心部分为配送车辆的集货、货物装配及送货过程。进行配送系统优化,主要就是指配送车辆的优化调度,包括车辆选择优化、装载货物选择优化、配送路线规划优化,以及三者一体化的优化。在处理该问题时,可以根据配送调度不同要求的目标函数,如运距最短、配送时间最短、运输费用最少等,将调度问题归结为表述问题的数学模型,然后用计算机求得合理可行的优化方案,在配送运作中付诸实施。文中主要是研究在现代物流配送系统中优化调度模型的基本结构及构造。