基于最短路径法和最近插入法的网购配送路径优化研究

文中主要针对网上购物后,物流运输和配送环节的存在的问题,以最短路径算法为基础,以TSP问题的插入法为思路,提出了网上购物中物流配送路径设计与优化方案,从而提高物流配送的效率,提高网购客户的满意度。     

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.     

烟草物流配送网络综合优化模型与方法

本文以精益物流理念为指导,在分析烟草企业物流配送网络优化影响因素基础上,系统分析了烟草物流配送网络优化模型与方法,包括物流结点选址优化、物流配送线路优化、车辆配置优化,并对益阳市烟草公司进行了案例分析,为烟草企业物流配送网络综合优化研究提供了科学的理论依据。     

基于遗传算法的企业配送路径问题研究

为提高企业竞争力,加快企业发展,企业已将优化重点转向物流配送环节,文中通过遗传算法设计并求解企业配送路径问题,设计合理的配送路线,提高配送效率,降低物流成本。     

蚁群算法在卷烟配送路径优化中的应用研究

针对目前烟草商业企业的物流配送中存在的问题,提出用仿生学的蚁群优化算法对卷烟配送路径的选择进行优化,以基本的蚁群优化算法模型和原理为理论基础,建立了相应的数学模型,并结合某烟草公司的案例对本算法的应用进行了计算机仿真,实验结果表明该算法在求解卷烟配送的路径优化问题上是行之有效的。     

烟草物流配送中心内流体系的精益管理

本文针对烟草物流配送中心内流体系。以提高烟草物流配送质量与效率、降低物流配送成本为目标。建立了基于烟草物流过程控制的烟草物流配送中心内流体系精益六西格玛管理模型，总结了在具体的物流活动各阶段的管理步骤和方法。     

蚁群算法在卷烟配送路径优化中的应用研究

针对目前烟草商业企业的物流配送中存在的问题,提出用仿生学的蚁群优化算法对卷烟配送路径的选择进行优化,以基本的蚁群优化算法模型和原理为理论基础,建立了相应的数学模型,并结合某烟草公司的案例对本算法的应用进行了计算机仿真,实验结果表明该算法在求解卷烟配送的路径优化问题上是行之有效的.     

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。     

基于混合蚁群算法的物流配送路径优化研究

蚁群算法存在一些缺点,如容易陷入局部最小,使整个系统呈现出早熟现象等。文章将蚁群算法和遗传算法结合起来构造混合蚁群算法,建立优化物流配送路径的数学模型。用混合蚁群算法通过仿真实例有效求得物流配送路径问题的较优解。课题的研究对物流配送路径具有优化作用,节约物流运送成本,提升企业竞争力。     

烟草物流企业绩效管理研究

烟草企业对于促进我国经济的发展发挥着十分重要的作用,烟草物流配送更是烟草供应链上的一个关键环节,对于上游的烟草工业制造和下游的零售商之间的连接有着重要的作用。控制烟草流通渠道,对于整个行业都有着重要的影响。本文通过分析烟草物流企业的绩效管理现状及问题,希望可以找到提升我国烟草物流企业绩效管理水平的路径,不断促进我国烟草物流企业的发展,提高其绩效管理的水平。     

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。     

烟草物流配送中心选址优化问题研究

物流配送是烟草销售业务的重要环节，也是业务成本的主要组成部分。烟草物流大系统中存在很多复杂的优化问题，本文研究了其中的配送中心的数量、配送中心的选址的优化问题的求解方法。对这些问题的深入研究将有利于提高烟草配送业务的效益和服务水平，向精益物流逐步迈进。     

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.     

基于节约算法的烟草物流配送线路优化

中国是目前世界上最大的烟草生产和消费国,烟草企业在国民经济中占据着举足轻重的地位。物流作为许多企业的＂第三利润源泉＂,受到越来越多的重视,在烟草行业中也不例外。根据烟草企业的特征,对卷烟物流配送进行优化,是烟草企业降低运营成本、提高客户满意度、增强核心竞争力和继续保持企业持续稳定健康发展的重要手段,是我国加入WTO后烟草企业应对国际烟草工业巨头挑战的重大策略和举措。本文选择节约里程算法来解决烟草配送方式的优化问题,希望通过上述优化思路与方法,可以有效地降低卷烟配送体系运营成本,提高客户满意度。     

物流配送中的最优路径规划模拟软件研究与开发

信息社会,企业间的竞争日渐激烈。随着网络购物的普及,物流配送日渐发展壮大,已成为第三方利润源泉,受到物流等相关企业的高度重视。合理科学的物流配送路径,可实现快速配送、提高配送质量、降低配送成本,提高经济效益。使用软件模拟物流配送中的路径规划问题,对于物流企业选择优化的配送路径和信息化具有一定的意义。     

蚁群算法在物流配送路径优化问题上的应用

物流配送路径优化是现代物流配送服务的关键环节之一,需要一个快速而有效的求解算法,构建了物流配送路径优化问题的数学模型,并应用蚁群算法加以求解。在模拟试验基础上,得出了蚁群算法对物流配送路径优化问题十分有效的结论,探索出了一条高效求解物流配送路径优化问题的新途径。     

遗传算法在车间物流配送优化中的应用

在车间物流配送中,合理确定配送路径是提高搬运质量、降低配送成本、增加经济效益的重要手段。在建立车间物流配送优化问题的数学模型的基础上,构造了求解物流配送路径优化问题的遗传算法。计算结果充分表明,遗传算法在进行车间物流配送优化中有很大的优势,可以有效地求得问题的最优结果。     

基于改进遗传算法的连锁便利店配送路径优化研究

针对零售超市较高的送货时间段、服务时间要求,构建以配送费用最小为目标的带时间窗物流配送路径优化模型,以优化零售小店物流配送网络、提高物流配送质量为目的,采用改进遗传算法对模型进行求解。以石家庄部分苏宁小店为例,对其物流配送路径进行研究,优化后路径配送费用比优化前降低21.5%,研究结果为企业确定经济、合理的配送路径提供参考。     

厦门烟草组团式弹性物流配送模式研究

随着烟草行业的快速发展,现代物流建设已经成为烟草行业的重中之重。本文以厦门烟草物流为例,对新型配送模式展开了研究,剖析厦门烟草物流目前的发展现状及面临的主要问题,针对厦门烟草物流"大成片送货"模式中成片集中配送与线路单独运作存在的模式单一与配送效率低下的问题,明确了高效合理的烟草物流配送对于厦门经济快速发展的意义,提出了"组团式弹性配送"新型模式,该模式通过对配送线路分组,组内团队协作配送实现了厦门烟草的弹性配送,提高了配送效率与灵活性。