云计算环境下的物流资源调度算法研究

针对系统处理大规模物流调度信息能力不足的情况,提出了一种基于云计算环境下的物流资源调度优化模型对问题进行求解.在云计算环境下处理订单信息、车辆调度信息,并针对所有订单生成最合理的配送方案,通过对物流主要资源配送车辆的调度研究,建立配送路径算法模型以及最小配送成本算法模型,作为物流资源调度方案的解决策略.通过仿真结果表明,该算法能有效处理大量的物流资源调度信息,同时缩短计算求解时间.     

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。     

基于软时间窗约束的生鲜食品配送路径优化研究

随着购物平台的便捷化,居民购买生鲜食品的方式也逐渐转为线上,即时配送应运而生。本文以优化生鲜食品配送成本为目标,考虑固定成本、运输成本、等待惩罚成本等费用最小化为目标,通过引入软时间窗惩罚函数构建相应数学模型,采用遗传算法和模拟退火算法进行仿真实验对比,计算出区域内最优配送路径及其最小成本,同时也为即时配送业不断发展提供决策和支持。     

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。     

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。     

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。     

菜鸟驿站无人配送车物流路径规划算法实证研究

菜鸟自主研发的车辆路径规划算法目前在国际上已达到领先水平,该算法可以应用在末端“最后一公里”校园配送中,帮助菜鸟无人车自主选择最优配送路线,有效降低车辆行驶距离,缩短配送时间。文章以泸州职业技术学院菜鸟驿站为例,在校园中设计了严谨科学的对比实验开展了无人配送车物流路径规划算法的实证研究,实验结果有力证明了算法的有效性。     

考虑碳排放的农产品冷链车辆路径问题研究

这篇文章是在传统车辆路径问题的研究基础上,引入农产品冷链配送的背景。考虑冷链运输企业实际配送中会遇见的问题,并将其量化,构建一个符合农产品冷链物流实际的车辆路径问题模型,并采用遗传算法进行求解,最后使用Matlab软件进行仿真实验,得出最优路径选择结果。将碳排放纳入成本考虑,也就是将环境保护考虑在内,从社会责任的角度去规划其配送路径。     

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。     

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。     

考虑外包车辆和加班条件的车辆调度问题研究

针对现实生活中配送企业车辆资源有限和配送工作人员加班工作的特征,在同时考虑外包车辆和配送人员加班情况下,建立以最小化车辆配送总成本为目标函数的车辆调度模型,并将免疫算法与蚁群算法相结合对模型进行求解。最后结合车辆调度具体算例,将免疫蚁群算法与蚁群算法进行比较,结果表明该算法不仅可以获得最优解,而且提高了求解效率,是一种有效的方法。     

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。     

基于入侵杂草算法的城市生鲜配送优化研究

针对实际道路阻抗下的城市"最后一公里"生鲜配送路径优化问题,在保证骑手安全情况下,又能够以最快速度将货物送到客户手上,降低配送成本,从配送过程中电动车遇到的实际道路阻抗因素出发,建立了以最大化顾客满意度,最小化配送成本的多目标优化模型,并利用入侵杂草算法和遗传算法对模型进行分别求解。实验结果验证了模型和入侵杂草算法的有效性。     

物流配送车辆调度路径优化问题算法研究

近年来,我国物流运行总体平稳,物流需求规模保持较高增幅,物流业增加值平稳增长,但经济运行中的物流成本与其他发达国家相比依然较高。车辆调度配送路径优化问题同时涉及能源消耗和废物的排放问题,随着人们对环境问题给予越来越多的关注,因而其一直是国内外研究的热点。同时物流配送车辆调度问题在企业运营中起着重要的作用。文章首先简介了车辆调度问题,然后从研究的精确算法和启发式算法两方面较为详细地论述了国内外有关车辆调度问题的研究现状,总结了研究中存在的问题,并对物流算法的发展进行了展望。     

基于改进蚁群算法的卷烟物流配送路径优化研究

车辆运输路径问题(VRP—Vehicle Routing Problem)在国内外已有深入的研究。当前,烟草行业正在围绕谋划"三大课题"、提升"五个形象",扎实推进"科技物流、精益物流、人本物流"三个物流建设任务。如何更好的整合现有资源,加强物流成本管理成为行业物流改革的重点和难点问题。文章通过对县区的零售客户数据进行分析,提出采用改进后的蚁群算法进行配送路径计算的方法,为优化卷烟配送路径提供了一些参考意见。     

邮轮舾装托盘配送路径优化研究

对于邮轮多品种且巨量物资建造的精细化管理需求,船厂需要通过研究改善物流流程,提高造船过程中的生产效率。本文对邮轮建造过程中的舾装托盘配送路径优化问题进行研究,建立了一个最小化时间窗惩罚成本以及车辆运输成本的配送路径优化数学模型,设计了变邻域模拟退火算法对模型进行求解。最后通过算例实验证明了模型的合理性。     

考虑客户分级的冷链物流多温共配车辆路径优化

考虑客户分级的冷链物流多温共配车辆路径问题,结合软时间窗约束,依据多温共配特性对客户实施分级处理,建立以车辆运输成本、蓄冷箱成本和时间惩罚成本之和最小为目标的多温共配车辆路径优化模型,设计相应的单亲遗传算法对模型进行求解。实验结果表明,该模型能够引导企业优先服务重要客户,从而提高企业的竞争力。     

基于聚类分析和种子进化算法的车辆路径优化算法

建立了物流运输中运输路径优化的数学模型,并针对物流运输路径优化的实际特点,提出了一种基于聚类和种子进化算法的车辆路径选择(VRP)优化的复合算法,同时通过实验分析,说明了该算法能够降低算法的输入量,同时提高了收敛速度,具有一定的可行性和有效性。