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。     

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.     

线路截断法在卷烟配送路径规划中的应用

卷烟配送路径规划是一个LS-VRP问题,同时要兼顾配送里程短、不同车辆配送任务均衡等要求.文章建立了基于任务量均衡、所用车辆最少、配送里程最短的多目标卷烟配送模型,并设计了基于线路截断的启发式算法进行求解,在实例运用中得到了较好的效果.     

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。     

电子商务环境下基于B2C的物流配送路径优化

电子商务环境下的物流配送具有客户位置分散、订单多、批量小和重复线路多的特点,传统的线路优化方法都在不同程度上遇到各种问题。文中针对电子商务环境下的配送特殊性,采用改进两阶段算法混合进行求解。第一阶段用K-means聚类法将客户群分成若干区域,在每个区域又用扫描算法分解成若干符合约束条件的小规模子集;第二个阶段对各个分组内的客户点,就是一个个单独的TSP模型的线路优化问题,采用改进遗传算法进行优化求解。最后,结合具体实例,实验证明了该改进算法的有效性。     

基于蚁群算法的农用物资配送路径优化研究——以江苏省涟水县为例

根据涟水县各镇（街道）的经纬度坐标,借助K-means分类和蚁群算法规划出三种分区配送方案,从配送成本和配送时效的角度出发建立评价模型,依托TOPSIS法对三种分区方案效率进行评价。研究结果显示：配送区域数量与运输成本呈正向关系,且随着配送区域数量的增加,配送成本的增长有发散的趋势;配送区域数量与配送时效亦呈正向关系;配送在运输领域的优化效果要显著于装卸领域;涟水县按照两区域进行农资配送效果最佳。有效降低回城空驾率;进一步强化二级区域配送效率;深入规划二级区域内多车辆配送线路是进一步优化涟水县农业物资配送的重点。     

基于物流配送线路的算法与优化

配送是物流的一个重要环节,配送线路的合理性关系到整个物流系统的运行成本和客户的满意度。本文针对物流配送线路建立数学模型,首先分析了Dijkstra算法求解最短路问题,然后分析了启发式算法的节约算法和网络图论中的Floyd算法。Dijkstra作为线路优化的核心算法,利用节约算法和Floyd算法的思想进行算法优化,减少运算次数和数据存储的困难,优化计算过程。     

基于QPSO算法的卷烟配送优化策略

针对卷烟配送点多、路线复杂的特点,提出采用量子粒子群算法(QPSO)制定最优配送策略,解决卷烟配送过程中的组合NP难题.以配送路径最短且配送量均衡为优化目标,建立卷烟配送问题的通用数学模型;在对比分析QPSO和粒子群算法原理的基础上,构建卷烟配送的QPSO求解模型,以实现车辆编号和配送次序同步寻优.实例计算表明,QPSO优化的卷烟配送策略能够使配送量均衡、配送行程最短、配送成本最低,可有效解决多目标非线性的卷烟配送问题.     

基于QPSO算法的卷烟配送优化策略

针对卷烟配送点多、路线复杂的特点，提出采用量子粒子群算法（QPSO）制定最优配送策略，解决卷烟配送过程中的组合NP难题。以配送路径最短且配送量均衡为优化目标，建立卷烟配送问题的通用数学模型；在对比分析QPSO和粒子群算法原理的基础上，构建卷烟配送的QPSO求解模型，以实现车辆编号和配送次序同步寻优。实例计算表明，QPSO优化的卷烟配送策略能够使配送量均衡、配送行程最短、配送成本最低，可有效解决多目标非线性的卷烟配送问题。     

长沙市云翰水行配送线路优化研究

针对长沙市云翰水行车辆装载率不高、路径过长导致资源浪费、配送成本居高不下等问题,通过对节约算法的研究探讨,利用带时间窗的节约算法对该水行配送线路进行优化,并得到相应的优化结果。     

卷烟厂制丝车间自动排产问题研究

以卷烟厂为研究背景,对制丝车间生产特点和排产需求进行分析,提出了基于规则的启发式算法,以解决卷烟厂制丝车间排产问题。以生产均衡为目标,构建以工段为整体的倒序排产的制丝车间排产算法,并将该算法应用于某卷烟厂。经实际数据验证,该算法可很好地满足制丝排产的需求。     

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.     

一种提升卷烟包装箱回收合格率的方法——以遵义烟草为例

为了减少烟草商业企业卷烟物流配送中心件烟包装箱的破损,提升卷烟包装箱的回收合格率,通过对物流配送中心作业过程中烟箱循环各关键环节分析,发现拆、叠烟机设备造成包装箱的破损,提出了一种增大面积法,对拆、叠压机进行升级改造,减少了包装箱的破损,从而提升了卷烟包装箱的回收合格率。结果表明通过此方法,卷烟包装箱回收合格率同比提升了12.46%。     

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。     

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。     

基于节约里程法的物流配送线路优化与改进研究

配送是物流运作中的一个重要环节,如何在物流网络中综合考虑各线路的车流量、客户分布状况、车辆的载重量以及其它车辆运行限制等因素,进行配送线路的规划,将直接关系到配送中心运作的成本和效率。通过对节约里程法的研究探讨,对物流配送线路进行优化,并通过一组测试数据验证了算法的可行性,最后提出了复杂配送网络中模型的改进方法。     

基于TNPM的卷烟分拣设备维护管理体系

为保障物流配送中心卷烟分拣设备的稳定、可靠、规范运行,保证卷烟分拣业务精准、快速、高效完成,物流配送中心需要先进有效的设备维护管理体系作为依托。针对衡阳市烟草公司物流配送中心卷烟分拣设备的现状,文中分析了TNPM模式在卷烟分拣设备管理中的建设情况以及在实际应用中取得的阶段性成果。     

条烟配送系统规划研究

介绍了一套运用于烟草行业中，将访销、仓储、分拣、运输有机结合的条烟销售配送系统。作为一种先进的物流运作模式，它实现了准确、快捷、合理的条烟物流配送。     

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。