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.     

物流配送车辆调度问题算法综述

配送车辆调度优化问题旨在解决配送中路径和车辆调度问题的一类组合优化问题,是近年来物流控制优化领域的研究热点。文章对运输调度问题进行了分类总结,给出总体模型的概括描述,分析遗传算法、模拟退火算法、禁忌搜索算法、蚁群算法和微粒群算法的特点及其在求解配送车辆调度优化问题中的求解思路,并讨论了其求解现状,对未来研究方向进行展望,指出改进混合现有算法,开拓新算法将是更有效解决配送车辆调度问题的好方法。     

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。     

地震灾害初期应急药品的车辆调度研究

针对地震灾害初期救灾药品需求的时间紧迫性、种类复杂性等特点进行分析,研究药品配送中的车辆调度问题,建立了以时间最短为目标的单车场、多车型、多约束条件的药品配送车辆调度模型。用基于自然数编码的遗传算法对其进行求解,通过Matlab比较了不同参数对结果的影响,最终实现了该算法。从数据结果来看,得到的解是比较满意的。     

模糊车辆配送问题的改进蚂蚁算法

模糊车辆配送问题是物流调度领域中一个具有现实意义的多目标FVRP问题。论文针对问题的特性,提出了一种结合启发式初始种群以及推-碰撞-掷规则,并引进了服务紧急程度影响因子的改进蚂蚁算法。实验结果表明,改进蚂蚁算法能够得到较好的模糊车辆配送问题满意解。     

基于粒子群算法的应急物流配送车辆调度研究

结合应急物流配送的车辆优化调度问题,根据应急物流配送的突出特点,对应急物流配送车辆调度路径优化进行了探讨。并建立应急物流配送车辆调度模型,用粒子群算法对车辆的配送路径进行优化。最后通过对实例的分析,验证了本文所提出的模型、算法具有合理性和可行性。     

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。     

道路堵塞情况下物流配送车辆调度模型研究

针对城市配送中最为常见的道路堵塞这一干扰因素,首先对系统是否受到扰动进行判定,然后在综合考虑配送客户、车辆司机以及物流配送企业等各方利益主体扰动的基础上,建立道路堵塞情况下物流车辆实时调度的多目标干扰管理模型,并用禁忌搜索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。     

成品油配送调度模式研究

成品油配送有订货制和补货制两种模式,基于信息技术支持的补货制可在较大范围内进行成品油的统一优化配送,从而提高效率,降低费用。成品油配送调度模式的建立应以机制设计理论为指导,遵循低耗高效原则,以最优资源配置和最低信息成本实现企业和社会效益最大化。     

车辆路径问题的可靠性研究

首先分析车辆路径问题中随机因素,以及现有考虑行程时间波动的车辆路径问题,从而确立以配送车辆为研究对象,建立对应的行程时间可靠性模型,以不超过规定值,用来适应处理交通状态的不确定性。通过粒子群算法求解,验证表明,考虑道路运行的不确定对车辆调度的影响,制定的车辆调度方案能够更加可靠,对于配送过程更加有效。