需求变化条件下的物流中心派车路线优化设计

在原有的物流配送路径优化的基础上,加入地址变化的突发情况,建立了一个需求变化条件下的物流中心派车路线优化问题模型。针对该模型,提出了基于蚁群算法的优化求解算法来解决该问题,以求出动态需求变化条件下的物流中心派车路线。     

需求变化条件下的物流中心派车路线优化设计

在原有的物流配送路径优化的基础上,加入地址变化的突发情况,建立了一个需求变化条件下的物流中心派车路线优化问题模型。针对该模型,提出了基于蚁群算法的优化求解算法来解决该问题,以求出动态需求变化条件下的物流中心派车路线。     

基于客户满意度的城市物流车辆路径优化

本文主要研究城市物流配送的路径优化问题,建立了总成本最小为目标的优化模型。应用了改进遗传算法对模型进行求解。经实例验证,改进遗传算法找到的路线更短,验证了算法的有效性。     

VMI下的物流配送VSP研究

首先分析了VMI下的物流配送VSP数学简化模型,其模型将运输与库存结合起来进行综合权衡.接着对模型求解设计了一个合适的求解算法,最后通过实例计算证明此模型和算法对解决此类问题是有效的.VMI环境下的物流配送VSP优化研究是传统物流配送VSP优化的延伸和扩展,在现实中有着广泛的应用,为继续深入研究VSP、JOBSHOP等组合优化问题打下了基础.     

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。     

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。     

城市物流配送系统与交通信号控制系统协作模式研究

要加快城市物流配送的发展必须解决交通堵塞问题,而交通信号灯的配时是否合理则对交叉口的通行能力起着决定性的作用.因此,将城市物流配送与交通信号控制进行结合研究,找出一种协作模式是一个值得研究的问题.文章在分析城市物流配送对道路交通内在需求的基础上,运用信息系统集成的方法,将配送路线优化系统、车辆运输管理系统及交通信号控制系统进行信息和功能的集成,最终提出了城市物流配送系统与交通信号控制系统的协作运行模式.     

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。     

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。     

基于蚁群算法的应急物流配送车辆调度研究

以车辆配送问题为背景,运用了蚁群算法来求解应急物流配送车辆调度模型。在带有时间窗的基础上考虑应急系统各节点的运输距离和费用构造模型。根据模型的特点,设计了蚁群算法求解方法,并针对蚂蚁路径选择做了改进性分析。实例研究结果表明．蚁群算法在应急物流配送车辆调度问题中具有合理性、可行性和有效性。     

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。     

基于遗传算法的协同配送路径优化研究

针对现代物流配送中存在的运营成本高、效率低、整合度低等问题,构建基于多物流中心协同配送的路径优化模型,在算法选择上针对协同配送的特殊方式,提出引入虚拟客户的编码方式和基因换(移)位的变异方式来求解最优配送路径,并通过实例验证了模型和算法的有效性与可行性。     

基于SPFA的整车物流运输线路及运输方式的优化及求解

运输成本对物流企业的作用至关重要,而运用计算机辅助技术来解决整车运输线路优化的问题也一直是物流企业关注的重点。文中以安吉整车物流现有的运输网络为研究对象,以运输成本最低为目标,建立运输线路及运输方式的优化模型,并运用改进后的SPFA算法编程进行求解,从而解决运输线路及运输方式的选择问题。希望通过研究在降低物流运输成本方面做出一些有益的探索。     

铁路枢纽相关物流资源整合优化效果评价

铁路枢纽相关物流资源整合优化效果的评价与分析,是实施铁路枢纽相关物流资源整合至关重要的环节。在分析铁路枢纽相关物流资源整合优化评价的指标体系基础上,建立了铁路枢纽相关物流资源整合优化的评价指标体系,并对指标进行无量纲化处理,采用层次分析法确定各评价指标的权重,运用模糊识别评价法对铁路枢纽相关物流资源整合优化效果进行了评价。     

物流配送车辆线路的优化与应用分析

现代经济的发展，人们生活水平的提高，有效的推动了我国物流行业的发展。在这个竞争激烈的市场环境中，物流作为第三产业中的一种，其参与市场竞争的重要体现就是重视服务，在物流服务质量的重要体现之一就是物流配送车辆线路上。物流配送车辆线路选择的好坏直接关系到物流配送的效率，进而影响到服务质量。为此，物流配送车辆线路对物流行业来说有着至关重要的作用。文中对物流配送车辆线路的优化与应用进行了相关的分析。     

基于多种运输方式的第四方物流路径问题研究

建立了基于多种运输方式的第四方物流路径优化模型,通过虚拟运输网络,将第四方物流路径问题转化为一个带时间约束和能力约束的最短路径问题,并给出了基于Dijkstra的启发式算法。算例显示,该算法能方便有效地求解基于多种运输方式的第四方物流路径问题。     

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。     

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。     

支持长沙市应急物流配送的MapInfo开发

文章以面向对象程序设计语言Visual Basic为开发工具,借助MapInfo软件,集成MapX控件,实现了一个支持长沙市应急物流配送的MapInfo系统,利用改进蚁群算法进行路径优化,应用MATLAB软件验证了有效性和可行性。     

基于循环取货模式的A公司入厂物流管理优化研究

进入21世纪以来,我国己经逐步成为汽车生产和消费大国。大众、通用等国际汽车巨头纷纷落户中国,国内汽车厂家也都加快发展步伐,我国的汽车产业己经进入了竞争空前激烈的时代。汽车物流公司在此过程中优化改善传统的入厂物流模式,达到提升竞争力,巩固与主机厂的战略联盟,并降低运营成本的效果。文中研究的A公司所要解决的几大问题包括：路径选择不当、配载率较低、循环取货缺少事前事中事后的协同机制。最后结合A公司实例对方案进行实施,并通过建立循环取货决策系统整合两大模块进行验证,取得了令人满意的效果。