分层分布式算法求解物流配送网络流问题研究

扩展端到端的建模方法到物流配送网络中,通过构建节点最优影子价格这个双重问题,利用分层分布式算法来解决物流配送网络最优流计算的问题.它考虑分布计算和信息共享,增强了系统的健壮性.首先阐述了物流配送网络最优流计算问题,然后引入分层分布式算法来解决物流网络配送问题,并对分层分布式算法的软件实现进行了详细阐述,最后用实例证明了算法的有效性和可行性.     

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。     

一种基于佳点集遗传算法的物流配送网络优化

首先根据实际问题分析了物流配送网络优化模型的各个关键组成部分,包括优化目标、决策变量和约束条件,并针对目前物流配送网络优化算法中存在的一些问题提出了一种新的算法,其核心是佳点集遗传算法。该算法编码采用prufer num ber结构,变异和交叉概率自适应选择。     

物流配送系统中大规模最短路径算法的研究

在物流配送管理系统中,车辆路径优化是一个典型的难题,而最短路径算法是其基础。传统的最短路径算法,如Dijkstra最短路径算法因性能问题无法适应大规模的拓扑网络和实时计算。本文在Dijkstna最短路径算法的基础上,在方向优先等改进算法的启发下,设计和开发了基于GIS的大规模最短路径算法。实验表明,该算法受拓扑网络规模的影响极小,能够快速完成实时最短路径计算。     

Floyd算法求解最短路径的简明方法

最短路问题属于求优问题的一种,Floyd算法能够很方便地求出某网络上任意两点间的最短路长,但要去确定两点间具体的最短路径,算法本身的表述就显得比较含糊,相关文献对此问题有过相应的探讨,文章紧密联系Floyd算法思想,在算法的基础上揭示了最短路径确定的简洁方式。     

基于双向搜索算法的物流配送最短路径优化研究

在传统的Dijkstra算法的基础上,提出了一种双向宽度优先搜索算法,从起点和终点同时搜索,分别构造正向和逆向最优路径树,计算网络中两点之间的最短路径。动态网络相比传统的静态网络更具有现实意义,具有广泛的应用领域。本文考虑到网络的动态性,采用双向搜索算法求解动态物流配送网络最短路径的优化问题。     

动态网络下多源多汇应急疏散问题算法

提出了一个时间依赖容量约束的动态网络下多源多汇的人群应急疏散问题,基于分组疏散的思想和TAG时间依赖网络的最短路算法,设计了一个启发式求解算法。算法将多源多汇问题转化为单源单汇问题,对各源点的待疏散人群采取分组疏散,并为每组人群找到一条满足时变容量约束的最早到达时间的路径及时刻表。最后进行了方法的应用分析。该算法能适用于大规模时变网络的人群应急疏散。     

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。     

基于Dijkstra算法的快递车辆配送路径优化

针对目前快递车辆运输成本问题,研究了如何利用Dijkstra算法来迅速寻找出快递车辆配送派件过程中的最短路,并与解决该类问题常用的遗传算法,蚁群算法和A*算法进行了比较分析。证明了Dijkstra算法可以准确迅速地寻找出快递配送车辆派件过程中的最短路,从而有效的帮助快递公司降低运输成本。     

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。     

基于最短路模型的动态订货研究及应用

针对市场对产品的需求随时间呈离散变化的情况,以动态最优化理论为基础,建立基于单产品多供应商动态订货递推模型,在此基础上引入最短路理论,将各时期的订货费用节点距离代替,建立了基于最短路模型的单产品多供应商动态订货网络模型,采用最短路的D ijkstra算法对网络模型进行求解。基于最短路模型的动态订货模型研究将动态订货递推关系转换成网络模型,网络图模型清楚显示费用流动情况,模型表达清晰,求解容易,容易得出满意解,通过对总成本控制来获得最优策略,实现低成本高效益的目的。     

基于最短路模型的动态订货研究及应用

针对市场对产品的需求随时间呈离散变化的情况,以动态最优化理论为基础,建立基于单产品多供应商动态订货递推模型,在此基础上引入最短路理论,将各时期的订货费用节点距离代替,建立了基于最短路模型的单产品多供应商动态订货网络模型,采用最短路的Dijkstra算法对网络模型进行求解.基于最短路模型的动态订货模型研究将动态订货递推关系转换成网络模型,网络图模型清楚显示费用流动情况,模型表达清晰,求解容易,容易得出满意解,通过对总成本控制来获得最优策略,实现低成本高效益的目的.     

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。     

浅析我国网络零售业的远程物流配送服务——以当当网和卓越网为例

物流配送在电子商务企业开展与运作中的地位越来越突出，特别是在网络零售业中，物流配送是企业与客户联系的桥梁。随着网络零售业市场的拓展，消费者出现分散性和广域性，因此，远程物流配送问题越来越突出，而目前远程物流配送的服务与水平是制约网络零售业进一步发展的瓶颈。本文主要以卓越网和当当网为实例，综合分析了远程物流配送体系结构、配送策略及服务水平，在此基础上提出了我国网络零售业的远程物流配送服务的发展方向。     

基于二层规划的选址库存路径问题研究

针对一个生产基地,多个配送中心和多个零售商的供应链二级分销网络,根据物流配送决策的实际过程,利用二层规划方法建立了一个选址库存路径问题模型,其中上层规划为配送中心选址模型,下层规划表示客户选择最佳配送中心、库存及路径问题,设计了双层模拟退火算法求解该模型,最后利用不同问题规模的算例将该算法与标准的模拟退火算法进行对比,结果证实改进算法的有效性。     

基于免疫遗传算法的物流配送VRP求解

通过对物流配送中心运输车辆路线问题的研究,建立了物流配送VRP问题的数学模型.运用Java语言编程实现免疫遗传算法,应用于求解VRP问题.通过对比本算法与遗传算法的实验结果,显示出本算法在解决物流配送VRP问题方面的优越性.     

基于二层规划的选址库存路径问题研究

针对一个生产基地,多个配送中心和多个零售商的供应链二级分销网络,根据物流配送决策的实际过程,利用用二层规划方法建立了一个选址库存路径问题模型,其中上层规划为配送中心选址模型,下层规划表示客户选择最佳配送中心、库存及路径问题,设计了双层模拟退火算法求解碟型,最后利用不同问题规模的算例将该算法与标准的模拟退火算法进行对比,结果证实改进算法的有效性.     

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。     

物流配送路径优化问题的模型及改进混合算法

在建立带有时间窗的物流配送路径优化问题数学模型的基础上．构造了求解该问题的遗传模拟退火混合算法。该混合算法利用了遗传算法较强的全局搜索能力和模拟退欠算法较好的局部搜索能力,克服了两种算法各自在寻优方面的不足,使其在全局最优搜索和计算速度方面都有了很大的提高。最后经仿真试验证实了混合算法解决物流配送路径优化问题的优越性。     

基于K短路径的城市轨道交通运力资源配置研究

利用节点拆分的方法对轨道交通网络进行了网络构建,并提出了成网条件下的基于K短路算法的运力资源配置模型。最后通过北京轨道交通网络的数据验证了模型和算法的有效性。