基于Dijkstra算法的区域物流网络配送路径优化

分析区域物流网中的配送路径距离和运输成本之间的关系,针对区域物流网的配送路径选择问题,通过Dijkstra算法建立单源最短路径的求解模型,求得配送中心到配送点i、配送点i到配送点j之间最短的矩形路阵。通过模型对最优化配送路径方案进行求解,从而为物流配送中心调度提供理论数据,通过仿真实验验证了该配送路径选择的可行性和正确性。     

基于改进Dijkstra算法的最短路算法

Dijkstra算法是求解最短路径问题的经典算法。在现如今的城市交通网络中,经常需要寻求两个地点之间的最短距离,减少运输时间。本文将Dijkstra算法与C语言相结合,对Dijkstra算法进行改进,根据实际网络图的情况,建立了相应的数学模型,运用C语言编程,在给定的网络图中,实现了只需确定起始点和终点,就可以直接输出最短路径和最短距离的功能。在有多个相同最短路径的情况下,会将多个最短路径一起输出,在搜索到终点时,立即跳出,结束循环。在一般情况下,无需对所有点进行迭代,提高了效率。这种方法可以应用到现在的物流运输中,以此来节约时间,降低成本。     

Dijkstra算法在物流网络设计中的应用

最短路问题是图论中的一个经典的问题,由于问题中边的权值往往可以从距离引申为其他沿路径线性积累的度量,如时间、花费等针对上述问题,本文在图论和运筹学的基础上,采用Dijkstra算法来计算运输网络中费用最低的路径。     

Dijkstra算法在求解物流运输最短路径中的应用

运输是物流过程的主要职能之一,也是物流过程各项业务的中心活动。首先介绍了运输在物流中的重要性。接着,进一步阐述了Dijkstra基本思路以及在选择运输最短路径中的应用,以实现物流运输路径最短,运费最低,最大限度的节约物流成本,提高产品的竞争力。     

基于Java的Dijkstra最短路径算法实现

最短路径是一个顶点到其他所有顶点的距离的最优解。传统Dijkstra算法是求最短路径最经典的算法,是后续最短路径算法改进的基础。本文介绍了传统Dijkstra算法的相关概念及其实现原理,使用Java编程语言实现算法,最后给出关键伪码和运行结果。     

基于Dijkstra算法的区域路径搜索研究

文章采用将驻留点和线路抽象为二部图中的两类顶点的模型描述有限区域网络路径,用参照距离值度量顶点问路径的长度,考虑换路线因素和距离因素对路径选择行为的影响,在Dijkstra算法基础上,设计了网络最优路径搜索算法引入迭代惩罚函数。     

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。     

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。     

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。     

基于遗传算法的某烟草物流网络优化研究

根据某烟草公司现有物流网络体系和地理特点,建立了物流网络优化数学模型,该模型以物流系统总成本最低为目标,其解决方案是根据各配送中心到各访销点的距离、单位运费、各配送中心的配送量以及各个访销点的配送需求量等建立数学模型,论述了基于遗传算法的物流网络优化的设计和实现,最后通过案例对模型和解决方案作了进一步分析验证.     

基于微粒群优化算法的物流配送中心选址问题研究

结合物流配送中心选址的特点，建立数学模型．在此基础上研究了基于微粒群算法的物流多配送中心选址问题，得到一种新的多配送中心选址方法。仿真结果证明此方法比传统选址方法更适合多配送中心选址和非线性问题的优化，并且具有传统算法所不具备的灵活性，适用多样的物流配送模型。     

基于演化蚁群算法的多目标物流网络优化

物流网络优化中普遍存在着多目标优化的问题.传统的多目标优化算法容易陷入局部最优,采用了多种群相关的蚁群算法求解多目标物流网络优化问题,两个种群分别针对总运费最小和最大单程距离最小两个优化目标,考虑蚁群算法的收敛速度,采用遗传算法对蚁群算法的多个初始参数进行优化选择.实验结果证明,该模型算法可以有效迅速地求得最佳路径,为决策者提供多个可选择的优化方案,避免局部最优解.     

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。     

基于改进的启发式算法的第三方物流运输优化研究

针对传统物流运作模式的不科学之处进行了研究,利用改进的启发式算法对第三方物流运输进行了优化处理,并建立相应的数学模型,以消除时间和空间等方面的约束,促进第三方物流的迅速发展.     

基于改进的启发式算法的第三方物流运输优化研究

针对传统物流运作模式的不科学之处进行了研究,利用改进的启发式算法对第三方物流运输进行了优化处理,并建立相应的数学模型,以消除时间和空间等方面的约束,促进第三方物流的迅速发展。