考虑软时间窗的冷链配送路径优化

生鲜冷链配送存在着“损耗高、保鲜率低、冷链流通率低、成本高”等问题,因此对冷链物流配送路径进行优化有着重要意义。基于上述问题,考虑基于软时间窗的物流配送路径优化模型,以总费用最少为目标,研究了三种成本因素对物流路径的影响,并利用遗传算法对最优模型进行求解,从而得到最佳的配送路径。通过实例计算得出的最优路径总费用减少了15.36%。该方法得到的结果实现了冷链物流企业降低物流配送成本的目标,为企业物流决策提供依据。     

考虑碳排放的农产品冷链车辆路径问题研究

这篇文章是在传统车辆路径问题的研究基础上,引入农产品冷链配送的背景。考虑冷链运输企业实际配送中会遇见的问题,并将其量化,构建一个符合农产品冷链物流实际的车辆路径问题模型,并采用遗传算法进行求解,最后使用Matlab软件进行仿真实验,得出最优路径选择结果。将碳排放纳入成本考虑,也就是将环境保护考虑在内,从社会责任的角度去规划其配送路径。     

生鲜农产品冷链物流路径优化

人类生活水平的提高对生鲜冷链物流提出更高的要求。但我国在现代冷链技术以及冷藏设备上相对落后,市面上经常出现生鲜农产品的质量得不到保障、成本提高等问题。针对配送过程中出现的问题,综合考虑在冷链物流配送过程时出现的车辆运输成本、货损成本、时间成本、温度成本四大成本,构建以成本最小为目标的优化模型。运用节约成本采用逐步逼近的方法对具体实例进行检验,获得了冷链物流配送的最优路径结果。     

基于多目标和单配送中心的冷链物流配送路径优化研究——以川渝地区某公司冷链物流配送为例

随着生活水平的提高,居民对食品安全及品质的要求越来越高,优质快捷的冷链就显得十分重要。但当前我国制冷技术仍有缺陷,单位时间制冷成本很高,不合理的线路使得配送时间过长。为了提高冷链质量,文章把时间作为主要目标,成本作为次要目标,以川渝地区某公司冷链物流配送为例,建立路径优化模型,并设计遗传算法求解。优化后路径有效地降低了该公司冷链配送时间和成本,提高了该公司冷链效率。     

O2O模式下生鲜冷链配送路径优化研究

电商企业逐渐将眼光投向生鲜农产品,然而,生鲜配送要求处于一定温度以减少腐败,同时客户对配送时间提出更高要求,交通环境日益拥挤,配送成本居高不下,企业配送路径缺乏科学规划,基于以上几点笔者建立生鲜冷链配送模型,以期能够降低配送成本。     

低碳多因素视角下的冷链配送路径优化

全球变暖问题日益凸显,如何减少冷链配送环节中的二氧化碳排放成为当今物流领域研究的重点和难点,文章考虑到冷链物流配送过程中产生的一系列成本和影响冷链物流配送环节中的二氧化碳排放,配送点软硬时间窗,配送道路实况等因素,并整合了我国现行碳排放权交易政策,从根本出发分析了目前我国低碳冷链物流的配送路径,构建了以配送环节总成本最小为目标的数学分析模型,最后通过设计方案以及算法模型拟合得到最优结果。从运行结果看出,采用较改进的遗传算法可以在一个周期内降低冷链物流配送的总成本,以此证明了提出的模型和改进算法的有效性。     

绿色理念下个体商户农产品冷链物流优化研究

当前,农产品冷链物流的配送呈现出“小而散”的状况,造成严重的环境污染和资源浪费。针对中小商户农产品冷链配送优化问题,在分析了当前生鲜农产品各配送模式现状后,以绿色物流为切入点,提出基于联合采购的冷链物流共同配送模式以充分利用物流资源,化“小和散”为整。在此基础上,研究确定共同配送中需要考虑的绿色指标,建立末端共同配送优化模型,并提出实现绿色冷链物流配送优化方案的相关建议。     

基于蚁群算法的乳制品配送路径优化研究

随着经济发展和人民生活质量的改善,人们对乳制品的需求量日渐提升,乳制品具有有效期短、温度要求高的特性,乳制品冷链运输是衡量市场竞争力的重要指标,根据乳制品冷链物流路径优化问题的目标,建立由固定成本、运输成本、制冷成本、损坏成本和低碳成本共同组成的目标模型,文章以N企业鲜奶配送为例,采取蚁群算法,运用MATLAB软件进行仿真实验,以确保建立模型的有效性以及蚁群算法的科学性,经过10次仿真实验,得出最优路径为83 km且最低运输成本为2 160元的最终结果,从而解决路径优化问题,提高物流服务的质量。     

改进蚁群算法在低碳冷链物流路径优化中的应用

根据冷链物流配送基础理论,将碳排放成本融入路径优化问题中,建立以总成本最小为优化目标的冷链物流路径优化数学模型。在传统蚁群算法的基础上,对初始信息素浓度、信息素更新策略及转移规则进行改进,并通过对比参数不同取值下的结果来确定合理参数。以某冷链物流企业为例,通过MATLAB软件进行仿真实验,验证模型和算法的有效性。     

基于聚类与遗传算法的生鲜产品配送优化

物流配送订单地理位置复杂繁多,配送路径纵横交错,合理的配送路径选择能降低物流配送的成本,提高配送效率以及提高企业的整体管理水平.在k-means算法以及遗传算法的基础上,对生鲜超市的配送订单进行分析,构建仓储成本、运营成本、建设成本、配送燃油与过路费用、运输压力损失成本和产品新鲜损失成本等综合成本最低的多目标规划模型.通过实际案例验证,结果表明k-means和遗传算法能有效解决生鲜产品配送优化问题,为生鲜产品配送优化提供参考.     

易腐农产品的动态车辆调度问题研究

文章依据易腐农产品固有的自然属性、储存时间的有限性、运输装备的特殊性,以车辆固定成本、运输成本、能耗成本、货损成本以及客户惩罚成本构成的综合成本最低为目标函数。在满足车辆载重量约束、客户时间窗约束等限制条件下,针对客户需求的不断变化,在冷链物流配送的基础上建立动态车辆调度优化模型。利用基本动态规划算法对模型进行求解,验证了模型的有效性。     

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。     

基于蚁群算法考虑路线安排的单配送中心选址

对一类要求考虑路线安排的单配送中心选址问题建立基于蚁群算法的选址模型,模型目标以配送中心建设费用与运输费用之和最小;同时构造模型的蚁群算法求解结构;最后初步应用证明了该模型解决此类问题的有效性,为单配送选址提供又一种方法。     

基于入侵杂草算法的城市生鲜配送优化研究

针对实际道路阻抗下的城市"最后一公里"生鲜配送路径优化问题,在保证骑手安全情况下,又能够以最快速度将货物送到客户手上,降低配送成本,从配送过程中电动车遇到的实际道路阻抗因素出发,建立了以最大化顾客满意度,最小化配送成本的多目标优化模型,并利用入侵杂草算法和遗传算法对模型进行分别求解。实验结果验证了模型和入侵杂草算法的有效性。     

基于时间约束的物流运输路线优化

在分析车辆运输费用和运输时间的基础之上,建立一个以规定时间内最小费用为目标的物流调度路线优化数学模型。同时给出车辆路线问题的求解算法思路和计算流程,并结合实例,采用Dijkstra迭代方法,讨论该算法的应用。从而为在物流调度的车辆运输路线优化中实现在满足时间约束条件下达到运输费用最低提供依据和方法。     

基于双层规划模型的冷链物流网络多目标优化

针对冷链物流时效性强这一特性,应用软时间窗反映客户满意度,并结合T.T.T理论换算货损成本。在考虑满足客户时间窗的条件下,寻找配送中心建设及操作成本、车辆成本、惩罚成本及货损成本所构成的总成本最小时的最优配送方案,建立冷链物流配送选址及路径优化的双层规划模型,并将改进的遗传算法运用到该模型中,借助Matlab软件对具体实例进行求解,得到最优结果,为冷链物流网络多目标优化问题提供理论依据。     

基于台湾地区农产品流通经验下的漳州生鲜农产品流通渠道优化问题研究

文中首先对漳州生鲜农产品流通中存在的问题,即流通渠道中农户规模偏小、流通渠道成本高昂、流通渠道过长、信息不流畅进行分析。然后介绍了台湾地区通过批发市场的完善、台湾农会组织成立、农产品直销市场建立等措施,确立了台湾地区农产品流通渠道的现状与优势。因此文中建议漳州生鲜农产品流通渠道优化,首先需鼓励农户组建或参与各类的农民合作经济组织,其次积极探索和规范农户与现代零售企业的对接模式,最后加快对农产品期货与拍卖、农产品电子商务等的探索进程。     

供应链二级分销网络的一种成本优化模型

提出了一种二级分销网络的成本优化的模型。模型研究了单个工厂的制造商和多个分销商组成的二级分销网络成本优化问题,把保证不发生缺货情况作为约束条件。综合考虑了订货成本、库存持有成本、运输成本和建立分销点和分销中心的成本,并给出了基于遗传算法的模型求解步骤。     

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。     

遗传算法在车间物流配送优化中的应用

在车间物流配送中,合理确定配送路径是提高搬运质量、降低配送成本、增加经济效益的重要手段。在建立车间物流配送优化问题的数学模型的基础上,构造了求解物流配送路径优化问题的遗传算法。计算结果充分表明,遗传算法在进行车间物流配送优化中有很大的优势,可以有效地求得问题的最优结果。