多目标物流配送路径优化聚类——遗传混合算法

本文建立基于无时限单向物流配送车辆调度问题的直观描述数学模型，将聚类分析和遗传算法进行有效的结合提出了聚类一遗传混合算法，为进一步研究物流配送优化调度问题提供了参考。     

基于DNA进化算法的多目标物流配送路径优化

本文基于建立一种多目标物流配送车辆调度模型的基础上,采用DNA进化算法求解该问题,克服传统算法的求解速率低,易陷入局部最优的问题,为进一步研究物流配送优化调度问题提供参考。     

基于混合蚁群算法的物流配送路径优化问题的研究

建立优化物流配送路径的数学模型,然后构造求解该问题的混合蚁群算法。进行多次实验和计算,证明用混合蚁群算法优化物流配送路径,可以有效地求得问题的最优解或近似最优解。     

基于节约里程法的物流配送路径优化

物流配送作为物流运作中的一个重要环节,是生产企业为面临激烈竞争而开展的延伸服务。文章以南京市某一大型水果超市物流中心向其10个连锁分店配送为例,采用启发式算法中的节约里程法,得出配送路线优化方案,并通过一次实际配送验证了其可行性。提出了基于聚类分析的复杂配送网络模型的改进方法,以达到减少配送时间、节约成本、合理配置资源的目的。     

多目标物流配送模型的优化研究

在物流网络配送运输中,涉及到多种目标的规划,采用多目标规划法对物流网络配送系统进行建模优化;其中,针对目标规划中目标优先级确定的困难,提出判断矩阵法对目标进行排序,为优先级划分提供关键依据;根据线形规划和序贯式算法原理,文中采用LINDO软件对模型进行分步求解,最终得出一个满意方案,为决策者提供决策参考。     

节约遗传算法对电子商务环境下物流配送路径的优化

目前在电子商务企业中,物流车辆线路问题成为了关注及研究的重点。针对电子商务环境下配送的特殊性,本文将遗传算法和节约算法结合应用,对其在电子商务物流配送路径优化中的应用价值分析。本次研究中仿真结果表明了节约遗传算法比遗传算法更有全局的最优性,其求得最短路径的效果更加显著。     

基于遗传算法的物流配送车辆优化调度

研究使用遗传算法求解物流配送组织过程中车辆调度问题,建立适合于遗传算法的车辆调度模型。设计描述行驶线路的染色体结构、初始群体生成方法、适应度函数、遗传算子和控制参数,构造完整的遗传算法。并给出算例,验证遗传算法有较好的优化性能。     

基于改进蚁群算法的物流配送路径优化研究

在现代化物流管理中,物流配送车辆的路径优化成为物流配送的重要环节,通过有效利用现有的资源,在不同的约束条件下对车辆路径进行优化以降低配送成本,实现物流科学化.本文先简述蚁群算法的基本思想,再分析经典蚁群算法实现路径优化的重要数学模型,再在此基础上对蚁群算法进行多方面改进,以实现满载率和运输距离结合的路径最优.最后通过实...     

物流配送路径优化的模型与求解

通过对多设施车辆路径优化模型的改进,建立了0-1整数规划的物流配送优化模型,并利用FLOYD算法求得各节点间的最短路径及其长度,设计了捕食搜索算法对模型进行求解.通过实例计算,取得了满意的结果。     

基于改进蚁群算法的物流配送复杂路径优化问题研究

对物流配送中这类有装卸混合和任务组合的复杂路径优化问题,建立了考虑实际载重量的动态费用计算模型,并在基本蚁群算法基础上,改变了常用的以地点为基础的编码方式,取之以具体作业作为编码基础,既简化了这类复杂路径问题的算法设计,也便于算法的编程实现,并在局部作业路径搜索时根据问题特点设计了相应的启发式算法,并通过编程运行实验,证明了该算法的有效性。     

A蔬菜运输公司物流配送路径优化研究

在现实情况中,企业经常会遇到有多个客户点需要配货,客户点的位置和货物需求状况已知,但是不能用一辆车装载所有客户点的货物,这就需要派多辆车来完成配送作业,而提供配送服务的企业希望能使配送车辆数量最少,配送车辆行驶的总路程最短,配送成本最低。为解决上述问题,以A蔬菜运输公司物流配送为例,基于节约里程法对A蔬菜运输公司物流配送路径进行优化,以实现提高物流配送效率,降低物流配送成本的目的。     

基于模拟退火算法的物流配送车辆调度问题研究

在详细分析遗传算法的局限性的基础上,构造了一种基于遗传算法和模拟退火算法的、用于求解车辆路径问题的退火遗传算法．GA和SA的结合,使得串行搜索成为多点并行搜索,混合算法的搜索行为可通过控制温度参数加以控制,且理论上GA并不影响平稳分布,因此鲁棒性必将提高。     

多点物流配送车辆路径问题(VRP)优化与实证分析

本文应用扫描算法对多点物流配送车辆路径问题进行优化,借助计算机编程实现多目标、动态车辆调度和线路优化。以河北快运为例进行实证分析,结合实例进行测试和结果分析,证明其可行性,使该算法设计更好地适应实际的需要。     

浅析物流配送中车辆调度问题

物流配送是物流活动中一种非单一的业务形式,是物流活动中直接与消费者相连的环节,在物流组成成本中,配送成本占相当高的比例,配送线路合理与否对配送速度、成本、效益影响很大.因此车辆路径问题（Vehicle Routing Problem,简称VRP）成为众多学者竞相研究的热门话题,研究配送车辆调度问题具有重要的理论价值和现实意义.     

基于TSP问题的钢铁企业物流配送路径优化模型研究

作为国民经济的基础产业,钢铁企业对国民经济的发展十分重要。生产物流在钢铁企业中是提高企业利润,降低钢铁物流成本的关键环节。对某钢铁企业物流配送路径优化进行研究,通过建立模型和求解。可以减少了配送人员的绕行,减少货物的等待时间,有效地提高提货效率。     

物流配送中的车辆路径优化问题

配送是物流活动中直接与消费者相连的重要环节。在物流的各项成本中,配送成本占了相当高的比例。运输线路是否合理直接影响配送速度、成本和效益。在高度发展的商业社会中,消费者对时间的要求越来越严格,以往的到货"日"现已转换成到货"时",于是时间窗的概念应运而生。随着商品运输呈现小批量、多品种、多频次、及时性等趋势,多用户运输路径的确定更为复杂。因此,车辆路径问题(Vehicle Routing Problem,简称VRP)成为众多学者竞相研究的热门话题。     

农村流通供应链的物流配送路径优化研究

在农村流通供应链中,物流配送是尤为重要的环节,如物流配送路径就直接关系到农村流通供应链的运作效率和运作质量,同时也关系着物流企业的生存与发展.因此,为了更好地促进农村流通供应链发展,以及更好地促进物流企业发展,加强对农村流通供应链物流配送路径的优化十分必要和重要.基于此,本文就对农村流通供应链物流配送路径的优化进行详细分析,希望能够为相关工作者提供一些参考.     

基于GIS的农资物流配送线路优化算法研究

农资物流具有较大配送复杂性,物流成本居高不下,本文引入GIS路线规划功能,结合了经典的三类优化算法,提出了混合算法,算法获得最优路线效率更高,并且通过算例对GIS下混合算法的有效性。     

商品物流配送优化策略探讨

文章分析了商品物流配送优化的必要性和重要性,并就当前商品物流配送存在的问题进行了探讨,提出了相应的策略.     

改进的遗传算法在物流配送中的应用

我们在物流配送系统的研究中,对物流配送的数学模型以及所采用的算法进行了深入的探讨,并取得了一定的成果。遗传算法的改进,一定程度上避免了早熟现象的发生,提高了遗传算法用于求解物流配送问题的效率。