有里程和软时间窗约束的开放式多车场集送货一体化车辆路径问题研究

基于现代物流业的现实状况和实际需求,研究了一个带有里程和软时间窗约束的开放式多车场集送货一体化车辆路径问题。给出一个遗传算法对该问题进行求解。在该算法中,为了提高其性能,并全面考虑所有约束,论文采取如下措施:(1)在初始种群形成之前,将各个任务的送货点按时间窗进行排序;(2)在所有任务的一个序列中用里程约束来控制车场的插入,并对软时间窗约束采取加入惩罚的方式解决。最后论文举例对该遗传算法进行说明,并对进一步的研究工作进行了展望。     

车辆路径问题:研究综述及展望

车辆路径问题是物流系统优化中的关键内容之一,是现代物流管理研究中的重要内容。文章梳理分析了车辆路径问题(VRP)的分类、模型及算法等,详细综述了多车型、多车场、时间窗车辆路径问题研究现状,指出联盟车辆调度问题、考虑车辆(供应)时间窗的车辆调度问题可能是VRP问题未来新的研究趋势。     

多车场多车型车辆路径问题的优化研究

针对多车场多车型车辆路径问题,通过建立虚拟配送中心将多车场路径优化问题转化为单一车场路径优化问题。文章建立了数学模型并利用遗传算法求解模型,同时根据问题性质对遗传算法的编码和解码方式进行改进。基于企业实例的实证研究表明:文章提出的模型对求解多车场多车型车辆路径问题具有一定的优势,能够为企业实际的物流运输调度提供决策支持。     

考虑最优会面位置的多车型拼车优化调度模型

近年来,新冠疫情的爆发以及交通管制等因素使得网约车合乘难以提供传统的门到门服务,司机和客户对会面位置的选择成为合乘中关键环节的一部分。而随着网约车平台的不断完善,各种不同车型都加入到网约车的行列中。因此,以后疫情时代为背景,并以车辆总运输成本作为目标函数,以软时间窗约束、车辆容量约束等构建考虑最优会面位置的多车型网约车合乘优化调度模型。设计相应小规模算例利用Lingo18.0求解器进行求解,并对求解结果深入分析。并将考虑最优会面位置的多车型网约车合乘优化方案与未考虑最优会面位置的多车型网约车合乘方案进行对比,以此验证了模型的合理有效性。对于突发公共卫生事件下的网约车合乘调度优化有一定的参考价值,为实际的网约车合乘问题提供更经济的合乘方案。     

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。     

时间窗约束下的非满载车辆优化调度算法研究

在车辆优化调度问题上．文章将配送车辆根据任务的性质分成满载和非满载两类问题。针对时间窗约束下的非满载车辆优化调度问题，同时考虑特定的时间窗和车辆客量、行驶距离等约束条件．运用数学规划理论对其进行了研究。并在分析其数学模型的基础上．给出了实例分析，对提高物流配送效率和降低成本具有重要意义。     

基于动态时间窗的满载车辆调度系统

针对时间约束在满载问题中的复杂性,建立了一个考虑装载时间和次序的具有动态时间窗的满载车辆调度模型,并给出了一个基于动态构造原理的启发式算法.该模型和算法改进了以往在满载问题中对时间窗的考虑,使得解更具有实际派车意义,以此为核心的软件-车辆调度系统在实践中取得良好效果.     

考虑客户分级的冷链物流多温共配车辆路径优化

考虑客户分级的冷链物流多温共配车辆路径问题,结合软时间窗约束,依据多温共配特性对客户实施分级处理,建立以车辆运输成本、蓄冷箱成本和时间惩罚成本之和最小为目标的多温共配车辆路径优化模型,设计相应的单亲遗传算法对模型进行求解。实验结果表明,该模型能够引导企业优先服务重要客户,从而提高企业的竞争力。     

蚂蚁算法在复杂性运输路径问题中的应用——多车场多车型路径问题

车辆路径问题中,行驶路线往往取决于一系列约束条件,如配送中心个数,货物需求量,交发货时间,车辆容量限制等。要想达到一定的目标,如路程最短,费用最小,时间尽量少,车辆尽量少等,就得借劲于合适的算法去解决实际的问题。蚂蚁算法在解决著名的旅行商（TSP）问题上已取得了很好的成效,目前已陆续渗透到其他问题的求解上。文章主要针对多车场多车型车辆路径问题,用蚁群算法以及蚁群算法的优化算法去解决一些实际问题。     

具有模糊可选时间窗的VRPSPD问题及其混合遗传算法

在经典VRP问题的基础上引入了模糊预约时间和可选时间窗的概念,从顾客满意的角度研究了具有同时配送和回收的车辆路径优化问题,建立了求解此问题的多目标混合整数规划模型,设计了求解此模型的混合遗传算法,并对已有文献中的算例进行了估算求解,估算结果表明,基于2-opt的混合遗传算法在求解没有时间窗约束的VRPSPD方面有比较好的性能.     

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。     

基于模糊综合评价和神经网络的烟草配送车组评价模型

在综合研究烟草系统配送车组特征并结合现场实际调研的基础上,构建了烟草配送车组综合评价模型,提出了烟草配送车组综合评价指标体系。运用神经网络方法,基于用户满意度对于车组综合评价指标权重进行赋权训练,依据训练结果确定指标重要程度从而得到组合权重,建立了用户满意度对车组客观指标间的引导联系。考虑到丰富后的车组综合评价系统的多目标、多层次以及指标数据的模糊、不确定性等特点,采用模糊综合评价方法进行研究,并结合案例进行了实证分析,结果证明该指标体系更加全面且较好地反映了客户满意度水平。     

运用模糊数学方法进行客户关系价值判定

本文采用模糊数学当中模糊综合评判的原理与方法达到评价判定客户关系价值的目的。文中所建立的客户关系价值的模糊综合评判模型属于二级模糊综合评判,其指标体系的主准则层由“客户贡献价值”、“客户认同感与忠诚度”、“企业支付的客户成本”三个指标组成,并采用Delphi法设计各评价指标权重和评估子准则层。文章力图为客户关系管理中客户价值判定、客户分类及客户组合设计与管理等实际问题提供思路与方法。     

带时间窗的多目标配送线路选择问题的目标规划模型

基于客户等待时间的含义和目标规划原理,为带时间窗的多目标物流配送线路选择问题构造了线性目标规划模型。建模时考虑了运输费用最小、运输时间和所有客户的等待时间最短三个相互冲突的目标。     

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。     

混合柔性充电策略支持下的电动汽车配送路径优化

针对电动汽车在市区配送中应用越来越广泛的现象,提出了混合充电策略支持下带时间窗的电动汽车路径规划问题。在充电站,电动汽车可以选择快速充电方式充满电池或充一部分必须的电量,也可以选择直接更换满电状态的电池,这种柔性的充电策略为电动汽车提供了更灵活的运作方式,降低配送的时间和成本。通过引入充电策略相关的决策变量,在车辆路径问题的基础上,建立了混合充电策略的电动汽车路径优化的非线性混合整数规划模型。设计了一种改进的蚁群算法,通过集成局部搜索算法,提高了问题求解的效率。最后通过三个具有不同客户点分布特征的实例验证了算法的有效性,并分析了混合充电策略的影响。     

4PL模式下基于时间资源调度的供应成本优化研究

订单时间是影响供应成本的主要因素,合理的进行时间资源调度更是供应成本优化的关键所在。现有的第四方物流(Fourth Party Logistics,4PL)路径优化研究只关注物流环节的时间和成本因素,没有与物流上一环节的整合。本文提出将4PL服务拓展到客户的生产环节,在供应商的生产时间窗约束下,构建模型得到生产时间与物流时间的最优组合方案使供应商供应成本最低。最后基于一个实例的分析,验证了该模型能有效帮助4PL为客户提供最优供应方案。     

基于模糊聚类-ABC控制法的百货企业市场细分研究

文章采用模糊聚类算法,根据顾客的月消费水平隶属度进行百货企业的市场细分,提出基于ABC控制法的顾客目标市场定位,为百货企业提供决策依据。     

企业一线销售人员授权成熟度评价研究

随着市场竞争加剧,顾客需求多样化,越来越多的企业授权给自己的一线销售人员,企业管理人员愈发关注哪些一线销售人员适于授权以及如何评价企业一线销售人员的授权成熟度等问题。本文建立了企业一线销售人员授权成熟度的指标体系;采用层次分析法确定了各级指标的权重;构建了企业一线销售人员授权成熟度模糊综合评价的数学模型;最后通过实例验证了层次分析法与模糊综合评价相结合的企业一线销售人员授权成熟度评价方法的合理性与可靠性。