考虑新鲜度约束的生鲜冷链配送路径优化研究

随着生鲜市场交易规模日益增加,生鲜冷链配送中存在着"损耗高、保鲜率低、冷链流通率低、成本高"等一系列现实问题。因此可构建车辆使用成本、配送运输成本、配送制冷成本、碳排放成本、生鲜产品新鲜度和时间窗惩罚成本的生鲜冷链配送车辆路径优化模型,提出变邻域搜索改进遗传算法,并通过MATLAB软件对生鲜配送路径进行仿真得出配送总成本最优解,结果表明:变邻域搜索改进遗传算法(VNS-GA)求解的结果更加有效地避免了遗传算法出现局部最优解的情况,同时能降低总配送成本。     

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。     

基于软时间窗约束的生鲜食品配送路径优化研究

随着购物平台的便捷化,居民购买生鲜食品的方式也逐渐转为线上,即时配送应运而生。本文以优化生鲜食品配送成本为目标,考虑固定成本、运输成本、等待惩罚成本等费用最小化为目标,通过引入软时间窗惩罚函数构建相应数学模型,采用遗传算法和模拟退火算法进行仿真实验对比,计算出区域内最优配送路径及其最小成本,同时也为即时配送业不断发展提供决策和支持。     

考虑多类型产品新鲜度的生鲜配送路径优化

生鲜产品由于其特殊性,在配送过程中存在损耗。针对不同种类的生鲜产品,差异化新鲜度敏感系数,引入生鲜努力保鲜系数,构建生鲜产品新鲜度函数,同时考虑固定成本、运输成本、制冷成本、货损成本及时间惩罚成本,构建了生鲜配送路径优化模型。设计混合遗传粒子群算法进行求解,验证了模型的合理性及算法的有效性。对比不同的生鲜努力保鲜系数对各项成本的影响,得出综合成本最优的保鲜策略,为生鲜企业末端配送优化提供参考。     

时变交通下社区团购生鲜配送多目标优化

针对社区团购生鲜配送过程中面临的时变交通问题,以总配送成本最小和配送时间最短为目标,综合考虑生鲜最低新鲜度、软时间窗和车载限制等约束,建立了时变交通下社区团购生鲜配送双目标优化模型。采用极大极小归一化和线性加权的方法,将双目标转化为单目标,并设计了改进的遗传算法进行求解。最后通过算例验证了模型和算法的有效性,并分析了交通状况的变化对生鲜配送过程的影响。     

带时间窗的应急救助物资配送车辆路径优化模型研究

在自然灾害突发后,必须将救助物资在规定的时间内运送到受灾点.针对带有时间窗的应急救助物资配送车辆路径优化问题进行研究,建立车辆路径优化模型并运用了蚁群算法进行求解,取得了较好的效果.     

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。     

带时间窗的应急救助物资配送车辆路径优化模型研究

在自然灾害突发后,必须将救助物资在规定的时间内运送到受灾点。针对带有时间窗的应急救助物资配送车辆路径优化问题进行研究,建立车辆路径优化模型并运用了蚁群算法进行求解,取得了较好的效果。     

带混合时间窗的配送车辆路径问题研究

针对传统的配送车辆路径问题,在传统的运距及容量等限制下,增加客户的混合时间窗和车辆在客户点的服务时间,以惩罚、配送总成本最低为目标,构建出带有混合时间窗的车辆路径问题的数学模型.并引入优良基因及最优个体保护策略改进遗传算法,同时设计参数自适应调整公式调整交叉概率,设计了带混合时间窗的配送车辆路径问题的改进遗传算法,最后由实例证明了VRPMTW模型及遗传算法的有效性.     

基于前景理论的电动汽车配送路径优化

针对带时间窗的电动汽车物流配送路径优化问题,基于前景理论的价值函数量化了客户对电量补给的行为感知,由此设计了超时配送的补偿费用函数;并以补偿费用、充电费用、车辆行驶费用组成的配送总成本最低为目标,构建了决策模型,采用改进的遗传算法进行求解;最后通过Solomon-R101算例对模型及算法进行验证,得到的配送方案可以兼顾客户高满意度、高时效性、高载重量和低成本四个方面。     

社区团购中生鲜产品冷链物流优化策略研究

在疫情的推动下,社区团购发展迅速,生鲜产品作为社区团购中的核心品类,受到人们的广泛关注。但由于生鲜产品自身的特点,在运输过程中需要冷链物流对其进行温度和湿度的控制。文章从生鲜产品的冷链物流出发,分析了其发展现状、发展环境以及存在的问题,最终针对这些问题提出了相应的优化建议,并对冷链物流企业实践管理起到借鉴作用。     

基于遗传算法的企业配送路径问题研究

为提高企业竞争力,加快企业发展,企业已将优化重点转向物流配送环节,文中通过遗传算法设计并求解企业配送路径问题,设计合理的配送路线,提高配送效率,降低物流成本。     

带软时间窗的O2O外卖即时配送优化研究

针对当前外卖平台在面对日益渐增的订单量时,无法保证配送时效的情形,建立以平均每单服务时间最小为目标的O2O外卖即时配送订单分配和路径优化模型,针对订单有软时间窗约束的特征,设计了基于VRP的改进遗传算法.通过模拟仿真验证了模型的合理性以及算法的有效性,进一步改变更新时间与配送员数量等参数,测试该算法的稳定性,发现外卖平...     

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.     

考虑新鲜度的多目标绿色冷链路径优化问题与算法

针对冷链物流配送中碳排放成本较高以及客户对生鲜品新鲜度要求较高的问题,为了满足企业降低综合配送成本,提高配送效率,实现低碳绿色出行的目标,构建了以碳排放量、平均新鲜度、综合配送成本为目标的多目标车辆路径模型。然后设计将变邻域算子融入自适应遗传算法中,对模型进行求解,解决了遗传算法过早成熟的问题,提高了算法的求解效率。最后进行算例计算和对比分析,不断调整算例范围,验证了模型和算法的有效性,为提高送达时生鲜品的新鲜度水平,降低碳排放量,辅助企业进行实际配送抉择提供了新思路。     

基于改进蚁群算法的时间窗约束下物流配送车辆路径优化研究

物流配送车辆路径优化作为一个涉及多影响因素、多目标需求的组合优化问题,其中带时间窗约束的物流配送车辆路径优化问题更是一个NP难题,较难得到最优解。文章分析带时间窗约束的车辆路径问题并建立相应数学模型,提出将变异和动态信息更新的改进蚁群算法应用于解决这类优化问题,同时仿真实验结果表明该算法能快速收敛于全局最优解,能有效地解决有时间窗约束下的物流配送车辆路径优化问题。     

带软时间窗车辆路径问题改进遗传算法

研究了考虑车辆数和总成本情况下的软时间窗车辆路线问题的多目标规划问题.提出了一种改进的遗传算法,在算法中利用适应度函数解决了两个目标之间的平衡问题.通过修改交换算子,不仅增加了算法的搜索能力,还去掉了种群差异性的限制.通过实例验证说明该算法能有效地解决软时间窗车辆路线问题,为实际应用提供有力的决策支持.     

带软时间窗车辆路径问题改进遗传算法

研究了考虑车辆数和总成本情况下的软时间窗车辆路线问题的多目标规划问题。提出了一种改进的遗传算法,在算法中利用适应度函数解决了两个目标之间平衡问题。通过修改交换算子,不仅增加了算法的搜索能力,还去掉了种群差异性的限制。通过实例验证说明该算法能有效地解决软时间窗车辆路线问题,为实际应用提供有力的决策支持。     

多时间窗车辆路径问题的数学模型及算法

研究了多时间窗车辆路径问题,增加了车容量及最大行驶距离等限制条件,以总成本最低为目标,建立了整数线性规划模型,并利用Lingo软件编写了求解该模型的精确算法程序。然后通过引入最优个体保留机制对传统的遗传算法进行改进,设计了求解多时间窗车辆路径问题的遗传算法,最后通过具体实例验证了模型及算法的有效性。     

多时间窗车辆路径问题的数学模型及算法

研究了多时间窗车辆路径问题,增加了车容量及最大行驶距离等限制条件,以总成本最低为目标,建立了整数线性规划模型,并利用Lingo软件编写了求解该模型的精确算法程序.然后通过引入最优个体保留机制对传统的遗传算法进行改进,设计了求解多时间窗车辆路径问题的遗传算法,最后通过具体实例验证了模型及算法的有效性.