应急物流中心选址与配送路径优化研究

文章从应急物流的基本概念及特性出发,分析应急物流与一般商业物流存在较大差异性,阐述应急物流不同于一般商业物流所涉及的关键技术和物流系统运作流程,提出了应急物流体系研究的必要性,以及应急物流中心选址与配送路径选择的关键性,在此基础上构建基于模糊层次分析法的应急物流中心选址模型,并建立了灾害过程中应急物资配送路径优化模型,最后利用案例解析证明模型的可靠性。     

基于数学分析的应急物流资源配送优化

从整数规划数学模型构建的角度研究了应急物流系统中应急物资配送优化的问题,认为为了满足突发事件对于应急物资的紧急需求,可以通过对可重复利用物资和不可重复利用物资的综合考虑并在应急物资供应链内部实现物资转运调拨策略,并构建了应急物流系统物资配送优化模型,综合考虑了突发事件的动态性和不确定性、突发事件在未来事件内可能的物资潜在需求等,并引入了机会成本参与问题分析,从而能够更为科学地为应急物资配送优化方案的制定提供科学依据.     

基于蚁群算法的甘肃省应急物流配送路径优化研究

针对甘肃应急物流运输与配送问题,构建了配送车辆数最少和车辆行驶总距离最短的多目标应急配送模型,设计蚁群算法对应急物流配送路径模型求解,兼顾考虑多个制约条件下,优化应急配送路线,并以定西市漳县和岷县的二十八个乡镇为算例进行分析,求解配送路线,假设配送中心有容量不同的车辆,每个受灾点只能由一辆车提供配送服务,每条路线上只有一辆车配送,同时规定车辆从配送中心出发完成配送任务后再返回配送中心,研究结果表明蚁群算法对配送路径优化的优越性。     

云计算环境下的物流资源调度算法研究

针对系统处理大规模物流调度信息能力不足的情况,提出了一种基于云计算环境下的物流资源调度优化模型对问题进行求解.在云计算环境下处理订单信息、车辆调度信息,并针对所有订单生成最合理的配送方案,通过对物流主要资源配送车辆的调度研究,建立配送路径算法模型以及最小配送成本算法模型,作为物流资源调度方案的解决策略.通过仿真结果表明,该算法能有效处理大量的物流资源调度信息,同时缩短计算求解时间.     

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。     

基于航空运输的应急物资配送网络优化研究

近年来突发事件的频发给我国带来了重大的生命财产损失,应急物资配送网络的合理构建是提高我国突发事件应急处置能力的重要途径之一.提出一个抗风险能力强、反应速度快、成本节约的基于航空系统的应急物资配送网络目标规划模型,优化应急物资配送中心布局以及应急配送网络的组织形式,并选取全国100个通用机场为例进行实证分析.研究结果表明,最佳的应急物资航空配送网络是以长春、乌鲁木齐、济南、成都、南昌为配送点的中心辐射式网络,且该网络布局形式的投入成本随应急反应时间的缩小而大幅上升.     

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。     

"卡车+无人机"联合配送路径规划问题研究

针对农村物流基础设施和技术装备落后引起的农村电商物流配送成本高问题,采用了"卡车+无人机"的联合配送模式,并设计了三阶段规划求解方法.第一阶段,采用K-means聚类算法对客户进行分组;第二阶段,基于TSP模型的卡车行驶路径优化;第三阶段,建立多约束条件下的以总配送成本最小化为目标的路径规划(ECVRPTW-D)模型,并采用改进的模拟退火算法求解.最后通过算例验证模型的合理性和算法的有效性,为农村物流配送规划提供参考.     

电力物资应急管理协同机制及体系研究

针对物资物流问题提出了电力物资应急管理协同机制,通过构建电力物资供应链应急物资供应的体制,将电力企业应急物流信息平台的功能发挥出来,在电力物资应急管理三级配送体系的帮助下实现更加有效、快捷的应急物资配送.     

智慧物流背景下无人机配送发展分析

智慧物流是物流业发展的必然趋势,无人机配送是智慧物流发展的必然结果。通过分析智慧物流背景下,无人机配送的发展现状以及存在问题,从而提出相对改进建议,从而为企业完善物流配送体系提供借鉴。