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。     

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。     

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。     

基于改进遗传算法的连锁便利店配送路径优化研究

针对零售超市较高的送货时间段、服务时间要求,构建以配送费用最小为目标的带时间窗物流配送路径优化模型,以优化零售小店物流配送网络、提高物流配送质量为目的,采用改进遗传算法对模型进行求解。以石家庄部分苏宁小店为例,对其物流配送路径进行研究,优化后路径配送费用比优化前降低21.5%,研究结果为企业确定经济、合理的配送路径提供参考。     

共同配送模式下冷链物流的配送优化途径分析

随着人民对生鲜产品的需求增加,广西生鲜冷链物流企业也日益增加,仓储和配送一条龙服务的企业也越来越多,但冷链物流是重资产、运营成本高的行业,降低配送成本促进冷链物流企业健康发展尤为重要。本文对阐述了冷链物流配送现状,提出了冷链物流配送优化方法,通过有效推动共同配送模式,促进冷链物流健康发展。     

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。     

基于Matlab物流配送路径优化问题遗传算法的实现

在物流管理学中。研究物流配送路径优化问题并选取恰当的配送路径。可以加快对客户需求的响应速度．提高服务质量，增强客户对物流环节的满意度。降低服务商运作成本。但由于物流配送路径优化问题是一个NP—hard问题，使用传统优化方法很难得到最优解或满意解。本文基于Matlab进行了物流配送路径优化问题遗传算法的编码．利用Matlab强大的数值计算能力较好地解决了这个难题并进行了实例验证．对物流企业实现科学快捷的配送调度和路径的优化有实际意义。     

考虑时间窗与新鲜度损耗的社区团购生鲜产品配送路径优化研究

随着社区团购交易规模日益增加,配送中存在的损耗高、满意率低等问题也逐渐显露出来,生鲜产品作为社区团购配送中的主要产品,对时间和货物品质有着更高的要求。因此,文章在时间窗约束下,以总成本最小为目标,构建了考虑时间窗与新鲜度损耗的社区团购生鲜产品配送路径优化模型,设计并改进遗传算法,使用Matlab进行求解,通过算例验证了模型的有效性与改进算法的优势,提高了社区团购生鲜产品配送效率,为社区团购电商企业配送服务提供了理论指导。