受时间窗约束的随机定位-运输路线优化

在物流系统中,配送和运输受时间窗限制.研究基于时间窗约束的随机定位-运输路线安排问题(LRP)优化,建立了该问题的数学模型,提出一种一阶段的改进遗传算法.通过仿真算例,验证了该模型及算法的有效性.     

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。     

基于距离和时间的物流运输路线优化分析

旨在帮助物流运输企业选择正确的运输路线,以提高运输效率,降低运输成本,改善服务质量。在选择合适的运输路线时,传统的优化方案往往只考虑单一的影响因素:距离或时间。运行距离最短,并不代表运行时间最短,因为没有考虑各条线路的运行质量。因此,文章采用了实证和对比的分析方法,通过对运行时间和距离都设定权数、通过加权组合来优化运输路线,从而得出同时考虑运输距离和时间的优化方案才更具有实际意义的结论。     

基于时间约束的物流运输路线优化

在分析车辆运输费用和运输时间的基础之上,建立一个以规定时间内最小费用为目标的物流调度路线优化数学模型。同时给出车辆路线问题的求解算法思路和计算流程,并结合实例,采用Dijkstra迭代方法,讨论该算法的应用。从而为在物流调度的车辆运输路线优化中实现在满足时间约束条件下达到运输费用最低提供依据和方法。     

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。     

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。     

基于遗传算法的带时间窗约束车辆路径问题研究

在建立带时间窗约束物流配送路径优化问题数学模型的基础上,构造了求解该问题的遗传算法,并进行了实验计算.计算结果表明,用遗传算法进行物流配送路径优化,可以方便有效地求得问题的最优解或近似最优解.     

集成物流管理系统中定位-运输路线安排问题评述

在分析定位-配给问题(LAP)和运输路线安排问题(VRP)概念的基础上,对定位-运输路线安排问题(LRP)的含义进行了界定,并详细地介绍了近几十年来国内外关于LRP问题的研究现状,最后提出了将来LRP问题的研究重点.     

集成物流管理系统中定位-运输路线安排问题评述

在分析定位-配给问题(LAP)和运输路线安排问题(VRP)概念的基础上,对定位-运输路线安排问题(LRP)的含义进行了界定,并详细地介绍了近几十年来国内外关于LRP问题的研究现状,最后提出了将来LRP问题的研究重点。     

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。     

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。     

遗传算法在军事物流运输路径选择中的运用

对物流中常见的运输路径选择问题进行了基于遗传算法的的分析，并主要针对军事目的中的时间限制问题（时间窗），结合军事物流的特点，对其遗传算法模型进行了一定的改进。     

物流配送路径优化问题的模型及改进混合算法

在建立带有时间窗的物流配送路径优化问题数学模型的基础上．构造了求解该问题的遗传模拟退火混合算法。该混合算法利用了遗传算法较强的全局搜索能力和模拟退欠算法较好的局部搜索能力,克服了两种算法各自在寻优方面的不足,使其在全局最优搜索和计算速度方面都有了很大的提高。最后经仿真试验证实了混合算法解决物流配送路径优化问题的优越性。     

基于遗传算法的生鲜农产品冷链物流网络优化问题研究

主要针对我国生鲜农产品冷链物流网络的规划布局问题展开研究和分析,以农产品产地、预冷站和生鲜农产品配送中心三个层次为重点,构建了生鲜农产品冷链物流网络布局的数学模型并应用遗传算法进行了求解分析,为进一步研究冷链物流网络布局问题提供参考。     

汽车再制造逆向物流网络优化设计

首先构建了汽车再制造逆向物流网络混合整数线性规划模型,然后设计了基于遗传算法的求解汽车再制造逆向物流网络优化模型的启发式算法,最后通过算例验证了网络设计方法的有效性。     

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。     

基于混合优化算法的带时间窗的车辆调度问题求解研究

论文建立了带时间窗的车辆调度问题的数学模型，并针对遗传算法在局部搜索能力方面的不足，提出将模拟退火算法与遗传算法相结合，从而构造了求解车辆调度问题的混合优化算法，并进行了实验计算。计算结果表明，用这种混合优化算法求解车辆调度问题，可以在一定程度上用模拟退火算法突跳性克服遗传算法在局部搜索能力方面的不足，从而得到质量较高的解。     

区域物流中VRPTWSDP问题的混合遗传算法

研究了区域物流中带时间窗约束的具有同时集送货需求的车辆路径问题（VRPTWSDP）,给出了VRPTWSDP的混合整数规划模型,设计了求解VRPTWSDP的混合遗传算法（HybridGA,HGA）。算法以最优划分方法计算适应值,邻域搜索法作为变异算子,设计了新颖的交叉算子和群体更新策略,定义了群体多样性结构和变异概率的变化规律。对典型VRPTWSDP实例进行测试的结果表明：HGA算法能较快地获得小规模问题的最优解,并能有效地求解大规模的问题。