基于免疫粒子群优化算法的物流配送车辆调度算法

将物流企业的车辆调度问题建模为一个单目标多约束的优化问题,将免疫原理与粒子群优化算法相结合,提出了一个车辆调度的免疫粒子群算法.该算法能在群体进化时注入满足约束的疫苗,从而加快种群寻优的效率,得到质量更高的解.实验结果显示:相比传统的遗传算法和粒子群算法,该方法能够得到更加满意的车辆调度结果.     

基于免疫粒子群算法的应急物流配送车辆调度研究

以应急物流为背景,通过分析应急物流车辆调度问题的特点,在满足时间限制条件的基础上充分考虑车辆的载重和体积的限制,建立以运输距离最短和运输车辆最少的双目标车辆调度模型,并用免疫粒子群算法实现对模型的求解,来验证模型和算法的可行性和有效性。     

基于粒子群算法的应急物流配送车辆调度研究

结合应急物流配送的车辆优化调度问题,根据应急物流配送的突出特点,对应急物流配送车辆调度路径优化进行了探讨。并建立应急物流配送车辆调度模型,用粒子群算法对车辆的配送路径进行优化。最后通过对实例的分析,验证了本文所提出的模型、算法具有合理性和可行性。     

物流配送车辆优化调度

本篇文章对物流配送的概念以及需要进行的工作环节进行了简要的介绍,分析了物流配送车辆优化调度的类型,并且探讨了进行落实需要的研究,希望能够帮助物流配送车辆优化调度顺利的完成。     

免疫算法在应急物流配送车辆优化调度中的应用

应急物流是处理各类突发事件对物资、人员的需求进行紧急保障的一种特殊物流活动？文章根据应急物流的特点，将免疫算法用于应急物流车辆调度研究中，同时通过算例，证明用免疫算法优化车辆行驶路径的有效性和可行性。     

基于混合粒子群算法的配送车辆复杂路径优化

提出了基于混合粒子群算法(PSO)的配送车辆复杂路径优化方法,描述了混合PSO的原理和流程,并将其运用到物流配送路径优化问题中。实验结果显示,该方法能得到满意的路径优化结果。     

基于微粒群算法的农产品物流配送路径优化研究

通过分析农产品物流配送的特点和对车辆调度的影响,对车辆数目不确定的带时间窗的车辆路径问题进行描述,建立起受成本影响、有时限的农产品物流配送路径优化模型,利用复合最优模型微粒群算法对该模型进行求解,并进行案例比较分析。文中所提出的农产品物流配送优化模型对降低农产品物流配送成本,提高农产品物流配送效率具有较好的实用价值。     

平均最优信息粒子群算法在车辆调度中的应用

针对标准粒子群算法在求解车辆调度问题中存在的易陷入局部最优、早熟等缺陷,从粒子群算法本身出发,引入粒子个体与群体的平均信息,提出一种基于平均最优信息的粒子群算法(AVGPSO),该算法利用粒子个体最优信息和全局最优信息的平均值来提高全局搜索能力。将该算法应用到车辆调度问题中,并与标准粒子群算法进行比较。实验结果表明,该算法在解决车辆调度问题中表现出了更优的性能,是解决车辆调度问题的有效方法。     

物流配送车辆调度优化方法比较研究

目前，对物流配送车辆优化调度问题（VRP）还是一个研究热点．许多学者采用了各种优化方法来解决实际问题。本文综述了物流配送车辆调度问题的各种优化方法．对其发展历程．优缺点、适用性等都作了详细的说明，并对它们作以比较分析，从而找到最适合现实状况的优化方法。     

物流配送车辆调度路径优化问题算法研究

近年来,我国物流运行总体平稳,物流需求规模保持较高增幅,物流业增加值平稳增长,但经济运行中的物流成本与其他发达国家相比依然较高。车辆调度配送路径优化问题同时涉及能源消耗和废物的排放问题,随着人们对环境问题给予越来越多的关注,因而其一直是国内外研究的热点。同时物流配送车辆调度问题在企业运营中起着重要的作用。文章首先简介了车辆调度问题,然后从研究的精确算法和启发式算法两方面较为详细地论述了国内外有关车辆调度问题的研究现状,总结了研究中存在的问题,并对物流算法的发展进行了展望。     

基于微粒群优化算法的物流配送中心选址问题研究

结合物流配送中心选址的特点，建立数学模型．在此基础上研究了基于微粒群算法的物流多配送中心选址问题，得到一种新的多配送中心选址方法。仿真结果证明此方法比传统选址方法更适合多配送中心选址和非线性问题的优化，并且具有传统算法所不具备的灵活性，适用多样的物流配送模型。     

基于改进离散粒子群优化算法的逆向物流选址模型研究

针对逆向物流中存在的问题,为了降低逆向物流总成本,提高逆向物流的运转效率,对逆向物流的选址问题进行了重点研究。以离散粒子群优化算法为基础,对粒子进行重新编码,使得算法的收敛速度加快,挖掘精度提高,选择一个合适的回收中心。     

基于改进离散粒子群优化算法的逆向物流选址模型研究

针对逆向物流中存在的问题,为了降低逆向物流总成本,提高逆向物流的运转效率,对逆向物流的选址问题进行了重点研究.以离散粒子群优化算法为基础,对粒子进行重新编码,使得算法的收敛速度加快,挖掘精度提高,选择一个合适的回收中心.     

基于微粒群算法的配送中心选址研究

作为挖掘现代企业利润源泉的突破口,配送在物流活动中占有举足轻重的地位。多网点配送中心选址是后续物流活动开展的首要条件,对于该问题的研究具有现实意义。由于微粒群算法的普适性、鲁棒性、全局搜索性等特点,在求解复杂问题中能够较好地体现其优越性。结合运筹学中的运输规划的思想,对复杂的数学模型进行了简化,并针对问题的特点构造了求解编码机制。根据文献资料,将其中的仿真数据进行了整合,使得数据具有一定的现实意义,并用微粒群算法进行求解,得到了较好的效果。     

基于聚类算法的云平台物流调度模型研究

基于聚类算法的云平台是当前公有云的主要应用形式.平台整体资源利用率最大化、单虚拟机性能的最优化以及平台的服务接受率是聚类算法的设计目标.抽象出基于聚类算法的交叉环物流服务模型,对物流的服务模式、交叉环物流调度服务器等进行了设计.在此基础上对函数聚类算法各种需求向量的交叉环物流调度进行优化分析,最后在自主研发的云计算平台上验证了可行性.     

基于聚类算法的云平台物流调度模型研究

基于聚类算法的云平台是当前公有云的主要应用形式。平台整体资源利用率最大化、单虚拟机性能的最优化以及平台的服务接受率是聚类算法的设计目标。抽象出基于聚类算法的交叉环物流服务模型,对物流的服务模式、交叉环物流调度服务器等进行了设计。在此基础上对函数聚类算法各种需求向量的交叉环物流调度进行优化分析,最后在自主研发的云计算平台上验证了可行性。     

带时间窗车辆路径问题的混合量子粒子群算法

针对带时间窗的车辆路径问题,采用混合量子粒子群算法对该问题进行了求解,该算法将量子粒子群算法与模拟退火算法相结合．充分发挥量子粒子群算法全局寻优能力强以及模拟退火算法局部寻优能力强的特点,从而能有效地避免早熟。仿真结果表明,该算法不仅收敛速度快,而且还具有较高的求解质量。