基于节约算法的多车种分送式运输模型

启发式算法是借助于某种直观推断或试探来解决问题的方法。基于C-W节约启发式算法,加入了带车种的选择及价格差异对算法进行修正,以对非满载车辆路径及方案进行选择,优化函数目标。通过实例模型的计算,结果分析表明:在多车种选择及价格差别情况下,本算法能够起到一定的优化作用。     

基于节约算法的车辆路径问题研究

车辆路径问题是物流配送中的决策难题,配送成本的减少成为优化的主要目的,而科学家们对车辆调度优化采用的方法层出不穷。本文针对节约算法做了简单的概述与研究,并以飞马快运公司为例,采用节约算法对该公司的车辆调度进行简单的调整。     

车辆路径问题的节约算法改进

节约算法作为求解车辆路径问题的一种启发式方法,将节约算法进行改进将有助于实现配送路径的优化选择。本文基于对节约算法中优先策略进行选择,对节约算法做出一定的改进,通过对思路及程序进行详细介绍,并将其运用到具体案例中,最终得到了较为满意的路径策略选择。     

C-K节约算法在配载车辆调度问题上的应用研究

本文借鉴多重旅行商问题的模型结构,建立配载车辆调度模型。通过改进C-K节约算法,在线路连接过程中插入时间窗约束和车辆容量约束的检验子程序,求解调度模型。研究表明改进C-K节约算法是求解配载车辆调度问题的有效算法。     

C—K节约算法在配载车辆调度问题上的应用研究

本文借鉴多重旅行商问题的模型结构，建立配载车辆调度模型。通过改进C—K节约算法，在线路连接过程中插入时间窗约束和车辆容量约束的检验子程序，求解调度模型。研究表明改进C—K节约算法是求解配截车辆调度问题的有效算法。     

基于节约算法和改进节约算法的配送路线优化

运用节约算法对山东某葡萄酒配送中心的配送实例进行配送路线的优化,优化的过程中总结出传统的节约算法的不足之处,通过分割配送对节约算法进行改进,用改进的节约算法来优化相同案例,证明改进的节约算法能有效提高车辆装载率、减少所需车辆数、节约里程数。     

数字经济背景下基于ABC-ACO算法的冷链物流运输管理研究

随着信息技术的发展,数字经济在影响现代物流产业的同时也为冷链物流运输管理注入了新的活力。冷链物流产品在配送运输过程中,除了要关注时效性,还要关注客户的满意度。综合考虑时间窗约束和配送车辆载重量约束,以冷链物流配送车辆的运输距离最短和客户满意度最大为目标建立数学模型。通过引入人工蜂群算法(ABC)的分级思想,对蚁群算法(ACO)进行改进,并对每条路径上的信息素浓度做出限制,将其控制在一个已知的范围内,有效弥补蚁群算法早熟和搜索停滞的缺点,进而利用改进蚁群算法来求解该数学模型。最后,利用MATLAB软件对A城市某生鲜农产品冷链物流配送进行仿真,测试出改进蚁群算法的性能要优于基本蚁群算法和遗传算法,并为配送中心今后的物流配送指明了方向。     

改进的粒子群算法在VRP中的应用

运输调度问题在理论和实践方面都是一个难题。粒子群算法是一种可以解决复杂组合优化问题的有效求解算法。提出了改变惯性权重的粒子群算法,并应用该方法用于求解典型的运输调度问题,结果表明,所提出的方法不仅能得到理想的结果,而且减少运算时间。     

有时间约束的非满载车辆调度问题的启发式改进算法

非满载的车辆调度问题可以看作是有容量限制的TSP问题,本文通过对TSP问题的C-W算法进行改进,从而找到了非满载、有时间约束的VRP问题求解的途径,并通过8个客户的实例进行验证,可以找到满意解。     

基于节约矩阵法的物流配送决策问题

本文针对由子库向零售点配送货物的路径选择问题,综合运用节约矩阵法、贪心算法以及旋转扫描法选择每辆车需要配送的零售点并安排配送路线,使得总运输距离最短进而降低运输费用。     

基于改进MMAS的多配送中心车辆调度问题研究

针对城市多配送中心车辆调度问题,在分析最大最小蚁群算法的基础上,提出了改进MMAS算法,该算法重点对信息素的挥发机制进行探讨,并引入自适应机制对信息素的确定方案进行改进。实验结果证明,改进MMAS算法对于优化多配送中心物流车辆路径问题是有效的。     

最短路算法在物流运输中的应用及改进

本文运用迪克斯特洛算法及改进的最短路方法研究物流运输中的最短路优化问题,并针对多路径选择及有故障情况进行特殊处理,研究物流运输中的最短路径问题。     

基于改进遗传算法的库存与配送系统联合优化研究

库存与配送联合优化可以提高物流运作效率,有效降低成本,本文基于供应商管理库存构建了一个但供应商对多零售商配送模型,并结合C—W算法,对遗传算法进行改进运用于构建的模型求解,实例验证说明了改进算法对库存一配送问题求解的有效性。     

制糖企业原料运输环节车辆调度优化研究

随着崇左市制糖产业经济的迅速发展,蔗糖原料运输作为制糖企业的关键环节而备受关注。基于车辆优化调度的若干理论研究成果,对崇左市制糖企业进行调查研究,分析崇左市糖业在路线规划,车辆调度等原料运输中的诸多问题,通过提出改进运输模式、合理规划路线等对策解决制糖企业存在的相关问题,为崇左制糖企业原料运输环节提供高效性、省时性的优化参考,以达到有效减少企业成本,增加企业收益的目的。     

基于DNA进化算法的多目标物流配送路径优化

本文基于建立一种多目标物流配送车辆调度模型的基础上,采用DNA进化算法求解该问题,克服传统算法的求解速率低,易陷入局部最优的问题,为进一步研究物流配送优化调度问题提供参考。     

一种改进的 Linux 实时进程调度算法 ——RAD 算法

在 Linux 实时进程调度算法中,RM 算法是一种针对任务周期的长短来确定优先级调度算法,EDF 算法是以最后期限的 顺序来指定优先级的动态调度算法,这两种算法在 Linux 内核调度算法中都得到广泛应用。在深入分析以上两种算法优缺点的基础 上,提出将两种算法优点合并,根据进程的重要程度和紧急程度来选择确定进程调度的优先级,得到一个新的高效 RAD( Rate And Deadline) 算法。     

物联网技术在运输车辆调度与监控中的应用

运用实地调研、比较研究的方法,将物联网技术应用到运输车辆的调度与监控中,不仅能解决车货不匹配、丢货串货等现象,还能保障在途车辆行驶安全和故障车辆的快速定位抢修,有助于提高供应链上多元经营主体的生产效率和服务质量。     

多服务级别运输服务网络设计与车辆调度问题建模研究

物流及相关研究近年来在国内备受关注,然而关于物流运输服务网络设计与车辆调度问题的研究却非常有限。作为现代物流智能系统的核心问题之一,物流运输服务网络设计也是NP-Hard计算难题。本文分析了当前国际通用的物流运输服务网络设计和车辆调度数学模型的特点及其在解决我国物流服务网络设计问题中的不足之处,指出了基于"时空网络"的多服务级别集成运输服务网络和车辆调度模型是解决这些问题的有效途径,并举例分析说明。     

基于蚁群算法的紧急物流配送路径优化设计

本文将结合应急物流的配送车辆优化调度问题,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线优化进行探讨,建立了应急物流配送车辆调度模型,用蚁群算法对车辆的配送路径进行优化。     

运输车辆调度优化的研究和实现

通过对车辆调度问题进行数学分析,提出了简单实用的车辆调度算法,为实现计算机半智能执行调度任务,设计了车辆的分配及优化方案。对物流配送企业实现计算机配送调度,降低成本和提高物流经营管理水平具有一定的参考价值。