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。     

基于遗传算法的农产品物流车辆路径问题决策研究

我国农产品物流成本较高的主要原因之一是缺乏科学的管理技术,尤其是基于定量分析的决策技术。对物流车辆路径问题的优化可以有效降低农产品的物流成本。针对农产品的时效性,对带有时间窗的农产品物流车辆路径问题,引入客户满意度函数,建立实例决策模型,运用遗传算法工具箱进行优化求解。通过对优化前后的数据进行比较,验证决策模型的可行性和合理性。     

考虑客户分级的冷链物流多温共配车辆路径优化

考虑客户分级的冷链物流多温共配车辆路径问题,结合软时间窗约束,依据多温共配特性对客户实施分级处理,建立以车辆运输成本、蓄冷箱成本和时间惩罚成本之和最小为目标的多温共配车辆路径优化模型,设计相应的单亲遗传算法对模型进行求解。实验结果表明,该模型能够引导企业优先服务重要客户,从而提高企业的竞争力。     

邮轮舾装托盘配送路径优化研究

对于邮轮多品种且巨量物资建造的精细化管理需求,船厂需要通过研究改善物流流程,提高造船过程中的生产效率。本文对邮轮建造过程中的舾装托盘配送路径优化问题进行研究,建立了一个最小化时间窗惩罚成本以及车辆运输成本的配送路径优化数学模型,设计了变邻域模拟退火算法对模型进行求解。最后通过算例实验证明了模型的合理性。     

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.     

具有模糊可选时间窗的VRPSPD问题及其混合遗传算法

在经典VRP问题的基础上引入了模糊预约时间和可选时间窗的概念,从顾客满意的角度研究了具有同时配送和回收的车辆路径优化问题,建立了求解此问题的多目标混合整数规划模型,设计了求解此模型的混合遗传算法,并对已有文献中的算例进行了估算求解,估算结果表明,基于2-opt的混合遗传算法在求解没有时间窗约束的VRPSPD方面有比较好的性能.     

带混合时间窗的配送车辆路径问题研究

针对传统的配送车辆路径问题,在传统的运距及容量等限制下,增加客户的混合时间窗和车辆在客户点的服务时间,以惩罚、配送总成本最低为目标,构建出带有混合时间窗的车辆路径问题的数学模型.并引入优良基因及最优个体保护策略改进遗传算法,同时设计参数自适应调整公式调整交叉概率,设计了带混合时间窗的配送车辆路径问题的改进遗传算法,最后由实例证明了VRPMTW模型及遗传算法的有效性.     

基于低碳排放的应急物流车辆路径优化

针对应急物流的车辆路径优化问题,基于低碳绿色物流思想,以车辆固定成本、运输过程中产生的成本、未满足需求量的惩罚成本以及碳排放成本之和最低为优化目标,建立了基于低碳排放的应急物流车辆路径优化模型。由于受灾点的需求具有不确定性,模型运用三角模糊数来估计需求量。为了求解模型,采用混合遗传算法,利用节约算法获得初始解,并利用大规模邻域搜索算法“破坏”与“修复”的思想改进遗传算法的局部搜索操作。最后通过算例仿真,验证了模型的实用性与算法的有效性。     

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。     

零售店货物的库存-配送集成化研究

以沃尔玛零售店一个供应商与多个客户组成的二级物流系统为例,研究了在随机需求下的零售商库存与配送联合优化问题。以一个补货周期内的总成本最小为目标,建立了相关库存-路径数学模型。结合报童模型与蚁群算法,提出了一个新的启发式算法求解思路,求解确定了每个客户配送的商品数量和配送路径方案的库存-路径问题,并与直接按照各门店最佳订货量配送的递送成本进行了对比分析,证实了将库存与配送联合考虑在降低供应链系统总成本中的有效性与合理性。     

基于顾客满意度的多目标配送中心选址方法研究

随着配送中心的发展和物流业经营理念的转变,为顾客提供的服务水平对企业的影响越来越重要。在传统的选址模型基础上,提出了一种立足配送中心和顾客两方面的选址模型,以顾客满意度来测量配送中心为顾客提供的服务水平,顾客等待时间的长短对其满意度产生直接影响,通过配送中心可以满足客户要求的时间长短来测量顾客满意度,同时建立了以物流成本最小化和顾客满意度最大化为目标的配送中心选址多目标模型,并提供了模型相应的求解方法。     

网购用户对物流配送服务满意度测评体系研究

目前,我国的网络购物市场正处于持续增长阶段,电子商务市场的竞争也随之激烈。企业要想在激烈的竞争中持续经营,必须要提高服务质量,增加顾客满意度,而物流配送环节是我国电子商务发展的瓶颈,企业更需要在关键的环节提高服务质量,通过对网购用户配送服务满意度测评体系进行研究,不仅可以让物流配送企业不断提高服务质量,在激烈的竞争中得以发展壮大,还可以让电子商务企业选择更好的物流配送模式以改善物流配送环节,提高顾客满意度。     

基于物流服务水平与成本平衡的物流配送中心选址的研究

送货时间是衡量物流服务水平的标准之一,运输成本和库存成本是物流成本的关键指标。物流配送中心的科学合理布局可以有效地缩短送货时间,提高物流服务水平,同时保持低库存．并降低运输费用。首先运用层次分析法对于备选的物流配送中心地点进行筛选,在此基础上通过服务与成本模型得出符合要求的方案。     

基于最短路径法和最近插入法的网购配送路径优化研究

文中主要针对网上购物后,物流运输和配送环节的存在的问题,以最短路径算法为基础,以TSP问题的插入法为思路,提出了网上购物中物流配送路径设计与优化方案,从而提高物流配送的效率,提高网购客户的满意度。     

基于客户满意度的配送中心选址研究

随着企业竞争的加剧以及电子商务的发展,物流经营理念随之发生了改变,企业对客户的满意度越来越受到重视,从原来的为客户服务向使客户满意的方向转变。所以,配送中心需要不断提高服务水平,使顾客达到最大的满意度。而传统的配送中心选址只是以简单的考虑运输成本、建设成本及总成本的最小为目标,因此,本文将顾客满意度引入到配送中心选址模型中,建立以物流成本最小化和顾客满意度最大化为目标的配送中心选址多目标模型,并提供了模型相应的求解方法。     

多模式的大宗石化产品物流网络模型设计

随着石化产品市场竞争的日趋激烈,优化物流网络逐步成为企业关注的焦点。为了提高物流服务质量,降低物流成本,一些新的物流模式逐步被化工行业所采纳,如何在多种物流模式并存的状况下,规划高效的物流网络,是提高企业竞争力的关键。文中先根据客户和物流模式的特点,确定各客户不同线路下的物流模式,再建立混合整数模型,建立物流优化网络。     

多配送中心的煤炭运输联盟车辆调度问题研究

建立多个煤炭运输配送中心,将煤炭运输的第三方物流以物流联盟的形式组织在一起,根据客户的需求量和煤配中心的存储量和车辆等信息,建立物流联盟的煤炭车辆调度模型,并采用免疫克隆选择算法进行求解,实验分析表明模型和算法是有效的。     

物流配送中心作业流程的统筹优化

针对配送中心作业流程的合理规划问题,对配送中心的作业时序进行分析,寻找每道工序的时差,运用统筹方法中的关键路线法寻找缩短工期的最优方案,建立线性规划模型,计算出最佳作业时序,实现配送中心内部作业优化问题,降低配送中心的运营成本。     

KCV与LC之间的内在机理分析

本文从客户满意、感知效果等概念的定义入手,首先推导出客户满意、顾客感知效果和关键客户价值三者之间的函数表达式,然后运用“顾客感知服务质量”理论和“效益背反”定律探讨客户满意、感知效果、物流服务水平和物流成本四者之间的变动关系。在此基础上,通过逻辑关系推理,探讨得知关键客户价值与物流成本之间的内在波动关系。