供应链中配送系统联合优化的数学模型

主要分析了供应链配送系统中分销商和零售商之间的关系．应用最优化方法提出了以转运为基础的动态数学模型。模型中讨论了如何动态地集中控制各分销商和零售商的库存，以最大限度地满足顾客的需求。并给出了按BENGERS方法设计的求解算法。模型中约束方程数量的有限性保证了算法的收敛性。最后，以苏果超市为背景对模型进行实例分析。分析结果表明，该模型能够有效的降低库存，为企业科学决策提供了支持。     

异质车辆配送库存优化问题研究

本文考虑了不同车型及车辆容积载重、配送优化等约束,研究了多车型短周期配送的带补货的库存优化问题,建立数学模型,确定周期内的配送计划,并设计了一种基于装箱的贪心算法求解。本文最后通过算例测试算法求解本文模型,求解结果表明了本文模型是一种求解多车型短周期配送考虑库存补货优化问题的有效解决方法。     

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。     

物流分区配送路线优化问题建模及算法求解

针对配送中心的配货路线规划问题,充分考虑收货点的随机与分散的特点,并在需求量设定时考虑到退货,建立了分区规划下的物流配货路径优化模型,同时用实例进行验证。首先应用spss聚类算法对配送网络进行分区,将问题转化为小规模的单车线路优化问题;然后提出sweep改进算法,在一定程度上减少了车辆数的配备,降低成本投入;再建立物流配送模型,并结合蚁群算法,对每个分区内的投递点进行求解。且模型考虑了软时间窗,增加了对提早到达或是晚到达的费用损失问题的考虑,更接近实际。     

遗传节约综合算法在配送路线优化中的应用

文章针对配送路线问题进行研究,首先提出配送路线优化的原则,在此基础上提出了解决配送路线问题的遗传节约综合算法的流程和步骤,最后通过一个算例实现了本文提出的算法,并与其它方法的计算结果进行了比较。从而证实了遗传节约综合算法的优越性.     

基于遗传算法的分销配送网络模型及求解

从供应链的集成和协调的角度出发,提出了在单工厂、多产品、多分销中心、多客户环境下,考虑需求分配的分销网络优化设计模型。模型体现了在设计分销网络时,根据各客户区对不同产品各种费用情况,合理地选择分销中心并将各客户区对不同产品的需求分配到各个分销中心,以降低分销环节的总费用。针对该模型,通过遗传算法,选择恰当的编码方法,快速求解模型,并通过实例验证了优化模型的正确性和算法的有效性。     

一种求解装箱问题的混合算法

针对一维装箱问题,在考虑遗传算法早熟收敛问题和禁忌搜索算法自适应优点的基础上,将遗传算法和禁忌搜索法结合起来,提出了基于遗传和禁忌搜索的装箱优化算法,与简单遗传算法相比,该算法具有更好的收敛性能。最后通过实例验证了算法的有效性。     

基于混合启发式算法的集装箱货轮装配策略研究

文章将如何确定一组给定的不同类型的集装箱装入集装箱船的可用位置的问题,即所谓的主港湾平面图问题,推广到多港口主港湾平面图问题。在多港口主港湾平面图问题中,将调查船舶的整个航线,特别是在航线的每个港口必须装载不同的集装箱,以便于运往下一个港口。多港口主港湾平面图问题与主港湾平面图的问题不同,装卸操作的顺序会影响装载计划的有效性。在最近的研究文献中,只有少数几篇论文涉及多港口主港湾平面图问题。文章基于一个精确的混合整数规划模型的多港口主港湾平面图问题,提出混合整数规划启发式处理实际操作,主要目的是使船舶的总停泊时间最短。文章中包括对非生产性运动以及在每个港口使用的码头起重机的船舶的分析。并且,文章中还包括最终装载计划和不同类型的集装箱。文章提出的混合整数规划启发式算法可以在短时间内找到良好的配载方案,从而将该模型纳入一个有效的工具中,帮助班轮规划师根据最新的运输需求来确定配载规划,通过对18000吨以下特大型船舶的增容试验,验证该方法的有效性。     

基于供应链的航材配送最短路算法

针对航材配送的最短路问题,将基于矩阵的动态规划算法应用到航材配送问题之中,为科学、快速、合理的制定航材配送方案提供了有效的方法。     

基于遗传算法和破坏重组算法的外卖配送研究

文章针对有大量订单的外卖商家,解决外卖骑手高效配送外卖的问题,应用遗传算法和破坏重组算法对外卖配送路线进行分析;首先利用遗传算法对配送路线进行自然数编码,随后进行选择交叉变异操作,通过迭代优化得到次优配送路线,在遗传算法的基础上再与破坏重组算法结合,使配送路线图进一步优化;通过MATLAB工具,对外卖配送进行仿真,得到迭代优化图和配送方案路线图。通过对算法结合前后得到的配送路线性能指标的比较,验证遗传算法和破坏重组算法结合的优越性。     

供应链分销系统优化双层规划模型研究

从供应链分销系统角度出发，提出了在多个分销中心和多个零售商条件下分销网络优化的双层规划模型，模型考虑了分销网络中分销中心和零售商之间的信息共享及对策影响。从而降低了整个供应链的费用。     

基于混合遗传算法的供应链物流能力优化模型

指出了供应链管理中物流能力的研究现状,对影响供应链整体利润的物流能力要素进行分析。并从全局的角度建立了以制造商为核心的供应链整体利润的物流能力优化模型,并结合混合遗传算法加以计算,求出最优配置方案,并加以实例说明,最后指出模型的不足以及进一步的研究应用方向。     

供应商选择问题的随机机会约束规划模型及其混合遗传算法

在供应商的最大供应数量、质量水平、送达时间均为随机变量且预算给定的条件下,建立了供应商选择问题的随机机会约束整数目标规划模型.鉴于传统方法求解随机规划较为困难,给出了一种将随机模拟、神经元网络和遗传算法结合在一起的混合遗传算法并用多个算例进行了验证,结果表明该算法有较强的适应性.     

考虑交通区位的物流配送中心选址模型及求解

从交通运输系统的角度出发,物流配送中心选址在考虑物流规划部门与客户之间利益分配问题的基础上。还应该考虑到交通区位优势给物流配送中心运营带来的便利性。在已有双层规划模型的基础上进行改进,通过在模型中设立相关参数来描述交通区位产生的影响。建立了考虑交通区位的物流配送中心选址双层规划模型,同时还考虑到竞争的存在。笔者设计了基于遗传算法的模型求解算法,最后通过一算例来对比验证模型及其算法的可行性。在物流配送中心选址时利用交通区位优势能大大提高其运营效率及效益。     

供应商选择问题的不确定性优化模型

应用了不确定性模型描述供应商选择问题，设计了解决这类问题的遗传算法；并通过实例计算表明。不确定性优化模型及遗传算法是解决供应商选择等这类不确定性智能商业问题的有效办法，具有广泛的应用前景。     

基于遗传算法的供应链分销网络模型及其求解

本文研究了由多个厂商、多个分销中心和零售商组成的供应链分销网络,建立了综合考虑库存成本、订货成本和运输成本的分销网络优化模型。该模型是一个整数规划问题,采用遗传算法,并建立一个有效的编码方式来进行快速求解。最后通过一个实例验证了该模型的有效性和实用性。     

物流配送中心选址数学模型和算法问题研究

在对物流配送中心选址问题进行理论综述和分析的基础上,以综合运输成本最低为基本约束条件构建了选址的数学模型,并通过启发式算法求得了模型的最优解,得出了各工厂对各物流配送中心以及物流配送中心到各货物配送需求点的最佳配送数量,并通过一个实例对模型进行验证和分析,结果证明该模型和算法可以有效优化物流系统的运作和提高运行效益.     

循环物流系统中配送/回收成本优化模型研究

对循环物流系统的概念和其成本构成进行了界定,针对循环物流中的配送及回收成本,从物流回收可能给制造商带来收益的角度,提出了一个新的成本核算和优化模型。