基于改进遗传算法的农产品配送路径优化研究

以第三方物流企业为视角,在保证配送质量最高的情况下,将配送成本最低作为优化目标,构建多目标农产品配送路径优化模型。针对此类NP问题,结合改进的遗传算法,在Matlab2015环境下设计仿真实验。结果表明,改进的遗传算法在解决此类问题时,可行解能够快速收敛到帕累托最优,同时证明了模型和算法的科学性。     

基于遗传算法的电力物资配送管理信息系统研究

遗传算法是一种基于自然进化原理的全局搜索方法,在很多问题的研究上有重大的意义。在管理信息系统的背景下,本文将遗传算法应用在电力物资配送路径的优化问题上,以期得到满意的结果。通过具体算例表明,遗传算法在电力物资配送路径优化问题上可以有很好的应用。     

基于改进遗传算法的冷链物流配送路径优化

随着我国居民消费结构的不断转变,冷链物流的需求日益增加,为了实现低碳经济环境下的冷链物流运行低成本、低消耗,本文提出了基于冷藏车运输成本、货损成本、惩罚成本等多目标优化模型,提出了一种改进型烟花遗传算法IFWGA。该算法中设置了两种步长的动态变异算子。根据迭代次数控制变异算子动态切换,加快算法的收敛速度,提高算法的搜索精度。仿真实验结果表明：所提出的IFWGA算法的收敛速度较快,变异算子设置较为合理,求解质量较高。最后通过算例发现改进后的遗传算法求解的配送路径会使得成本和货损均得到明显减少,并检验了改进后算法的有效性和可行性,以期为遗传算法的改进以及路径优化问题提供理论支撑。     

基于遗传算法的车辆路径问题研究

考虑车辆容量约束并建立数学模型，运用遗传算法求解该车辆路径问题。运用C语言编写算法程序，详细分析了遗传操作及算法参数。以某企业在天津的几家大型购物广场为例，分析了因配送问题给企业发展带来的局限性。求解出的适合该企业的最优路径，与实际配送路径对比后显示出：最优路径大大缩短了车辆的总配送距离、节省了配送成本。     

连锁快餐饮企业生鲜品配送路径优化研究

连锁餐饮企业的核心竞争优势就是食品安全以及出餐效率,而这两项优势都得益于生鲜品的有效储存配送,没有高效的配送优势都是无稽之谈。本文基于车辆载荷的限制和距离控制建立蚁群算法的数学模型,对其配送状况、餐厅经营状况进行了一系列分析,并对配送路径进行优化,降低配送过程产生的成本,提高配送效率。理论上为整个连锁餐饮行业的生鲜品配送方案提供了一个可行性的改进模式,指出了配送路径对餐厅运营效率、经营成本等问题的绝对影响力,同时也明确了配送路径的优化的结果对提升企业竞争力的关键性。     

配送车辆路径优化问题算法研究

配送车辆路径优化问题是影响物流配送效率和成本的关键问题,同时也是应用数学、计算机和物流配送领域研究的热点问题。路径优化的算法主要有精确式和启发式两种。精确式算法可以求解小规模VRP的配送路径问题,当VRP规模增大时,则很难求得满意结果。启发式算法主要有构造式、两阶段式、智能式算法,其对于解决大规模VRP的路径优化的问题具有重要帮助。     

随机需求下带时间窗IRP问题的遗传算法研究

研究随机需求条件下带时间窗的IRP问题的数学模型,并借助遗传算法来求解这一模型。以某物流公司配送系统为例,获得了路径安排和库存策略的优化目标解。实验结果表明这不仅能明显减少迭代次数,而且可以改善优化计算结果。     

物流配送路径规划的运筹学分析

一、引言 随着市场经济的发展和物流技术专业化水平的提高,物流配送业得到了迅猛发展.配送路径的选择是否合理,对加快配送速度、提高服务质量、降低配送成本及增加经济效益都有较大影响.配送路径的优化问题是物流配送系统的一个主要问题,物流配送路径的优化就是以最低的运营成本、最快捷的响应速度、最短的配送运输时间,把货物运至用户手中,而后两个指标与第一个指标之间存在着一定的制约关系,无法达剑全体的最优,因此严格地讲,这是一个多目标的优化问题.确定配送路线涉及的因素很多,主要因素有运输距离、运输环节、运输工具、运输时间、运输费用等.合理配送中的路线选择问题实质上往往是多目标的,也就是说,一条从源点的路线要受到一个以上的目标影响.     

配送车辆路径优化问题算法研究

配送车辆路径优化问题是影响物流配送效率和成本的关键问题,同时也是应用数学、计算机和物流配送领域研究的热点问题.路径优化的算法主要有精确式和启发式两种.精确式算法可以求解小规模VRP的配送路径问题,当VRP规模增大时,则很难求得满意结果.启发式算法主要有构造式、两阶段式、智能式算法,其对于解决大规模VRP的路径优化的问题具有重要帮助.     

电子商务环境下鲜活农产品配送路径优化研究

文章通过分析鲜活农产品自身的特点、客户的消费特点来归纳物流配送的要求,就是以高速度、低成本、保证质量的情况下将货物送到客户手中。同时,根据目前鲜活农产品配送存在的问题,以VRP理论作为基础,构筑物流配送路径优化模型,最终将遗传算法与MATLAB语言用于模型的计算,以此满足顾客对时间的要求,降低配送成本,并保持生鲜农产品的质量,提高顾客满意度。     

基于Web GIS的物流电子商务配送网络优化研究

电子商务物流蓬勃发展,而物流配送是其中的关键,配送成本的控制有赖于配送网络优化。Web GIS的核心问题就是实现地理信息共享,以解决配送规划问题。本文基于Web GIS构建了一个物流配送网络优化模型,通过选择配送中心、运用地址匹配搜寻目标、规划详细路线获得配送路径,并通过实例对模型进行了验证。     

动态闭环复杂配送网络路径优化算法研究

随着物流业的全球化、信息化与一体化发展,物流配送在整个物流系统中的作用变得越来越重要.物流运输系统是物流配送系统中最重要的一个子系统,降低物流成本首先要从降低物流配送的运输成本开始.其中,运输路径的合理性直接影响物流配送速度、成本和效益,特别是多用户物流配送路径的确定是一项复杂的系统工程.车辆路径的恰当选取,有利于加快对客户需求的响应速度,提高服务质量,增强客户对物流环节的满意度,降低服务商运作成本.文章将逆向物流配送与正向物流配送相结合,利用动态规划算法研究闭环复杂配送网络中的最优路径问题.经验证,计算结果与实际相符.利用这种研究方法,可将对子物流配送网络路径的优化研究,扩展到对整个复杂配送网络路径的优化研究,为研究整体闭环复杂配送网络路径优化问题提供了新的思路.     

节约遗传算法对电子商务环境下物流配送路径的优化

目前在电子商务企业中,物流车辆线路问题成为了关注及研究的重点。针对电子商务环境下配送的特殊性,本文将遗传算法和节约算法结合应用,对其在电子商务物流配送路径优化中的应用价值分析。本次研究中仿真结果表明了节约遗传算法比遗传算法更有全局的最优性,其求得最短路径的效果更加显著。     

车辆路径问题研究综述

作为现代物流领域的研究前沿,车辆路径问题的求解算法及应用领域一直是学者研究的重点。本文在研读大量文献的基础上介绍了遗传算法的研究现状及其应用情况,并对车辆路径优化在生鲜农产品配送上的应用进行了简单的综述。     

基于遗传算法的随机需求IRP问题研究

本文利用遗传算法求解了一种随机需求条件下的IRP问题的数学模型,并以配送系统为例,获得了路径安排和库存策略的优化目标解。计算结果表明模型的求解可以改善优化计算结果。     

时间窗约束下的生鲜产品物流配送路径优化研究

传统的"重生产,轻流通"的思想已经不能满足当前人们对于农产品的要求。选择最优的物流配送路径,对降低流通成本、促进农产品流通等具有重大意义。文章通过构建客户满意度函数和物流成本函数对时间窗条件下的生鲜产品配送路径进行优化,设计仿真实验、采用单亲遗传算法来求解该问题。实例证明该优化后模型能更好地解决农产品流通过程中的问题,能为农产品物流配送路线研究提供借鉴意义。     

基于核心竞争力的绿色物流管理研究——以CW公司为例

针对在绿色运输过程中成本过高、污染严重等问题,CW公司通过改进的遗传算法对绿色运输中的车辆调度及配送线路进行优化,降低了CW公司的运输配送成本,减少了配送车辆的重复行驶次数以及能源的消耗和对环境的污染程度。从而进一步改进CW公司绿色物流管理的质量,提高了客户满意度,达到了提高企业核心竞争力的目的。     

成品油配送路径优化问题研究

成品油配送路径优化问题是指在加油站需求量已知的情况下,石油公司利用多种型号的油罐车,从油库出发为各个加油站配送成品油以满足各个加油站需求的路径优化问题。文章主要研究某石油公司的成品油配送车辆调配和路径规划问题,在车辆数量充足、每辆车需从油库出发在完成供油任务后回到油库的前提下,考虑车辆的容量限制、加油站需求量、需求时间窗、卸油服务时间等条件,以系统运行成本的最小化为目标建立相应问题的数学模型。然后,利用1个油库、10个加油站的算例对模型的正确性进行了验证。     

动态车辆路径优化问题

现代物流问题的众多研究中,车辆路径问题一直是焦点问题。车辆路径优化后的配送作业不仅可以降低物流配送企业的物质消耗、节约成本,还可以提高客户的满意度和服务水平,最终提高企业的市场竞争力。该文在分析客观世界动态需求特征的基础上,对动态车辆路径问题进行分析,并基于时刻表建立动态车辆路径问题优化模型。     

论城市配送中分散化问题

城市配送有三个基本环节,一是配送起始结点,二是中间运输,三是零售终端。我国城市中这三个环节都存在明显的分散化情况。解决起始结点的分散问题,是解决城市配送分散化问题的关键。其中建立大规模综合性的、以城市配送为主要功能的物流园区是较理想的办法,但是目前我国多数城市中建立这样大规模的物流园区存在较大困难。