基于混合遗传算法的物流园区内部布局优化

物流园区的内部布局是影响物流园区的整体效率、运行成本及环境安全的重要因素之一。通过分析影响物流园区内部布局的相关因素,建立了数学模型,以使得货物在园区内外及园区内部之间的搬运费用最小,园区内各功能区作业联系最为紧密。然后,构造了求解该问题的遗传算法,在遗传算法的基础上,加入了爬山算法,优化了求解过程。最后,对国内某物流园区的实例计算,表明建立的模型及算法能够有效地求得问题的最优解或近似最优解。     

物流园区内部总布局模式分析

通过分析国内外一些大型物流园区内部布局,归纳出功能区式、地块式、概念园式和混合式四种总体布局模式,分析了各模式特点,并推荐了我国不同阶段不同地区适宜的模式。     

基于混合算法的物流园区布局优化研究

物流园区的合理布局是降低物流园区成本和提高物流园区作业效率的有效途径之一。考虑园区内部物流总量最小、各功能区作业最为紧密以及土地利用率最大化,建立数学模型,然后构造混合算法求解。最后对国内某物流园区的实际计算,说明构造的模型和算法的有效性。     

我国物流园区布局规划研究

重点研究了物流园区的数量确定和宏观空间布局规划方法,在物流园区的数量和选址方法研究中,分别建立了单个及多个物流园区的选址模型,并且对模型进行算法的实证研究,最后提出相关建议。     

我国物流园区布局规划研究

重点研究了物流园区的数量确定和宏观空间布局规划方法,在物流园区的数量和选址方法研究中,分别建立了单个及多个物流园区的选址模型,并且对模型进行算法的实证研究,最后提出相关建议.     

物流园区开发建设布局规划研究

本文从建设物流园区的必要性入手 ,分析了物流园区开发建设应遵循的原则及选址依据 ,论述了物流园区的功能分区和开发管理模式 ,最后以大连为例 ,较详细地介绍了物流园区开发建设情况。     

物流园区布局算法研究综述

通过对国内外相关文献的研究,首先深入分析了物流园区布局发展历程中常用的布局方法,接着将物流布局优化文献分为三类,分别从优化目标函数、算法组合求解以及趋近实际环境优化三个方面进行了阐述,详细分析了物流布局研究现状和进展。最后总结了物流园区布局理论的发展趋势,并进一步分析了未来研究的问题和挑战。     

我国物流园区发展布局的规范化管理研究

针对我国目前在物流园区的宏观规划布局、运行和管理等方面存在的困难和问题,从宏观政策、技术标准、扶持和管理手段等方面,提出了在国家层面上从整体布局和规划的角度规范引导和推动物流园区发展的思路。     

浅谈物流园区布局规划的几个问题及建议

物流园区布局规划是现代物流业发展的基础性工作,也是构筑物流基础设施平台的重要内容.我国物流业发展正处于起步阶段,要使我国物流业水平能够尽快走向成熟,应该借鉴国外的先进经验,按照市场经济规律和物流业自身发展规律,规划建设物流园区.本文通过对我国物流园区规划的现状分析及存在的问题,从理论上粗浅地给出物流园区规划的几点建议.     

一种改进的多种群遗传算法在车间布局的应用

针对基本遗传算法中存在早熟的问题,本文设计出一种新的多种群遗传算法选择与协作方式,合理设计出种群内与种群间的协作关系,采用一种新的选择、交叉与变异方式。实验证明,本算法能够有效地解决早熟问题,而且能够达到快速的收敛。与基本遗传算法相比较,在应用车间设施布局问题方面不但能够快速地收敛,而且减少了物流成本费用。     

基于数据结构的最短路径算法的研究

基于数据结构的最短路径问题已成为研究图论中的热门课题之一。Dijkstra算法作为解决最短路径问题的基础理论,被广泛应用与工程计算中。本文针对传统Dijkstra算法存在的缺陷,提出优化方法,主要通过对最短路径结点的选取、数据的存储结构与组织进行了改进,经过比较分析,得出改进后的算法,降低了存储空间,有效提高了运行效率,在最短路径计算中具有更好的适用性。     

基于遗传算法的物流中心区域布置技术

对物流中心进行全参数化研究。充分考虑了区域形状,通道等实际因素,采用遗传算法解决区域布置问题,使布置结果更具实用性。     

基于多种群遗传算法的T公司装配生产线平衡问题研究

本文将对T公司光伏逆变器装配生产线平衡问题进行研究,通过建立以生产节拍,生产线平滑指数相结合的多目标优化数学模型,采用在matlab环境下的双种群遗传算法对装配生产线进行优化,以期达到生产节拍尽可能小,工位间负荷均衡,从而提高装配生产线效率,提高产能。     

基于单亲遗传算法的设施布置问题研究

用单亲遗传算法解决设施布置问题,结合设施布置问题的实际需求,提出了S型的编码顺序和基因修正算子,并在赌盘选择方式的基础上,提出了“多个体最优保持”的改进,使算法可求得多个最优解个体。最后通过算例分析和比较,分析了修正概率算子对算法的影响,验证了修正算子和对单亲遗传算法的改进效果,验证了改进单亲遗传算法的有效性。     

基于改进Dijkstra算法的最短路算法

Dijkstra算法是求解最短路径问题的经典算法。在现如今的城市交通网络中,经常需要寻求两个地点之间的最短距离,减少运输时间。本文将Dijkstra算法与C语言相结合,对Dijkstra算法进行改进,根据实际网络图的情况,建立了相应的数学模型,运用C语言编程,在给定的网络图中,实现了只需确定起始点和终点,就可以直接输出最短路径和最短距离的功能。在有多个相同最短路径的情况下,会将多个最短路径一起输出,在搜索到终点时,立即跳出,结束循环。在一般情况下,无需对所有点进行迭代,提高了效率。这种方法可以应用到现在的物流运输中,以此来节约时间,降低成本。     

基于免疫遗传算法的物流业路径规划

为了克服遗传算法的缺陷,将生物学中的免疫机制与标准遗传算法结合,提出一种基于免疫遗传算法的物流业路径规划方法.仿真实验结果显示:该方法能够有效求解大规模的路径优化问题,相比遗传算法,免疫遗传算法具有更快的收敛速度.     

基于遗传算法的物流运输与调度优化研究

物流优化是物流企业降低物流成本的主要方式之一,通过物流优化进一步提高物流公司的服务能力,已经是许多物流企业提升竞争力的一项有效举措。本文依据现实中的物流运输问题,建立了基于运输成本和时间的一般函数模型,利用遗传算法进行求解,寻求最优运输路线。算例结果表明使用遗传算法优化运输方式,可以改善现有的调度模式,在满足时间约束的条件下,实现物流运输成本最小。     

Dijkstra算法在求解物流运输最短路径中的应用

运输是物流过程的主要职能之一,也是物流过程各项业务的中心活动。首先介绍了运输在物流中的重要性。接着,进一步阐述了Dijkstra基本思路以及在选择运输最短路径中的应用,以实现物流运输路径最短,运费最低,最大限度的节约物流成本,提高产品的竞争力。