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.     

物流配送车辆调度问题算法综述

配送车辆调度优化问题旨在解决配送中路径和车辆调度问题的一类组合优化问题,是近年来物流控制优化领域的研究热点。文章对运输调度问题进行了分类总结,给出总体模型的概括描述,分析遗传算法、模拟退火算法、禁忌搜索算法、蚁群算法和微粒群算法的特点及其在求解配送车辆调度优化问题中的求解思路,并讨论了其求解现状,对未来研究方向进行展望,指出改进混合现有算法,开拓新算法将是更有效解决配送车辆调度问题的好方法。     

免疫算法在应急物流配送车辆优化调度中的应用

应急物流是处理各类突发事件对物资、人员的需求进行紧急保障的一种特殊物流活动？文章根据应急物流的特点，将免疫算法用于应急物流车辆调度研究中，同时通过算例，证明用免疫算法优化车辆行驶路径的有效性和可行性。     

基于时间约束的物流运输路线优化

在分析车辆运输费用和运输时间的基础之上,建立一个以规定时间内最小费用为目标的物流调度路线优化数学模型。同时给出车辆路线问题的求解算法思路和计算流程,并结合实例,采用Dijkstra迭代方法,讨论该算法的应用。从而为在物流调度的车辆运输路线优化中实现在满足时间约束条件下达到运输费用最低提供依据和方法。     

车辆路径问题:研究综述及展望

车辆路径问题是物流系统优化中的关键内容之一,是现代物流管理研究中的重要内容。文章梳理分析了车辆路径问题(VRP)的分类、模型及算法等,详细综述了多车型、多车场、时间窗车辆路径问题研究现状,指出联盟车辆调度问题、考虑车辆(供应)时间窗的车辆调度问题可能是VRP问题未来新的研究趋势。     

基于JIT采购的3PL运输调度问题研究

研究Just in Time(JIT)背景下制造商主导的第三方物流(Third Party Logistics,3PL)运输调度问题。制造商根据其生产计划的要求进行采购。使用C-W路线优化算法,在线路规划中考虑了车辆载重量、容积以及车辆到达时间的影响,实现以最小的成本达到JIT采购的目的,并用一个实例验证了修正的C-W算法对解决采购物流中运输调度问题的适用性。     

基于蚁群算法的多车型物流车辆调度研究

文章对于物流车辆调度进行研究,根据在实际运营中,公司拥有多种车型车辆进行物流配送的特点,运用蚁群算法进行调度研究,建立总成本最小的目标函数,并通过仿真算例得出模型的可行性,体现了模型假设的优势,为物流企业车辆调度提供想法和思路。     

基于JIT采购的3PL运输调度问题研究

研究Just in Time(JIT)背景下制造商主导的第三方物流(Third Party Logistics,3PL)运输调度问题.制造商根据其生产计划的要求进行采购.使用C-W路线优化算法,在线路规划中考虑了车辆载重量、容积以及车辆到达时间的影响,实现以最小的成本达到JIT采购的目的,并用一个实例验证了修正的C-W算法对解决采购物流中运输调度问题的适用性.     

C—W算法在JIT采购中的应用

文章研究Just in Time（JIT）背景下制造商主导的第三方物流（Third Party Logistics,3PL）运输调度问题。制造商根据其生产计划的要求进行采购。文章使用C—W路线优化算法,在线路规划中考虑了车辆载重量、客积以及车辆到达时间的影响．实现以最小的成本达到JIT采购的目的,并用一个实例验证了修正的C—W算法对解决采购物流中运输调度问题的适用性。     

基于免疫粒子群算法的应急物流配送车辆调度研究

以应急物流为背景,通过分析应急物流车辆调度问题的特点,在满足时间限制条件的基础上充分考虑车辆的载重和体积的限制,建立以运输距离最短和运输车辆最少的双目标车辆调度模型,并用免疫粒子群算法实现对模型的求解,来验证模型和算法的可行性和有效性。     

以均衡为目标的车辆调度问题研究

针对物流配送企业私人承包车辆以及均衡配送线路工作量等新的物流管理理念,提出新的车辆调度模型,将车辆调度问题（VRP）转换为车辆选型和车辆路径优化两个子问题,设计Ak-FirstFit混合算法解决车辆选型问题,运用遗传算法解决车辆路径问题。基于JAVA编写计算机程序,运行结果表明该两阶段算法能够在有效时间内得到满意解。与基于传统物流管理理念的模型进行比较,得出新的两阶段模型能充分体现兼顾效率与公平思想的结论,其理念在物流配送企业中具有相当的借鉴性和推广前景。     

基于免疫粒子群优化算法的物流配送车辆调度算法

将物流企业的车辆调度问题建模为一个单目标多约束的优化问题,将免疫原理与粒子群优化算法相结合,提出了一个车辆调度的免疫粒子群算法。该算法能在群体进化时注入满足约束的疫苗,从而加快种群寻优的效率,得到质量更高的解。实验结果显示:相比传统的遗传算法和粒子群算法,该方法能够得到更加满意的车辆调度结果。     

遗传算法在VRP问题中的应用

配送是物流系统中一个直接与消费者相连的重要环节,对配送系统进行优化,可以提高物流经济效益、实现物流科学化。因此配送系统的优化问题显得尤为重要。进行配送系统优化,主要是配送车辆调度的优化。文章在全面分析研究物流配送业务特点的基础上．针对配送中的核心问题——车辆调度优化问题进行了深入的研究,建立了单源点物流配送车辆调度优化问题的数学模型,并运用遗传算法对其进行求解,仿真实例证明了该方法的有效性。     

基于人员和车辆可租赁条件下的车辆路径选配模型及优化

物流服务供应商面临的决策问题常常是复杂的规划问题。文中考虑短程的计划,物流服务供应商在需求点的时间窗、车辆的容积和人员的调度,包括租用的人员和车辆的条件下决定收发件路线,建立了路线和人员调度相结合的规划模型。采用节约启发式算法来求解车辆路径问题,得到路线安排的满意解。之后采用贪婪启发式算法对人员进行分配,通过实际案例得出:在租赁人员和车辆的情况下比不租赁人员和车辆总的费用更低。结果表明,启发式算法既能够满足时间限制,又能够节约运输里程和费用。     

基于免疫粒子群优化算法的物流配送车辆调度算法

将物流企业的车辆调度问题建模为一个单目标多约束的优化问题,将免疫原理与粒子群优化算法相结合,提出了一个车辆调度的免疫粒子群算法.该算法能在群体进化时注入满足约束的疫苗,从而加快种群寻优的效率,得到质量更高的解.实验结果显示:相比传统的遗传算法和粒子群算法,该方法能够得到更加满意的车辆调度结果.     

配送车辆调度问题刍议

1研究配送车辆调度问题的意义配送是物流系统中的一个重要环节,它是指按客户的订货要求,在物流中心进行分货、配货工作,并将配好的货物及时送交收货人的物流活动。在配送业务中,配送车辆调度问题的涉及面较广,需要考虑的因素较多,对配送企业提高服务质量、降低物流成本、增加经济效益的影响也较大。该问题包括集货线路优化、货物配装及送货线路优化等,是配送系统优化的关键。国外将配送车辆调度问题归结为VRP(VehicleRoutingProblem,即车辆路径问题)、VSP(VehicleSchedulingProblem,即车辆调度问题)和MTSP(MultipleTravelingSalesma…     

物流配送中心车辆优化安排的研究

针对物流配送中心如何根据货物运单来调度运输车辆的问题,在研究了各种货物配装优化模型的基础上,建立了车辆安排的多目标优化模型。然后,利用线性加权法和主要目标法将多目标优化问题转化为单目标优化问题,采用精确算法思想进行模型求解。最后,编程实现了车辆优化安排功能,将该功能应用到了物流配送中心管理系统中,通过实例验证了该模型的优越性和实用性。     

物流配送中心车辆优化安排的研究

针对物流配送中心如何根据货物运单来调度运输车辆的问题,在研究了各种货物配装优化模型的基础上,建立了车辆安排的多目标优化模型.然后,利用线性加权法和主要目标法将多目标优化问题转化为单目标优化问题,采用精确算法思想进行模型求解.最后,编程实现了车辆优化安排功能,将该功能应用到了物流配送中心管理系统中,通过实例验证了该模型的优越性和实用性.     

基于协同演化算法的物流配送车辆路径问题求解

针对物流配送车辆调度模型求解难的问题,以差异演化算法为基础,提供一种竞争型的协同演化算法来求解物流配送车辆路径模型．最后通过实例检验模型和算法的有效性,仿真结果表明协同差异演化算法求解物流配迭车辆路径模型具有一定的优越性。     

物流系统优化问题研究方法概述

结合物流系统的特点,分析了物流系统中存在的优化问题。并针对一些关键技术问题对近年来国内外有关文献进行梳理和研究。文章首先综述了物流系统中四类组合优化问题以及此类问题的传统确定性算法及智能优化算法,同时分析这些方法在处理不同的问题时各自的优缺点。最后对物流系统优化问题的研究方法及研究方向做了分析和展望。