基于改进蚁群算法的不同路段低碳物流路径优化研究

随着我国经济持续向好发展,物流业也随之发展迅速,绿色物流已成为当前物流行业研究的热点课题。论文通过高德地图APP测算两地之间的高速距离和非高速距离作为配送实际距离,将配送车辆载重作为约束条件,建立碳排放成本、固定成本、高速通行成本以及配送时间成本的综合成本最小的物流配送路径模型。由于基本蚁群算法易陷入局部最优,文章首先对基本蚁群算法的随机转移规则和启发函数做相应改进,然后在信息素更新时引入混沌初始化和混沌扰动,用这种改进的蚁群算法求解文章建立的不同路段下低碳物流配送路径优化问题。实例仿真对比试验表明:改进的蚁群算法能有效地搜寻到更小的综合成本,明显优于基本蚁群算法,说明了改进的蚁群算法的有效性以及模型的合理性。     

基于改进的蚁群算法的汽车零部件物流配送路径优化

文章针对汽车零部件产业中入厂物流模式进行研究,在分析库存和配送之间的博弈合作关系以及考虑时间窗对实际物流配送过程的重要影响下,建立带软时间窗约束和库存约束的汽车零部件循环取货入厂物流模型,并将禁忌搜索算法中禁忌最优路径的思想融入了传统蚁群算法中,通过改进后的蚁群算法求解模型,最后结合具体实例利用Matlab软件进行仿真试验,得到优化后的汽车零部件的循环配送线路方案,验证了模型和算法的有效性。     

基于快速排序和遗传算法的物流路径优化研究

为了使企业处理物流配送问题更加高效、节约经济成本和时间、以及获得更多的利润,则建立物流配送路径问题数学模型,在约束条件中增加配送车辆和货物数量,在遗传算法选择操作中引入快速排序算法降低时间复杂度;使用Mat lab工具和C语言对数学模型仿真,实验结果显示,引入快速排序算法的遗传算法,不仅能得到物流路径问题的最优解,而且降低了时间复杂度,提高了配送效率、节约了时间。     

基于配送地点变化的物流干扰管理研究

在物流配送过程中,通常会出现各种干扰事件影响配送车辆的正常运行,这时原配送计划往往变得不可使用,文章针对客户配送点变化这一干扰事件,运用干扰管理思想,从三个主体对干扰事件进行分析和度量,并以客户不满意度最小,成本最低,路径偏离最少为目标,建立扰动恢复模型。设计了改进的遗传算法对模型进行求解,并结合算例进行仿真实验,与重调度法进行对比分析,验证了干扰恢复模型的有效性。     

低碳视角下的城市物流配送网络研究

城市物流配送为城市的快速发展提供了便捷的同时,也带来了一系列诸如交通污染、交通拥堵等城市问题。考虑到物流配送货车在配送过程中车速、装载量对污染排放量的影响,以及城市路段往往对大型货车限行等政策对配送网络的影响,论文以车速和路径选择为决策变量,以碳排放量、行驶距离和使用车辆数最小为目标建立模型,并通过改进传统多目标优化问题的遗传算法对问题进行求解,得到优化后的城市物流配送网络。通过算例与传统多目标遗传算法进行了比较,结果表明改进的算法整体解优于原有算法,运算时间比原有算法节省了37%,最后从多维度对运算结果进行了分析。     

电子商务环境下物流配送路线优化研究——基于VRP模型

电子商务环境下的物流配送,因其配送范围广、批次大、批量小、不定时等特点,对物流配送提出了更严格的要求。文章基于跨区域联合配送的实际,构建了基于跨区域联合配送的VRP模型,并针对性地给出了适合于这一模型的优化算法——改进遗传算法的具体步骤。     

同步化物流配送系统建模与仿真研究

同步汽车生产制造的物流配送系统是提高汽车制造企业竞争力的一种新的方法。基于同步化物流配送生产模式与传统的供货模式,分别建立两种模式下的物流配送成本模型,分析成本,通过运筹优化算法求解,对比两种模型,得出同步化物流配送系统的最佳成本及最优物流配送方式,并讨论各项因素对同步化物流配送的影响,确定物流配送的时间间隔及配送量。并通过Flexsim软件对生产车间仓库进行仿真模拟,确定合理化布局。     

略谈物流应急配送体系的科学构建

本文介绍了应急物流配送的内涵和特性,在此基础上提出了建立应急物流配送体系,从应急物流配送中心的建立、救灾物资配送方案的选择和物流通道的建设三个层面进行了较为深入的分析和探讨,并对配送工作的加强提出了建议.     

基于云计算的物流配送路径优化管理研究

伴随着物流市场的日益成熟,物流配送是提升物流服务质量和时效性的关键。文章引入了云计算平台,并结合并行遗传算法,构建了基于云计算的物流配送路径优化模型,说明了算法的基本思想和求解过程,并通过算例进行了验证。     

一种基于物联网的社区商业鲁棒优化配送方案——社区商业的果蔬配送解决方案

本文针对北关社区商业,开发出具有软、硬件综合架构的物联网管理系统,提出了一种基于物联网结构的果蔬配送解决方案。通过建模分析及引入蚁群算法实现对成本及最优路线确定,并借助计算机解出优化数据,然后根据实际情况修正、确定方案,满足配送中心调度车辆及配送过程最大程度的自动化、最优化,并达到最有效的配送效率。     

B2C环境下物流配送模式的经济学分析

随着电子商务的快速发展,物流配送成为了制约其发展的主要瓶颈之一,如何建立经济、合理的物流配送模式对于B2C电子商务企业来说至关重要.本文从经济学角度入手,利用模型的实证分析结论,主要探讨何时建立物流配送服务站以及电子商务企业如何与客户分摊配送成本等问题,以期达到最大化配置资源,并获得更多终端消费者,从而提高企业受益的效果.     

环首都流通圈物流供应链节点空间布局优化

在市场机制自发调节下发挥政府规制的影响力,整合京津冀地区物流配送资源,构建基于"一核"消费市场为导向、"双层+多中心"物流配送节点建设为重点、京津冀地区交通网络为依托的环首都流通圈鲜活农产品物流供应链系统。运用CLRIP集成优化方法对环首都流通圈物流供应链的配送中心选址、配送路径、库存控制进行协调优化,建立供应链物流节点空间布局优化模型。参考赢商大数据,以北京市六环内27个商圈为客户点,以北京市六环附近已建配送中心及拟建配送中心为备选配送中心点,验证优化模型的可行性和实用性,为环首都流通圈物流供应链的配送中心提供最优空间位置布局、配送路径和库存水平点,在成本可控下实现最优选址—路径—库存,形成多个"组团式"的供应链物流节点空间布局。     

基于整数规划的车辆调度支援模式

目前对于港口、火车站等货物集散地大型零担货物的配送作业,多采用轴辐式网络的运输流程,但当需求点位置接近于货物集散站,且数量达到某一规模时,这种方式不利于运输成本的节约。在考虑规模经济的条件下,构建出车辆调度支援模式,采用0—1整数规划建立成本模型,并通过模拟实验来比较两种模式在不同条件下的成本差异,为业者降低配送成本提供必要参考依据。     

电子商务视角下的物流仓储与配送分析

随着计算机和互联网技术的发展,电子商务作为新型的商业模式逐渐渗透到人们的生活领域.电子商务的发展对物流配送提出了新的要求.作为电子商务的重要环节,物流配送承担着重要的职能.为了增强物流配送效率,强化物流配送渠道,需要在物流配送过程中重视信息化配送的建设,优化物流配送的流程,尤其是加强仓储和配送流程的管理,从而提高物流配送的效率.本文就电子商务环境下对物流配送方式以及配送流程管理的影响进行分析,进而提出优化物流配送的策略.     

物流配送中心选址与路径问题的模型研究

文章分析了物流配送中心的配送模式和传统的车辆路径问题,并在前人研究的基础上建立了基于选址和车辆可重复利用的VRPTW组合模型,即配送中心的LRTWP(Location and Routing with Time Window Problem)模型。该模型缩短了配送距离,节省了费用,提高了速度。     

电商物流末端配送网络多目标优化模型设计

尽管近年来物流配送速度已有大幅提升,但在一些特殊节假日如"双十一",配送的及时性仍不能得到满足,交货延迟、节点货物堆积甚至"爆仓"等情况时有发生,直接影响消费者对电商服务的质量评价。在分析国内外电商物流末端配送网络研究现状的前提下,根据电商物流配送网络理论、多目标优化理论以及网络抗毁性理论,展开对电商物流末端配送网络的分析,确定了网络抗毁性和经济成本对网络优化的影响,分析了网络经济成本的组成与网络抗毁性的来源以及测量标准。在此基础上,采用多目标优化,对电商物流末端配送网络进行优化,分别构建经济成本最小与网络抗毁性最高的优化模型,判定两者对电商物流末端配送网络优化的影响情况,结论显示,引入抗毁性这一优化目标更能对电商物流配送网络优化的合理性,保障其稳定性。仿真分析也验证了此结论,基于理论和现状的分析,以及仿真实验的结果,提出了电商物流末端配送网络优化的合理方案。     

电子商务环境下基于CRM的物流配送模型研究

为适应电子商务发展和顾客关系管理对企业信息化的要求,本文构建了由配送企业、顾客、员工和合作伙伴四部分构成的基于CRM的物流配送DCEP模型;指出模型各方应建立伙伴关系,加强模型各方的协作,为顾客提供优质的配送服务;最后,设计了模型效果测评指标体系,并利用层次分析法对DCEP模型进行了测评.     

基于电子商务的企业配送模式研究

本文针对电子商务企业在物流配送上的不足,对基于电子商务的企业配送模式进行了系统的研究.首先分析了电子商务环境下企业配送的模型,然后全面深入的分析了配送模式的类别,并就企业如何选择高效的配送模式进行了研究,最后阐明了对基于电子商务的企业配送模式研究的意义并做了展望.     

构建物流联盟基础上的现代物流配送

物流配送是物流系统中是最接近消费者的重要环节，它通过运用先进的信息技术和管理来优化配送系统，提高物流服务水平和竞争力。目前，我国物流配送发展中还存在不少问题，应通过建立物流联盟，来降低企业交易费用，发挥资源互补优势，增强供应链竞争力，提高物流配送服务水平。     

基于云计算模式下的Apriori算法研究

随着海量数据的增加和云计算的出现,对于云计算模式下的数据挖掘技术研究具有重要意义。基于云计算和Hadoop平台,分析了Apriori算法,提出了基于云计算模式下的改进的Apriori算法,实现了改进算法与MapReduce编程模型的移植。实验仿真表明,改进算法在云计算环境下的数据挖掘是可行的,高效的。