基于QPSO算法的卷烟配送优化策略

针对卷烟配送点多、路线复杂的特点,提出采用量子粒子群算法(QPSO)制定最优配送策略,解决卷烟配送过程中的组合NP难题.以配送路径最短且配送量均衡为优化目标,建立卷烟配送问题的通用数学模型;在对比分析QPSO和粒子群算法原理的基础上,构建卷烟配送的QPSO求解模型,以实现车辆编号和配送次序同步寻优.实例计算表明,QPSO优化的卷烟配送策略能够使配送量均衡、配送行程最短、配送成本最低,可有效解决多目标非线性的卷烟配送问题.     

基于改进GQPSO算法的多目标卷烟配送策略

卷烟配送普遍呈现客户点多、路线复杂的特点,是典型的组合NP难题。以配送成本最低且配送量均衡为优化目标,建立带时间窗的卷烟配送通用数学模型;引入选择与交叉操作,提出运用改进的遗传量子粒子群算法（GQPSO）实现车辆编号和配送次序同步寻优,以制定卷烟配送的最优策略。实例表明：GQPSO能快速有效制定满足优化目标的卷烟配送策略。     

蚁群算法在卷烟配送路径优化中的应用研究

针对目前烟草商业企业的物流配送中存在的问题,提出用仿生学的蚁群优化算法对卷烟配送路径的选择进行优化,以基本的蚁群优化算法模型和原理为理论基础,建立了相应的数学模型,并结合某烟草公司的案例对本算法的应用进行了计算机仿真,实验结果表明该算法在求解卷烟配送的路径优化问题上是行之有效的。     

蚁群算法在卷烟配送路径优化中的应用研究

针对目前烟草商业企业的物流配送中存在的问题,提出用仿生学的蚁群优化算法对卷烟配送路径的选择进行优化,以基本的蚁群优化算法模型和原理为理论基础,建立了相应的数学模型,并结合某烟草公司的案例对本算法的应用进行了计算机仿真,实验结果表明该算法在求解卷烟配送的路径优化问题上是行之有效的.     

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。     

基于QPSO算法的钢管混凝土构件的优化

钢管混凝土具有承载力高,韧性和塑性好以及施工方便等的优点,近些年在高层建筑中应用广泛。本文采用量子粒子群算法,将其应用到钢管混凝土结构构件的设计优化中,以满足梁柱的各项力学指标为约束条件,经济指标(最小)为目标函数,并与标准PSO算法和改进的GA算法的优化结果进行比较,结果表明在承载力符合设计要求的前提下,量子粒子群算法求得了更小的目标函数值,达到了梁柱构件造价最低的目的。     

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。     

基于入侵杂草算法的城市生鲜配送优化研究

针对实际道路阻抗下的城市"最后一公里"生鲜配送路径优化问题,在保证骑手安全情况下,又能够以最快速度将货物送到客户手上,降低配送成本,从配送过程中电动车遇到的实际道路阻抗因素出发,建立了以最大化顾客满意度,最小化配送成本的多目标优化模型,并利用入侵杂草算法和遗传算法对模型进行分别求解。实验结果验证了模型和入侵杂草算法的有效性。     

考虑多类型产品新鲜度的生鲜配送路径优化

生鲜产品由于其特殊性,在配送过程中存在损耗。针对不同种类的生鲜产品,差异化新鲜度敏感系数,引入生鲜努力保鲜系数,构建生鲜产品新鲜度函数,同时考虑固定成本、运输成本、制冷成本、货损成本及时间惩罚成本,构建了生鲜配送路径优化模型。设计混合遗传粒子群算法进行求解,验证了模型的合理性及算法的有效性。对比不同的生鲜努力保鲜系数对各项成本的影响,得出综合成本最优的保鲜策略,为生鲜企业末端配送优化提供参考。     

基于Dijkstra算法的区域物流网络配送路径优化

分析区域物流网中的配送路径距离和运输成本之间的关系,针对区域物流网的配送路径选择问题,通过Dijkstra算法建立单源最短路径的求解模型,求得配送中心到配送点i、配送点i到配送点j之间最短的矩形路阵。通过模型对最优化配送路径方案进行求解,从而为物流配送中心调度提供理论数据,通过仿真实验验证了该配送路径选择的可行性和正确性。     

基于服务区域划分优化的配送路径规划问题研究

物流业的需求与竞争格局发生了变化,物流企业从数量扩张到内涵建设,越来越多的企业开始从制度、管理和技术角度来增进企业竞争力,物流企业系统的优化,往往能带来直接效益,并具有普遍的意义,一定会成为企业发展和提升的着力点。文章力图从企业实际运用出发,以送货系统为例,尝试合理运用聚类分析法划分配送区域,然后在所分区域内运用改进蚁群算法,获得优化的配送路径,从而达到降低成本、提高效率的目的。     

线路截断法在卷烟配送路径规划中的应用

卷烟配送路径规划是一个LS-VRP问题,同时要兼顾配送里程短、不同车辆配送任务均衡等要求.文章建立了基于任务量均衡、所用车辆最少、配送里程最短的多目标卷烟配送模型,并设计了基于线路截断的启发式算法进行求解,在实例运用中得到了较好的效果.     

基于Dijkstra算法的快递车辆配送路径优化

针对目前快递车辆运输成本问题,研究了如何利用Dijkstra算法来迅速寻找出快递车辆配送派件过程中的最短路,并与解决该类问题常用的遗传算法,蚁群算法和A*算法进行了比较分析。证明了Dijkstra算法可以准确迅速地寻找出快递配送车辆派件过程中的最短路,从而有效的帮助快递公司降低运输成本。     

基于节约算法的配送路线优化研究

物流作为"第三利润来源"受到了越来越多企业的关注,同时随着电子商务在我国的兴盛,物流配送的作用也逐渐显得重要。节约算法是一种简便、易行的算法,也可以针对具体问题增加约束条件,从而达到解决实际问题的目的。本文运用节约算法对公司配送路线进行优化,降低了公司配送成本,增强了公司的市场竞争力。     

基于混合粒子群算法的车辆路径优化问题研究

设计了一种引入了量子和遗传算法思想的粒子群算法．该算法结合了粒子群优化算法的快速寻优能力和量子算法可以同时处理多个目标的优点．避免了基本粒子群算法易陷入局部最优的缺点,提高了求解速度。该算法用于解决车辆路径问题。通过实验表明了这种算法具有较好的性能。     

基于量子微粒群算法的车辆路径问题研究

提出一种基于量子行为的微粒群智能优化算法。使用量子角表示量子比特的状态,并引入微粒群算法中,对量子群中的各量子角进行自适应动态调整．设计一种新的编码方式,用于求解车辆路径问题,通过计算表明,该算法是解决车辆路径问题的有效方法。     

物流配送系统中大规模最短路径算法的研究

在物流配送管理系统中,车辆路径优化是一个典型的难题,而最短路径算法是其基础。传统的最短路径算法,如Dijkstra最短路径算法因性能问题无法适应大规模的拓扑网络和实时计算。本文在Dijkstna最短路径算法的基础上,在方向优先等改进算法的启发下,设计和开发了基于GIS的大规模最短路径算法。实验表明,该算法受拓扑网络规模的影响极小,能够快速完成实时最短路径计算。     

节约算法下A配送中心市区配送路线优化研究

随着中国城镇化进程的加快,城镇居民对日常消费品的需求量也逐年递增,作为承接居民消费品载体的物流企业,其市区配送能力直接影响着城市居民的生活质量。对于物流企业而言,激烈的市场竞争压力又迫使其不断的提高配送效率降低配送成本。文章通过对A配送中心某一具体配送业务的实地调查,提出来节约算法下的配送路线优化模型,以帮助企业提高市区配送的效益。     

节约算法下A配送中心市区配送路线优化研究

随着中国城镇化进程的加快,城镇居民对日常消费品的需求量也逐年递增,作为承接居民消费品载体的物流企业,其市区配送能力直接影响着城市居民的生活质量。对于物流企业而言,激烈的市场竞争压力又迫使其不断的提高配送效率降低配送成本。文章通过对A配送中心某一具体配送业务的实地调查,提出来节约算法下的配送路线优化模型,以帮助企业提高市区配送的效益。     

浅析烟草卷烟物流配送体系优化策略

贸易往来对于我国经济发展具有非常重要的推动作用,随着社会的不断发展,我国物流行业也逐渐的得到了完善,同各个行业的联系也越来越紧密。本文就我国烟草卷烟行业优化物流体系的重要性展开论述,并提出了烟草卷烟物流配送体系的优化策略,希望对我国烟草行业的发展起到一定的推动型作用。