越库配送的研究现状

介绍了越库配送内部流程以及越库实施所应注意的因素,分析了国内越库配送的研究及应用现状,提出了进一步发展的内容与方向。     

两机器越库调度问题的模拟退火算法

研究两机器越库流水作业调度问题,其目标函数是最小化加权完工时间。首先,对算法参数进行分析,并针对所研究问题的特点对参数选取进行试验分析;其次,基于参数选取的数值分析结果,给出求解该问题的模拟退火算法;最后,通过数值实验进一步表明该算法的有效性。     

基于越库配送模式的回收物流优化问题研究

回收物流在企业中得到越来越多的应用,越库配送模式对降低物流成本、提高物流效益发挥着巨大作用。文章主要在关于越库配送和回收物流研究的基础上,对研究进行补充,文章假定市场需求与生产供给都是随机变量,引入惩罚成本并且假设运输成本和惩罚成本均为阶梯形价格,通过分析在回收物流条件下供应链中各个主体的产品库存量来分析越库配送对供应链上各个主体库存的影响,得出在越库配送条件下,可以使零售商和供应商的库存增加,建立了在越库配送条件下使零售商和生产商回收物流总成本最小的非线性规划模型,根据模型计算最佳的回收产品数量。     

越库配送研究综述

越库配送作为未来物流配送的一种重要运作模式,为配送中心提高工作效率,降低库存水平提供了新的突破口。回顾了研究越库配送作业的相关中外文献,分别对越库配送作业的定义、标准体系、影响因素、优化算法等方面进行了文献综述,并探讨了越库配送的未来研究方向。     

一种改进的物流配送车辆调度启发式算法

针对物流配送中的车辆调度问题,提出了一种改进的启发式算法。该算法基于sweep算法和用于解决旅行商问题(TSP)的Cheapest Insertion算法,是一种二阶段算法。这种启发式算法首先使用sweep算法将所有顾客分派给运输车辆,然后对每辆车按照TSP的解决方法解决该车上的TSP问题。本算法比较有效的解决了有时间窗的车辆调度问题,可以用来构造某些业启发式算法的初始解。     

基于启发式算法的成品油配送计划研究

通过对成品油配送计划特点的研究与分析，建立了成品油配送计划编制的数学模型；并设计了模型求解方案；通过对实验结果的分析，证明本文设计的算法快速、有效、稳定。     

服务连锁零售企业的配送中心内越库车辆调度研究

合理安排入库车辆到库时间对于保证服务连锁零售企业的配送中心内货物顺利流转和降低成本至关重要。在假设只有一个入库门和一条传送带的越库环境下,将卸货和分拣的过程视为两阶段流水作业,应用约翰逊算法求解货物(工件)工时跨度最小化问题。根据某配送中心的excel订单数据,求得中心将该批货物分拣完毕需要的最短时间,并确定最佳入库车辆到库顺序,为企业越库实践提供指导。     

服务连锁零售企业的配送中心内越库车辆调度研究

合理安排入库车辆到库时间对于保证服务连锁零售企业的配送中心内货物顺利流转和降低成本至关重要.在假设只有一个入库门和一条传送带的越库环境下,将卸货和分拣的过程视为两阶段流水作业,应用约翰逊算法求解货物(工件)工时跨度最小化问题.根据某配送中心的excel订单数据,求得中心将该批货物分拣完毕需要的最短时间,并确定最佳入库车辆到库顺序,为企业越库实践提供指导.     

越库作业在零售企业中的实施研究

镇江市某公司是一家办公设备的零售公司,拥有自己的门店和仓库,由门店接收订单,通过电话方式将订单信息传递给仓储人员,由人员在仓库里找到货物,提供给门店或进行配送服务。为减少企业成本,提高经济效益,通过调研公司现状,引入越库作业,从而减少企业仓库管理成本。     

制造业的车间调度问题优化算法比较研究

目前,制造业的竞争日益激烈,在企业的日常运作过程中,会经常遇到各种各样的复杂的调度问题,车间生产调度问题解决的好坏直接影响着企业的运作效率和最终的客户满意程度,最终影响着企业对市场的反应能力和竞争力。因此,调度问题已经成为运营管理领域的一大研究热点。大量的学者研究生产调度优化问题,采用了各种优化方法。文章综述了车间生产调度问题的各种优化方法,对其发展历程、优缺点、适用性等都作了详细的说明,并对它们作以比较分析,从而找到最适合现实状况的优化方法。     

考虑线路安排的物流配送方案模型及其算法研究

在分析车辆路径问题现有启发式算法的基础上，建立了考虑线路安排的物流配送方案模型，并提出了求解该问题的一种搜索算法，实验结果表明，该算法可有效求得问题的优化解或近似优化解，且具有运算速度快、算法简便的特点。     

三维装箱问题的启发式算法

三维装箱问题是一类典型的NP-hard组合优化问题。在一维、二维装箱问题基础上,设计了一种启发式算法,借以克服一般启发式算法依赖"经验"的不足,该算法结构简单,实验表明算法收敛速度快。     

针对第三方物流企业的物流中心选址模型研究及其算法讨论

针对第三方物流企业,提出以物流中心自身能够取得的最大利益为目标的区域物流中心选址模型,并且考虑了物流中心固定运营成本和可变运营成本等成本因素,通过数学模型分析、分解和过滤,结合实际情况,提出一种启发式算法对模型进行求解,并在实际应用中取得了很好的效果。     

物流配送路径优化问题的模型及改进混合算法

在建立带有时间窗的物流配送路径优化问题数学模型的基础上．构造了求解该问题的遗传模拟退火混合算法。该混合算法利用了遗传算法较强的全局搜索能力和模拟退欠算法较好的局部搜索能力,克服了两种算法各自在寻优方面的不足,使其在全局最优搜索和计算速度方面都有了很大的提高。最后经仿真试验证实了混合算法解决物流配送路径优化问题的优越性。     

配送中心车辆调度模型及遗传算法设计

针对物流配送中心车辆调度问题,采用混合整数规划方法进行建模。对实际问题进行研兖分析后,基于所研究问题的特点,提出基于遗传算法的求解方法。通过数值实验对算法不同参数组合进行分析、比较,获得最佳参数组合．建立了有效的求解该问题的遗传算法。并通过对实际问题的数值仿真试验．验证了算法的有效性。     

多源点物流配送车辆调度模型探讨

根据问题的复杂性,考虑车辆条件的约束,建立了以总费用最小为目标的数学模型,并根据模型的特点设计出相应的启发式算法,使问题在合理的时间内得出由多个配送中心为所有需求点配送货物的车辆分派方案。实例证明,该模型符合实际问题,算法合理,具有实际应用价值。     

多对一配送网络中ITIO问题的建模与算法研究

采用双层规划法,为现代物流配送系统中常见的多对一配送网络建立了具有随机需求的、多产品的库存与运输整合优化数学模型,并用改进启发式算法详细分析了这一模型的解法。     

基于混合微粒群优化算法的配送中心选址问题求解

将微粒群优化算法和模拟退火算法结合．针对配送中心选址问题．构造了微粒表达方法。提出了此问题的一种混合微粒群优化算法。通过整数规范化。微粒群能在整数空间内对问题进行优化求解。该算法能克服基本微粒群优化算法精度较低，易发散的缺点，有较高的搜索效率。经过实验仿真，与基本微粒群优化算法、遗传算法进行比较．证明了该算法的有效性。