基于Matlab物流配送路径优化问题遗传算法的实现

在物流管理学中。研究物流配送路径优化问题并选取恰当的配送路径。可以加快对客户需求的响应速度．提高服务质量，增强客户对物流环节的满意度。降低服务商运作成本。但由于物流配送路径优化问题是一个NP—hard问题，使用传统优化方法很难得到最优解或满意解。本文基于Matlab进行了物流配送路径优化问题遗传算法的编码．利用Matlab强大的数值计算能力较好地解决了这个难题并进行了实例验证．对物流企业实现科学快捷的配送调度和路径的优化有实际意义。     

基于公交车开展物流配送的车辆路径优化问题

本文主要研究基于公交车开展物流配送的车辆路径优化问题,通过一种新型的城市物流配送模式来缓解城市拥堵、减少物流配送总成本。该配送模式分为公交车配送和配送车辆配送两层,利用公交车的剩余容量来减少运输成本。同时建立了总成本最小为目标的优化模型,并使用改进的遗传算法对模型进行求解。本文在遗传算法生成种群的过程中,采用模拟退火算法进行优化拓展解的空间,提高改进算法的全局和局部空间搜索能力。最后经实例验证,改进的遗传算法能够找到更短的行驶路线,验证了算法的有效性。     

餐饮物流配送路径优化方法研究

研究了餐饮物流配送方案的配送路径优化方法,以物流运输距离最小化为优化目标,以单个配送车辆的容量限制、运输距离限制为约束条件,提出了餐饮物流配送路径优化的整数规划模型。然后,结合遗传算法与模拟退火算法设计了求解模型的遗传-模拟退火算法。最后,给出算例验证了本文模型与算法的有效性。     

基于混合蚁群算法的物流配送路径优化研究

蚁群算法存在一些缺点,如容易陷入局部最小,使整个系统呈现出早熟现象等。文章将蚁群算法和遗传算法结合起来构造混合蚁群算法,建立优化物流配送路径的数学模型。用混合蚁群算法通过仿真实例有效求得物流配送路径问题的较优解。课题的研究对物流配送路径具有优化作用,节约物流运送成本,提升企业竞争力。     

物流配送车辆路径的优化方法分析

随着经济全球化的不断发展,各区域的经济交流不断加强,物流行业迅速发展起来,同时配送成本在物流行业发展过程中显得越来越重要。物流企业要想在激烈的社会竞争中不被淘汰,就必须考虑如何降低随着社会结构改变而出现复杂化的物流配送成本,不断提高自身的综合竞争力。文中主要介绍了有关计算和改进物流配送车辆路径优化方面的问题,着重论述了对蚁群算法在降低物流配送成本,以及物流配送车辆在路径优化上中的应用,从而选择出对配送车辆路径进行最好的优化的方法。     

基于改进蚁群算法的时间窗约束下物流配送车辆路径优化研究

物流配送车辆路径优化作为一个涉及多影响因素、多目标需求的组合优化问题,其中带时间窗约束的物流配送车辆路径优化问题更是一个NP难题,较难得到最优解。文章分析带时间窗约束的车辆路径问题并建立相应数学模型,提出将变异和动态信息更新的改进蚁群算法应用于解决这类优化问题,同时仿真实验结果表明该算法能快速收敛于全局最优解,能有效地解决有时间窗约束下的物流配送车辆路径优化问题。     

基于改进遗传算法的连锁便利店配送路径优化研究

针对零售超市较高的送货时间段、服务时间要求,构建以配送费用最小为目标的带时间窗物流配送路径优化模型,以优化零售小店物流配送网络、提高物流配送质量为目的,采用改进遗传算法对模型进行求解。以石家庄部分苏宁小店为例,对其物流配送路径进行研究,优化后路径配送费用比优化前降低21.5%,研究结果为企业确定经济、合理的配送路径提供参考。     

考虑多模糊时间窗医药物流配送路径优化

以医药物流客户满意度最大和总成本最低为目标,建立了考虑多模糊时间窗的车辆路径问题优化模型。为满足低碳物流的要求,在路径规划中引入碳排放成本,为防止类似大型医疗器械运输超载问题引入超载惩罚项,引入多模糊时间窗来评价客户在可以忍受送达时间段和期待送达时间段的满意度。以单个配送中心3辆配送车辆25个客户为算例,运用遗传算法对模型求解,求解得到的最优车辆配送路径提高了满意度并降低了总成本。该模型亦适用于满足相应约束条件的类似行业的供应链优化。     

基于复杂网络理论的物流配送路径优化研究

在复杂网络理论的基础上研究物流配送路径优化问题,结合配送网络的复杂性特点,构建配送网络图模型,利用动态规划方法求解,最终通过实例进行验证。     

基于复杂网络理论的物流配送路径优化研究

在复杂网络理论的基础上研究物流配送路径优化问题,结合配送网络的复杂性特点,构建配送网络图模型,利用动态规划方法求解,最终通过实例进行验证.     

基于模糊需求的配送路径优化方法研究

首先分析了求解车辆路径问题的一般方法;然后针对需求量不确定的情况运用二次指数平滑法、扫描算法、动态规划算法建立了基于模糊需求的配送路径优化方法,实现了配送量的预测和扫描算法的改进;最后,以山东日照某酒厂为例实现了这些算法的应用,从应用结果来看路径的优化方法实现了配送里程的大幅度降低。     

基于遗传算法的企业配送路径问题研究

为提高企业竞争力,加快企业发展,企业已将优化重点转向物流配送环节,文中通过遗传算法设计并求解企业配送路径问题,设计合理的配送路线,提高配送效率,降低物流成本。     

基于遗传算法的车辆路径问题ExtendSim仿真与优化

文章首先介绍了物流领域中经典的车辆路径问题（VRP）,以及解决该问题的算法,然后论述了遗传算法在解决VRP上的应用,并详细地叙述ExtendSim仿真软件如何对某一VRP进行建模优化,最后得出最优方案.验证了这一仿真优化方法是解决VRP的一种有效途径.     

基于遗传算法的协同配送路径优化研究

针对现代物流配送中存在的运营成本高、效率低、整合度低等问题,构建基于多物流中心协同配送的路径优化模型,在算法选择上针对协同配送的特殊方式,提出引入虚拟客户的编码方式和基因换(移)位的变异方式来求解最优配送路径,并通过实例验证了模型和算法的有效性与可行性。     

模糊车辆配送问题的改进蚂蚁算法

模糊车辆配送问题是物流调度领域中一个具有现实意义的多目标FVRP问题。论文针对问题的特性,提出了一种结合启发式初始种群以及推-碰撞-掷规则,并引进了服务紧急程度影响因子的改进蚂蚁算法。实验结果表明,改进蚂蚁算法能够得到较好的模糊车辆配送问题满意解。     

电子商务环境下基于B2C的物流配送路径优化

电子商务环境下的物流配送具有客户位置分散、订单多、批量小和重复线路多的特点,传统的线路优化方法都在不同程度上遇到各种问题。文中针对电子商务环境下的配送特殊性,采用改进两阶段算法混合进行求解。第一阶段用K-means聚类法将客户群分成若干区域,在每个区域又用扫描算法分解成若干符合约束条件的小规模子集;第二个阶段对各个分组内的客户点,就是一个个单独的TSP模型的线路优化问题,采用改进遗传算法进行优化求解。最后,结合具体实例,实验证明了该改进算法的有效性。     

基于节约里程法的物流配送线路优化与改进研究

配送是物流运作中的一个重要环节,如何在物流网络中综合考虑各线路的车流量、客户分布状况、车辆的载重量以及其它车辆运行限制等因素,进行配送线路的规划,将直接关系到配送中心运作的成本和效率。通过对节约里程法的研究探讨,对物流配送线路进行优化,并通过一组测试数据验证了算法的可行性,最后提出了复杂配送网络中模型的改进方法。     

物流配送车辆运行径路优化问题的仿真实现

利用旅行商问题的C-W节约算法,对物流配送的车辆运行径路进行仿真计算,通过实例计算,可以得出最优的解。这在高油价下对降低车辆及物流成本,有现实意义。