T公司车辆配送路径优化研究

随着中国城镇化进程的加快,城市的规模越来越大。国家大力扶持物流业良性发展的政策,使城市物流在近年来成为了一个热点发展方向。本文以T公司为背景,首先介绍了T公司目前生产概况,然后分析了现阶段车辆配送所存在的问题,最后依据路径优化的相关理论,结合T公司目前的情况,提出了针对T公司优化配送路径的对策。     

基于ACA的军事物流车辆配送路径优化研究

将蚂蚁算法应用到车辆配送的路径优化问题中,设计了求解车辆配送路径优化问题的模型,并应用实例加以仿真计算,最后的实例结果求解表明了该算法的有效和实用,将提高我军在现代战争中的精确保障能力。     

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。     

应急物流中心选址与配送路径优化研究

文章从应急物流的基本概念及特性出发,分析应急物流与一般商业物流存在较大差异性,阐述应急物流不同于一般商业物流所涉及的关键技术和物流系统运作流程,提出了应急物流体系研究的必要性,以及应急物流中心选址与配送路径选择的关键性,在此基础上构建基于模糊层次分析法的应急物流中心选址模型,并建立了灾害过程中应急物资配送路径优化模型,最后利用案例解析证明模型的可靠性。     

基于节约里程法的潍坊中百便利配送路径优化

文章采用节约里程法优化便利超市的配送路线,对优化前后的结果进行对比,应用效果良好。     

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。     

低碳多因素视角下的冷链配送路径优化

全球变暖问题日益凸显,如何减少冷链配送环节中的二氧化碳排放成为当今物流领域研究的重点和难点,文章考虑到冷链物流配送过程中产生的一系列成本和影响冷链物流配送环节中的二氧化碳排放,配送点软硬时间窗,配送道路实况等因素,并整合了我国现行碳排放权交易政策,从根本出发分析了目前我国低碳冷链物流的配送路径,构建了以配送环节总成本最小为目标的数学分析模型,最后通过设计方案以及算法模型拟合得到最优结果。从运行结果看出,采用较改进的遗传算法可以在一个周期内降低冷链物流配送的总成本,以此证明了提出的模型和改进算法的有效性。     

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。     

农村寄递物流体系建设背景下末端配送的优化路径

在党中央高度重视农村寄递物流体系建设的背景下,农村的末端配送服务与现实需求匹配性仍不理想,严重阻碍了农村经济发展与农业现代化的脚步,是农村寄递物流体系中亟待优化的环节。文章通过阐述我国农村寄递物流体系中末端配送的发展现状,针对农村末端配送设施设备现代化水平低、可持续能力差、服务质量低的“痛点”,提出优化农村末端配送模式的合理建议,从而助力农村寄递物流体系的建设与乡村振兴的推进。     

基于TransCAD的物流配送VRP解决方案

在简要阐述物流配送VRP问题的基础上，介绍了TransCAD中VRP考虑的因素和功能实现，重点分析TransCAD物流配送VRP解决方案，并对车辆路径方案、车辆出行时间方案进行详细分析，最后通过与“点对点”运输方案的对比分析与评价，得出VRP配送是节约型物流最有效的途径。以TransCAD的物流配送VRP解决方案为例，旨在说明建立节约型物流迫切需要采用先进的信息技术，为现代物流规划管理提供最优解决方案。     

基于粒子群算法的应急物流配送车辆调度研究

结合应急物流配送的车辆优化调度问题,根据应急物流配送的突出特点,对应急物流配送车辆调度路径优化进行了探讨。并建立应急物流配送车辆调度模型,用粒子群算法对车辆的配送路径进行优化。最后通过对实例的分析,验证了本文所提出的模型、算法具有合理性和可行性。     

混合蚁群算法求解物流配送车辆路径优化问题研究

文中在分析VRP与旅行商问题（TSP）区别的基础上,构造了求解VRP的混合蚁群算法。将蚁群系统（ACS）算法同节约量和局部搜索策略2-opt法相结合来改进基本蚁群算法。仿真实验结果表明混合蚁群算法性能优良,能够有效地求解VRP问题。     

物流配送路径延伸问题两阶段寻优策略算法

首先根据实际路径资料构建非完全有向图,利用Dijkstra算法得到任意两点之间的最优路径,根据要求虚拟合并或删除非目的地节点,对图形进行简化,重新构造出包含所有有效路径信息和有效节点的非完全有向图,在此基础上运用非完全有向图TSP问题的求解方法进行路径优化。通过示例验证了该算法对于解决物流配送中的此类特定问题是有效的。     

遗传算法在车间物流配送优化中的应用

在车间物流配送中,合理确定配送路径是提高搬运质量、降低配送成本、增加经济效益的重要手段。在建立车间物流配送优化问题的数学模型的基础上,构造了求解物流配送路径优化问题的遗传算法。计算结果充分表明,遗传算法在进行车间物流配送优化中有很大的优势,可以有效地求得问题的最优结果。     

基于节约里程法的阳原县果蔬市场配送路线优化

高效率的物流配送是企业顺利运营和提高效益的重要条件,正确合理的设计公司的运输线路,可以有效节约人力、物力、财力、提高经济效益。文章在对蔬菜市场物流配送进行调查的基础上,建立配送优化路径模型并且进行了有效求解,提出了具体的物流配送线路优化方案,并结合运输中的实际情况,计算每次配送中的柴油的消耗费用和使用司机的成本,进行了总成本的节约优化。     

基于物流决策三角形的城市配送体系优化研究

借用物流决策三角形理论对目前我国城市配送水平低下、效率不高、信息化程度低、配送成本居高不下、配送车辆进城难等城市配送的系统性问题进行了详尽的分析和研究,并提出了优化我国城市配送业务的对策。     

蚁群算法在物流配送路径优化问题上的应用

物流配送路径优化是现代物流配送服务的关键环节之一,需要一个快速而有效的求解算法,构建了物流配送路径优化问题的数学模型,并应用蚁群算法加以求解。在模拟试验基础上,得出了蚁群算法对物流配送路径优化问题十分有效的结论,探索出了一条高效求解物流配送路径优化问题的新途径。     

物流配送车辆线路的优化与应用分析

现代经济的发展,人们生活水平的提高,有效的推动了我国物流行业的发展。在这个竞争激烈的市场环境中,物流作为第三产业中的一种,其参与市场竞争的重要体现就是重视服务,在物流服务质量的重要体现之一就是物流配送车辆线路上。物流配送车辆线路选择的好坏直接关系到物流配送的效率,进而影响到服务质量。为此,物流配送车辆线路对物流行业来说有着至关重要的作用。文中对物流配送车辆线路的优化与应用进行了相关的分析。     

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。