基于蚁群算法的车辆路径问题研究

本文首先对车辆路径问题及蚁群算法进行了介绍,并介绍了使用蚁群算法解决经典车辆路径问题时的参数设计及步骤,然后针对H公司在沈阳市的配送活动建立基于蚁群算法的优化模型,最后使用Matlab进行求解,研究结果表明:优化后的线路节约了车辆配送的总里程数,减少了车辆数量,提高了车辆满载率,降低了企业运输成本。     

车辆路径问题研究综述

作为现代物流领域的研究前沿,车辆路径问题的求解算法及应用领域一直是学者研究的重点。本文在研读大量文献的基础上介绍了遗传算法的研究现状及其应用情况,并对车辆路径优化在生鲜农产品配送上的应用进行了简单的综述。     

基于遗传算法的车辆路径问题研究

考虑车辆容量约束并建立数学模型，运用遗传算法求解该车辆路径问题。运用C语言编写算法程序，详细分析了遗传操作及算法参数。以某企业在天津的几家大型购物广场为例，分析了因配送问题给企业发展带来的局限性。求解出的适合该企业的最优路径，与实际配送路径对比后显示出：最优路径大大缩短了车辆的总配送距离、节省了配送成本。     

基于蚁群算法的紧急物流配送路径优化设计

本文将结合应急物流的配送车辆优化调度问题,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线优化进行探讨,建立了应急物流配送车辆调度模型,用蚁群算法对车辆的配送路径进行优化。     

配送车辆路径优化问题算法研究

配送车辆路径优化问题是影响物流配送效率和成本的关键问题,同时也是应用数学、计算机和物流配送领域研究的热点问题。路径优化的算法主要有精确式和启发式两种。精确式算法可以求解小规模VRP的配送路径问题,当VRP规模增大时,则很难求得满意结果。启发式算法主要有构造式、两阶段式、智能式算法,其对于解决大规模VRP的路径优化的问题具有重要帮助。     

配送车辆路径优化问题算法研究

配送车辆路径优化问题是影响物流配送效率和成本的关键问题,同时也是应用数学、计算机和物流配送领域研究的热点问题.路径优化的算法主要有精确式和启发式两种.精确式算法可以求解小规模VRP的配送路径问题,当VRP规模增大时,则很难求得满意结果.启发式算法主要有构造式、两阶段式、智能式算法,其对于解决大规模VRP的路径优化的问题具有重要帮助.     

以工作量均衡为目标的成品油配送路径优化问题研究

文章以成品油配送路径优化问题为背景,研究了以工作量均衡为主要目标的成品油配送路径优化问题(Refined Oil Distribution Route Optimization Problem)。在考虑车辆容载量、加油站允许卸油时间窗、加油站服务时间、加油站需求量等约束的前提下,将各个车辆的工作时间尽可能均衡作为主要目标,建立了以车辆的最大工作时间最小化为目标函数的成品油配送路径优化问题的整数规划模型,编写了求解模型的Lingo程序。文章进一步用随机生成的方式,产生了10个加油站的计算实例,利用Lingo软件求出了局部最优解。通过Lingo软件求得的局部最优解表明了模型的可行性。文章的研究结果为调度部门制订成品油配送计划提供了理论依据。     

基于JIT的总装物料配送路径优化研究

在对准时制条件下机械产品总装过程线边物料配送特点分析的基础上,建立了满足车辆容量和物料需求工位时间窗要求的车辆路径优化模型,并采用改进节约算法对该问题进行了求解,最后,通过算例验证了模型和算法的有效性。     

考虑路况条件的物流配送路径优化研究

道路拥堵、车速限制、道路环境差、恶劣天气等情况的发生,会影响车辆行驶速度,进而导致配送时间的变化。考虑到存在不同的路况条件,配送车辆路径优化的结果往往发生变化,即使这些路段可能是最短距离的。研究考虑路况条件服从一定概率分布的情况下,建立物流配送路径优化模型并结合案例进行求解。     

浅谈物流配送中的车辆路径问题

本文通过分析物流在国民经济的重要地位,进而得出优化物流的核心是配送中的车辆路径问题,并对车辆路径问题进行描述和分类,便于进一步对车辆路径问题进行研究,从而优化物流配送,提高国民经济水平。     

考虑路径优化的共同配送站点选址研究

为了降低物流配送距离,提高城市物流的配送效率,文章提出以配送路线最小化为目标,分别建立考虑配送车辆容量和时间窗约束下的两种物流配送路径优化模型。并采用Lingo软件快速求解线性规划问题的优势,引用实例分析,最终求得不同模型下的配送选址最优解。     

车辆路径问题的节约算法改进

节约算法作为求解车辆路径问题的一种启发式方法,将节约算法进行改进将有助于实现配送路径的优化选择。本文基于对节约算法中优先策略进行选择,对节约算法做出一定的改进,通过对思路及程序进行详细介绍,并将其运用到具体案例中,最终得到了较为满意的路径策略选择。     

动态车辆路径优化问题

现代物流问题的众多研究中,车辆路径问题一直是焦点问题。车辆路径优化后的配送作业不仅可以降低物流配送企业的物质消耗、节约成本,还可以提高客户的满意度和服务水平,最终提高企业的市场竞争力。该文在分析客观世界动态需求特征的基础上,对动态车辆路径问题进行分析,并基于时刻表建立动态车辆路径问题优化模型。     

成品油配送路径优化问题研究

成品油配送路径优化问题是指在加油站需求量已知的情况下,石油公司利用多种型号的油罐车,从油库出发为各个加油站配送成品油以满足各个加油站需求的路径优化问题。文章主要研究某石油公司的成品油配送车辆调配和路径规划问题,在车辆数量充足、每辆车需从油库出发在完成供油任务后回到油库的前提下,考虑车辆的容量限制、加油站需求量、需求时间窗、卸油服务时间等条件,以系统运行成本的最小化为目标建立相应问题的数学模型。然后,利用1个油库、10个加油站的算例对模型的正确性进行了验证。     

连锁快餐饮企业生鲜品配送路径优化研究

连锁餐饮企业的核心竞争优势就是食品安全以及出餐效率,而这两项优势都得益于生鲜品的有效储存配送,没有高效的配送优势都是无稽之谈。本文基于车辆载荷的限制和距离控制建立蚁群算法的数学模型,对其配送状况、餐厅经营状况进行了一系列分析,并对配送路径进行优化,降低配送过程产生的成本,提高配送效率。理论上为整个连锁餐饮行业的生鲜品配送方案提供了一个可行性的改进模式,指出了配送路径对餐厅运营效率、经营成本等问题的绝对影响力,同时也明确了配送路径的优化的结果对提升企业竞争力的关键性。     

车辆路径优化问题算法综述

随着物流业在国民经济中的作用日益增加，车辆路径规划已经成为国内外学者共同关注的热点问题。本文首先，讨论了车辆路径优化问题在国民经济生产中的作用。其次，概述了近年来智能优化算法在求解车辆路径优化问题中的应用。最后，对全文进行总结并探讨了该问题的研究趋势。     

基于模糊排序的企业自营物流配送路径优化研究

本文研究了电子商务与物流配送发展不协调的现状,以目前电商企业自营物流为背景,在经典运输问题的基础上,加入了时间限制和车辆容量限制,构建了多目标线性规划模型。本文充分考虑实际情况,运用模糊排序指标对多目标线性规划模型进行处理,构建多目标模糊线性规划模型,对企业自营物流条件的配送路径进行优化,最后通过算例分析,验证了模糊排序指标用于解决配送路径优化问题的合理性。     

基于遗传算法的随机需求IRP问题研究

本文利用遗传算法求解了一种随机需求条件下的IRP问题的数学模型,并以配送系统为例,获得了路径安排和库存策略的优化目标解。计算结果表明模型的求解可以改善优化计算结果。     

基于节约算法的车辆路径问题研究

车辆路径问题是物流配送中的决策难题,配送成本的减少成为优化的主要目的,而科学家们对车辆调度优化采用的方法层出不穷。本文针对节约算法做了简单的概述与研究,并以飞马快运公司为例,采用节约算法对该公司的车辆调度进行简单的调整。     

物流园区配送系统路径选择的优化研究

物流园区各个子功能中,配送是直接与客户相接的重要环节,直接影响着配送的速度、成本以及效益。因此,研究物流园区配送路径的优化问题,是物流园区提升服务质量、降低服务成本的有效途径。通过分析物流园区的配送路径问题,构建出配送路径最优化的数学模型,基于该优化问题设计相应的遗传算法,利用Matlab进行实验仿真,得出配送路径的最优解。实验结果体现了遗传算法在解决路径优化问题中的实用性。