物流配送中车辆调度问题的研究

在现代物流集约化、一体化的发展过程中,配送是直接与消费者相连的重要环节,配送车辆优化调度是物流系统优化、物流科学化的关键一环,是企业改善服务水平、降低物流配送成本、提高经济效益的重要途径。     

遗传算法有时间非满载车辆调度问题研究

研究使用遗传算法求解物流配送组织过程中车辆调度问题。对于有时间窗的非满载VSP问题,将货运量约束和时间窗约束转化为目标约束,建立了VSP模型。使用最大保留交叉、交叉率和变异率的自适应调整等技术,设计了给予自然数编码的可同时处理软、硬时间窗约束的遗传算法,并给出算例,验证调度模型和遗传算法。     

浅析物流配送中车辆调度问题

物流配送是物流活动中一种非单一的业务形式,是物流活动中直接与消费者相连的环节,在物流组成成本中,配送成本占相当高的比例,配送线路合理与否对配送速度、成本、效益影响很大.因此车辆路径问题（Vehicle Routing Problem,简称VRP）成为众多学者竞相研究的热门话题,研究配送车辆调度问题具有重要的理论价值和现实意义.     

基于遗传算法的物流配送车辆优化调度

研究使用遗传算法求解物流配送组织过程中车辆调度问题,建立适合于遗传算法的车辆调度模型。设计描述行驶线路的染色体结构、初始群体生成方法、适应度函数、遗传算子和控制参数,构造完整的遗传算法。并给出算例,验证遗传算法有较好的优化性能。     

物流配送车辆优化调度的综述

物流车辆的调度工作是否完善、能否根据实际的物流路况做出动态化的积极调整,将成为物流配送是否具有高效率的决定性因素。文章在对物流配送车辆调度方式研究中,对影响物流车辆配送效率的影响因素进行了总结分析,同时以动态化管理为基础,进行依靠信息条件实现调度功能的调度优化模型,提升物流配送车辆的调度能力,提高配送效率。     

有时间约束的非满载车辆调度问题的启发式改进算法

非满载的车辆调度问题可以看作是有容量限制的TSP问题,本文通过对TSP问题的C-W算法进行改进,从而找到了非满载、有时间约束的VRP问题求解的途径,并通过8个客户的实例进行验证,可以找到满意解。     

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.     

制糖企业原料运输环节车辆调度优化研究

随着崇左市制糖产业经济的迅速发展,蔗糖原料运输作为制糖企业的关键环节而备受关注。基于车辆优化调度的若干理论研究成果,对崇左市制糖企业进行调查研究,分析崇左市糖业在路线规划,车辆调度等原料运输中的诸多问题,通过提出改进运输模式、合理规划路线等对策解决制糖企业存在的相关问题,为崇左制糖企业原料运输环节提供高效性、省时性的优化参考,以达到有效减少企业成本,增加企业收益的目的。     

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。     

基于模拟退火算法的物流配送车辆调度问题研究

在详细分析遗传算法的局限性的基础上,构造了一种基于遗传算法和模拟退火算法的、用于求解车辆路径问题的退火遗传算法．GA和SA的结合,使得串行搜索成为多点并行搜索,混合算法的搜索行为可通过控制温度参数加以控制,且理论上GA并不影响平稳分布,因此鲁棒性必将提高。     

基于遗传算法的服装连锁业车辆调度问题研究

结合服装业流行性强,顾客对产品个性化明显等特点,本文建立车辆调度模型,修改传统的仅考虑成本因素的决策指标;注重考虑配送服务水平;最后应用遗传算法求解。     

基于改进MMAS的多配送中心车辆调度问题研究

针对城市多配送中心车辆调度问题,在分析最大最小蚁群算法的基础上,提出了改进MMAS算法,该算法重点对信息素的挥发机制进行探讨,并引入自适应机制对信息素的确定方案进行改进。实验结果证明,改进MMAS算法对于优化多配送中心物流车辆路径问题是有效的。     

基于送收的物流配送车辆路径优化问题研究

文章在提出区域物流送收概念的基础上,建立了考虑回程收货的单物流配送中心多网点的车辆路径问题(VRP)的数学模型,运用遗传算法求解模型,并通过实例进行验证.该模型能够为企业在物流配送中的车辆路径选择问题提供决策上的支持.     

运输车辆调度优化的研究和实现

通过对车辆调度问题进行数学分析,提出了简单实用的车辆调度算法,为实现计算机半智能执行调度任务,设计了车辆的分配及优化方案。对物流配送企业实现计算机配送调度,降低成本和提高物流经营管理水平具有一定的参考价值。     

分时段配送车辆调度问题的禁忌搜索算法

建立了分时段配送车辆调度问题的数学模型,同时采用禁忌搜索算法计算优化的配送线路和配送时间,并采用实例进行仿真计算。计算结果表明算法的计算效率较高,收敛速度较快,计算结果也比较稳定。     

配送路线优化模型研究

本文根据节约里程法的配送路线优化方法和思想,建立有时间窗的车辆优化调度模型,对集货或送货的非满载车辆优化调度问题进行研究,并编制了配送路线优化调度系统,选取北京通远外经国际运输有限公司的部分物流配送点进行了路线优化。     

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。     

配送路线优化模型研究

本文根据节约里程法的配送路线优化方法和思想,建立有时间窗的车辆优化调度模型,对集货或送货的非满载车辆优化调度问题进行研究,并编制了配送路线优化调度系统,选取北京通远外经国际运输有限公司的部分物流配送点进行了路线优化。     

C-K节约算法在配载车辆调度问题上的应用研究

本文借鉴多重旅行商问题的模型结构,建立配载车辆调度模型。通过改进C-K节约算法,在线路连接过程中插入时间窗约束和车辆容量约束的检验子程序,求解调度模型。研究表明改进C-K节约算法是求解配载车辆调度问题的有效算法。