基于Dijkstra算法的快递车辆配送路径优化

针对目前快递车辆运输成本问题,研究了如何利用Dijkstra算法来迅速寻找出快递车辆配送派件过程中的最短路,并与解决该类问题常用的遗传算法,蚁群算法和A*算法进行了比较分析。证明了Dijkstra算法可以准确迅速地寻找出快递配送车辆派件过程中的最短路,从而有效的帮助快递公司降低运输成本。     

基于服务区域划分优化的配送路径规划问题研究

物流业的需求与竞争格局发生了变化,物流企业从数量扩张到内涵建设,越来越多的企业开始从制度、管理和技术角度来增进企业竞争力,物流企业系统的优化,往往能带来直接效益,并具有普遍的意义,一定会成为企业发展和提升的着力点。文章力图从企业实际运用出发,以送货系统为例,尝试合理运用聚类分析法划分配送区域,然后在所分区域内运用改进蚁群算法,获得优化的配送路径,从而达到降低成本、提高效率的目的。     

基于Dijkstra算法的区域路径搜索研究

文章采用将驻留点和线路抽象为二部图中的两类顶点的模型描述有限区域网络路径，用参照距离值度量顶点问路径的长度，考虑换路线因素和距离因素对路径选择行为的影响，在Dijkstra算法基础上，设计了网络最优路径搜索算法引入迭代惩罚函数。     

基于改进Dijkstra算法的医药物流配送网络优化

配送是医药物流的重要环节,时效性是衡量医药物流配送质量的一个重要标准。省时、省力的配送路径规划对提高医药物流配送时效性问题具有决定性作用。本文应用改进Dijkstra算法使其能遍历所有节点,并运用Matlab软件解决算法时间复杂度问题,在计算方法和搜索效率两个方面提高医药物流运作效率,以成都市医药物流配送案例加以论证和分析。改进后的Dijkstra算法将能运用于更多领域的配送路径规划问题的解决。     

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。     

Dijkstra算法在求解物流运输最短路径中的应用

运输是物流过程的主要职能之一,也是物流过程各项业务的中心活动。首先介绍了运输在物流中的重要性。接着,进一步阐述了Dijkstra基本思路以及在选择运输最短路径中的应用,以实现物流运输路径最短,运费最低,最大限度的节约物流成本,提高产品的竞争力。     

Dijkstra算法在物流网络设计中的应用

最短路问题是图论中的一个经典的问题,由于问题中边的权值往往可以从距离引申为其他沿路径线性积累的度量,如时间、花费等针对上述问题,本文在图论和运筹学的基础上,采用Dijkstra算法来计算运输网络中费用最低的路径。     

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。     

高校区域图书馆联盟的图书配送路径优化研究

针对高校区域图书馆联盟的图书配送路径的优化问题,以图书配送总路径最低为目标,在充分考虑存在子巡回的基础上,建立了高校区域图书馆联盟的图书配送路径优化模型。通过模型,可以得到图书配送的总路径和配送路线。最后,基于Excel软件,通过相关实例验证了所提出模型的有效性。     

高校区域图书馆联盟的图书配送路径优化研究

针对高校区域图书馆联盟的图书配送路径的优化问题,以图书配送总路径最低为目标,在充分考虑存在子巡回的基础上,建立了高校区域图书馆联盟的图书配送路径优化模型.通过模型,可以得到图书配送的总路径和配送路线.最后,基于Excel软件,通过相关实例验证了所提出模型的有效性.     

基于蚁群算法的乳制品配送路径优化研究

随着经济发展和人民生活质量的改善,人们对乳制品的需求量日渐提升,乳制品具有有效期短、温度要求高的特性,乳制品冷链运输是衡量市场竞争力的重要指标,根据乳制品冷链物流路径优化问题的目标,建立由固定成本、运输成本、制冷成本、损坏成本和低碳成本共同组成的目标模型,文章以N企业鲜奶配送为例,采取蚁群算法,运用MATLAB软件进行仿真实验,以确保建立模型的有效性以及蚁群算法的科学性,经过10次仿真实验,得出最优路径为83 km且最低运输成本为2 160元的最终结果,从而解决路径优化问题,提高物流服务的质量。     

基于Java的Dijkstra最短路径算法实现

最短路径是一个顶点到其他所有顶点的距离的最优解。传统Dijkstra算法是求最短路径最经典的算法,是后续最短路径算法改进的基础。本文介绍了传统Dijkstra算法的相关概念及其实现原理,使用Java编程语言实现算法,最后给出关键伪码和运行结果。     

基于混合粒子群算法的配送车辆复杂路径优化

提出了基于混合粒子群算法(PSO)的配送车辆复杂路径优化方法,描述了混合PSO的原理和流程,并将其运用到物流配送路径优化问题中。实验结果显示,该方法能得到满意的路径优化结果。     

基于蚁群算法的甘肃省应急物流配送路径优化研究

针对甘肃应急物流运输与配送问题,构建了配送车辆数最少和车辆行驶总距离最短的多目标应急配送模型,设计蚁群算法对应急物流配送路径模型求解,兼顾考虑多个制约条件下,优化应急配送路线,并以定西市漳县和岷县的二十八个乡镇为算例进行分析,求解配送路线,假设配送中心有容量不同的车辆,每个受灾点只能由一辆车提供配送服务,每条路线上只有一辆车配送,同时规定车辆从配送中心出发完成配送任务后再返回配送中心,研究结果表明蚁群算法对配送路径优化的优越性。     

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。     

基于入侵杂草算法的城市生鲜配送优化研究

针对实际道路阻抗下的城市"最后一公里"生鲜配送路径优化问题,在保证骑手安全情况下,又能够以最快速度将货物送到客户手上,降低配送成本,从配送过程中电动车遇到的实际道路阻抗因素出发,建立了以最大化顾客满意度,最小化配送成本的多目标优化模型,并利用入侵杂草算法和遗传算法对模型进行分别求解。实验结果验证了模型和入侵杂草算法的有效性。     

基于构造算法的配送物流成本研究

分析了目前配送的现状与发展趋势,物流配送成本的主要影响因素.以某企业的第三方配送公司为例进行配送成本分析,计算结果表明影响配送成本最大的因素是运输过程,指出企业可以更改车辆配置来减少不必要的开支.     

基于一二次物流整合的成品油配送优化

我国地域辽阔,存在油库库容总体过剩、布局不合理、运行效率低、规模化和自动化水平低等问题。通过打破行政区划界限,打通炼油、大区和销售公司各专业公司之间壁垒,推进一次物流和二次物流整合,同时依托现代化物流技术和数学模型,进行一二次物流和成品油调度指挥优化,可以有效降低企业商品流通费用,提升成品油配送及时性和运行效率。     

物流分区配送路线优化问题建模及算法求解

针对配送中心的配货路线规划问题,充分考虑收货点的随机与分散的特点,并在需求量设定时考虑到退货,建立了分区规划下的物流配货路径优化模型,同时用实例进行验证。首先应用spss聚类算法对配送网络进行分区,将问题转化为小规模的单车线路优化问题;然后提出sweep改进算法,在一定程度上减少了车辆数的配备,降低成本投入;再建立物流配送模型,并结合蚁群算法,对每个分区内的投递点进行求解。且模型考虑了软时间窗,增加了对提早到达或是晚到达的费用损失问题的考虑,更接近实际。