共同配送选址-路径优化模型与算法

以北京市奶制品配送问题为场景,研究了共同配送选址-路径优化问题。建立了两层级带容量约束的共同配送选址-路径问题的混合整数规划模型,设计了求解模型的三阶段算法。第一阶段采用基于遗传算法的带容量限制的K-means聚类方法,将客户划分为若干客户集;第二阶段计算每个备选配送中心为每个客户集提供服务的最优配送路径及成本,在此基础上将共同配送中心选址与第二层级配送路径优化问题简化为配送中心选址和客户集分配问题,建立数学模型并利用Lingo软件求解;第三阶段确定从物流中心到共同配送中心的最优配送路径。通过对比两大品牌奶制品在北京地区各商超的单独配送与共同配送成本,验证了模型和算法的合理性和有效性。研究结果为解决不同类型产品共同配送网络优化等问题提供了决策依据。     

城市中转型配送中心布局优化研究

从系统角度建立了考虑服务水平、多品种、多客户、多供应商等全局因素条件下确定中转型配送中心的数量、选址与规模的优化模型,针对模型参数多维、方案组合多、求解困难的特点,提出了具有城市配送特性的分解策略,通过贪婪算法,用算例论证了模型与算法的有效性,算例结果显示降低成本的有效途径是降低客户点与供应商库存和加快其周转率.     

基于Memetic算法的两级车辆路径优化

针对传统两级车辆路径优化过程,存在的精度不高,收敛时间过长的问题,提出一种基于Q学习理论和差分进化的Memetic算法。首先,对两级车辆路径优化问题进行研究,利用最优分割法获得第一级配送方案,以此确定中转站配送数量,然后求解第二级多配送中心车辆路径问题配送方案,获得两级优化问题的总里程及总配送车辆数量;其次,针对第二级MDVRP配送方案求解,利用Q学习理论和差分进化算法,设计新的Memetic算法,来实现对多配送中心车辆路径问题配送方案的全局优化;最后,通过仿真验证了所提算法的有效性。     

基于分区的多配送中心多车型车辆调度问题与遗传算法设计

 研究大规模的多配送中心多车型车辆调度问题,首先基于配送中心几何重心分区方法将多配送中心多车型车辆调度问题转化为单配送中心多车型车辆调度问题,该分区方法简单、直观,大大降低了运算量.建立了一种基于完整配送费用的多配送中心多车型车辆调度问题的数学模型,配送费用在考虑基本运输费的基础上又引入了司机的工资支出,包括基本工资和加班费.在多配送中心多车型车辆调度模型中,一个配送中心的一辆车可以为多个客户服务,但一个客户只能由某个配送中心的一辆车提供服务.根据模型的这些特点,提出了一种新的多片段染色体混合编码方案,并采用分段交叉、分段变异方法有效继承了父代染色体的部分基因,显著提高了算法的收敛性能.数值仿真结果验证了算法的可行性和有效性.     

基于转移支付的非一体化库存路径问题协调模型

文章研究一个配送中心和N个具有确定需求的需求点的库存路径协调问题,首先讨论独立决策下各参与者的决策,即各个需求点利用EOQ模型得出自己的最优订货量和周期,而配送中心只能根据这些订货量和周期进行配送,采用C-W节约算法求解车辆的调配和配送路径;研究了一体化库存路径问题,利用改进的遗传算法嵌套C-W节约算法,给出了一体化库存路径问题的最优决策,探讨了使用转移支付的协调手段让所有需求点都合作的条件。     

客户资源共享及需求可拆分的车辆路径问题

随着物流量的剧增,物流企业之间的竞争力体现在配送速度及配送成本上.由于企业难以突破传统的竞争思维,物流领域的相关企业均是各自为政,难免会出现恶性竞争.加之我国目前物流设施设备、信息技术相对国外较落后,物流企业可以将区域内的客户资源共享、整合来提高收益.虽然目前已有配送中心之间进行了客户资源的共享,但因为没有正确整合而事倍功半.笔者在多个配送中心共享客户资源的情况下,考虑客户的需求可拆分,以车辆行驶距离最短为目标函数,建立二阶段模型,将聚类算法与模拟退火算法结合使用,求解二阶段模型.用聚类算法求出每个配送中心最优的配送范围,模拟退火算法求解出每个配送中心车辆的最优配送路线.最后结合数值案例,借助MATLAB验证算法的有效性.     

基于库存成本的连锁零售企业配送网络设计

研究了需求不确定的连锁零售企业配送网络设计及其库存决策的联合优化问题. 以门店和配送中心服务水平为约束条件,详细分析连锁企业内部的二级库存成本,并综合考虑运输成本和配送中心选址成本,建立配送系统年总成本优化模型.以系统总成本最小为目标,运用遗传算法求解该优化模型,在得到最优配送网络方案的同时,确定系统安全库存因子及门店的订货周期.通过算例仿真验证模型和算法的有效性,并分析需求、运输距离和选址成本等因素对系统总成本的影响,为连锁零售企业的物流配送网络设计及库存控制提供决策支持.     

物流配送运输车队的规模问题

首先分析了物流配送运输发展前景和研究配送运输车队规模问题的必要性，阐明了确定配送运输车队规模的基础条件和实现的目标．针对从一个配送中心向多个分散客户配送货物的实际经营问题，利用多变量整数线性规划的数学方法建立了确定配送运输车队合理规模的数学模型，旨在为企业的经营管理提供一定的理论依据和决策方法．     

考虑动态需求的多中心沿途补货冷链物流配送路径优化

为提升冷链物流配送效率、降低物流成本,本文在综合考虑多配送中心、客户动态需求、沿途补货策略的前提下,建立以总配送成本和客户满意度最优为目标的冷链物流配送模型.模型采用主目标法处理客户满意度和成本之间的背反关系,将动态问题按照时间轴依次分解为一系列的静态调度子问题并考虑了5种配送成本.本文提出自适应大邻域搜索算法求解该模型,设计了三种破坏算子和三种修复算子,对小中大三种不同规模的算例进行测算.结果表明该算法在速度、精度和稳定性上表现良好,对求解此类问题有较好的适应性和准确性.与不考虑沿途补货策略的动态配送方案相比,沿途补货策略可使成本降低23.06%、客户满意度提升8.69%.结果表明提出的配送方案可很好地节约企业的配送资源、减少配送成本、增强竞争力.     

时变路网下多配送中心多车型联合配送

随着电子商务发展,越来越多的城市、企业采用多配送中心模式,优化补货车辆、配送站点车辆出行时刻及出行路线的优化变得越来越重要。目前考虑城市时变速度特征的多车型联合配送中,对配送车辆出行时刻和配送路径联合优化角度的研究成果较少。基于此,主要构建基于时变速度多配送中心多车型联合配送模型;并设计基于禁忌搜索求解算法。收集了北京市城市配送大数据,以北京市公铁联运城市配送为应用背景,对算法进行了验证;通过计算发现本算法可以有效优化多配送中心多车型联合配送运输成本和时间成本,能够应用于北京这种特大城市的公铁联运城市配送方案中。