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《系统工程理论与实践》2021,(4)
本文在电子商务环境下研究了面向城市小件物流配送的同时取送货车辆路径问题,兼顾前置仓的选址策略,允许车辆在配送途中前往前置仓进行补货与存货操作.依据退回货物的状态差异构建两类配送子模型,统筹安排车辆的服务路径、前置仓选址以及补货存货策略使得物流企业整体运营成本最低.其次,设计了一种基于节约算法与自适应大邻域搜索的混合启发式算法CWIGALNS求解上述问题,提出改进算子提升算法的求解效率.随后,通过9组小规模算例验证了模型的准确性和算法的有效性.最后,采用多组较大规模算例进行数值实验.实验结果表明,两类配送子模型中,前置仓提供存货服务的模式有助于车载容量的循环使用,减少车辆使用数目降低物流配送成本.本文提出的模型与算法可以为城市小件物流配送企业服务策略的制定提供良好借鉴与帮助. 相似文献
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多类顾客需求环境下动态批量补货策略 总被引:3,自引:0,他引:3
考虑在多类顾客需求环境下有限计划期内的动态批量补货问题。在一般的补货成本结构下,每类顾客的最优补货期各不相同,且该补货问题为NP难题。考虑在没有投机行为的补货成本结构下,最优的补货策略满足"零库存补货"规则,且在每类顾客在补货周期内存在一个最优的及时服务临界期,临界期之前的需求将得到及时满足,临界期后的需求将被缺货处理。基于最优的临界期库存分配策略,提出一个多项式算法得到最优的补货策略。与先到先服务的需求服务策略进行比较,数例分析得到临界期库存分配策略可以大幅提高整个计划期的利润。最后,在一般的补货成本结构下,考虑一种特殊发货规则,提出一种有效的启发式算法,优化每类顾客的最优补货期。 相似文献
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基于灰色系统理论GM(1,1)预测的易变质商品最优补货模型 总被引:1,自引:0,他引:1
针对仓库容量有一定限制的补货间隔期不受零售商控制情况下的多周期补货问题,在是否租借仓库未知的情况下和一定服务水平约束的条件下给出一种可选则的预期利润模型,从而确定最优补货量及最优方案,并用Matlab仿真方法分析租借仓库率和随机补货间隔期的分布函数对预期利润的影响,验证模型的有效性. 相似文献
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在枢纽网络设计时, 未来的成本和需求等参数具有不确定性. 为了使设计的网络能在各种情景下具有最优的期望成本, 提出了无容量限制的多分配严格p-枢纽中位随机优化模型. 考虑到模型本身的结构特点和复杂程度, 采用了PH分解算法结合增广拉格朗日松弛算法, 将原问题转化为若干个独立子问题来求解. 使用了基于经典算例的随机数据集合对模型和算法进行了测试, 算例结果表明尤其在情景数量较大的情况下, 算法体现出较高的效率. 同时, 通过随机解价值分析了使用随机优化模型对于该算例的意义. 相似文献
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反应型供应链多层库存运输优化与模糊博弈协调 总被引:1,自引:0,他引:1
考虑多方式运输成本和库存成本的权衡, 研究了随机需求下单层和多层反应型供应链的库存(补货)和运输最优策略及模糊环境下的供应链协调. 在以布朗运动描述的随机累积需求下, 同时考虑混合运输方式的选择以及库存补货, 给出最优补货点和运输控制策略. 然后将此推广到多层库存问题,分别讨论了在补货流和需求流平衡与否的情况下系统的最优库存和运输策略. 独立分散决策和集中联合控制的比较表明后者能更有效地协调多层供应链系统. 用模糊合作博弈建模分析多层供应链在模糊环境下实现集中联合控制的情形, 在系统库存输入流和输出流平衡的前提下求证了模糊合作博弈的核的存在性并给出模糊Shapley值作为成本分摊模糊合作博弈解的合理公平预测. 相似文献
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针对同时具有模糊需求和模糊旅行时间,且有车辆容量、配送中心容量和时间窗约束的选址-路径问题,基于预优化和实时调整的两阶段策略,引入变动成本的概念,建立变动补偿的机会约束预优化模型.在实时调整阶段,考虑多模糊参数的联合影响,定义变动成本为因车辆剩余容量不足返回配送中心卸载的额外配送成本和因车辆实际到达时间超出客户时间窗的时间惩罚成本总和.鉴于多模糊参数影响的时间窗可信度计算复杂,且已将时间惩罚成本作为变动成本的一部分修正目标函数,去掉时间窗机会约束,设计一阶段模拟退火算法求解,贪婪聚类构建初始解,随机模拟法估算变动成本.测试算例验证了模型和算法的有效性.得出,该模型可弱化偏好值的影响,生成实时调整变动幅度小且整体最优的预优化方案,提高对不确定环境的风险抵抗力,且求解简单;该算法是求解此类问题的较好算法;研究成果为多模糊选址-路径问题提供新的求解思路. 相似文献
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配送系统优化问题的分析与建模——以多对一配送网络为研究对象 总被引:1,自引:0,他引:1
在VMI模式下,物流配送系统中,供需双方的库存与运输的全面整合优化问题是获得配送系统总成本最优化的重要问题.通过运用双层规划法,为物流配送系统中典型的多对一配送网络建立具有随机需求的、多产品的库存与运输整合优化数学模型;用改进启发式算法分析其解法;并确定配送系统优化问题的最优成本下限以验证所用启发式算法的有效性;最后,运用算例验证模型与算法在实践中对改善库存与运输系统总绩效的重要作用. 相似文献
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两层供应链的多物品共同补货策略研究 总被引:1,自引:0,他引:1
研究了由单制造商和单销售商组成的两层供应链中多物品的生产和补货问题,其中所有物品拥有共同的生产线、配送路线等,且需求确定.为研究供应链上下游企业合作和多物品之间基于基本时段的共同补货对供应链总费用的影响,建立了四种生产一补货模型,然后分析了模型的最优解特性,并给出了搜索算法.算例表明,制造商零售商联合决策下基于基本时段的多种物品共同生产、共同补货,使得供应链的费用最低.此外,将这种基本时段方法和公共周期方法的共同补货策略进行比较,发现基本时段方法策略更优. 相似文献
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考虑了配送准时性和配送成本之间的悖反关系,将延迟理论引入配送调度,研究了订单随机到达、准时配送的supply hub的出库调度问题.考虑订单到达时间的随机性对配送准时性的影响,设计了一个带延迟因子的滚动调度模型,建立了supply hub准时制配送的出库调度多目标规划模型.根据模型的特点,设计了求解模型的克隆免疫算法.最后,结合数值实验,对延迟调度模型和实际使用的调度模型进行了对比分析.研究结果表明,带延迟因子的调度模型相比常规调度策略.能明显降低随机性订单的配送成本. 相似文献
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针对多中心共同配送开闭混合式车辆路径优化研究在资源集成共享和合作收益分配机制设计结合方面存在的不足,提出研究多中心共同配送开闭混合式的车辆路径优化问题。首先,构建了包含运输成本、惩罚成本、租赁成本和配送成本等物流运营总成本最小的优化模型。其次,根据模型特征设计了考虑客户点地理位置和时间窗约束的三维K-means聚类算法,进而提出了遗传-粒子群混合优化算法求解模型。该混合算法设计了遗传算法和粒子群算法间的选择性赋予机制,提高了种群的多样性和获取优化解的收敛性,并增强了混合算法的局部和全局搜索能力。再次,应用成本差值分配方法进行多中心共同配送的收益分配优化研究,进而应用严格单调路径原则研究了联盟合作序列选择问题,并进行了多中心共同配送的联盟稳定性检验研究。最后,通过算法比较分析和实例数据对所提出模型及算法进行了验证研究,并比较分析了不同配送模式下多中心共同配送优化方案各指标的差异,进而验证了所提方法的有效性和适用性。研究成果可为多级多中心共同配送的网络优化问题研究提供方法参考和决策支持。 相似文献
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集货需求随机的同时配集货车辆路径问题(VRPSSPDD)是同时配集货车辆路径问题(VRPSPD)研究的进一步深化,由于该问题中集货需求的不确定性,使其较确定型VRPSPD问题更为复杂.基于预优化和重优化策略,构建了两阶段VRPSSPDD模型,预优化阶段基于随机机会约束机制以及车载量约束为客户点分配车辆,生成预优化方案;重优化阶段对失败点及其后续客户点进行线路调整.根据问题特征,结合变邻域深度搜索算法的深度搜索能力以及遗传算法的个体交流等优点,设计混合变邻域遗传算法,采用分离配送网络信息的编码方式,提出自适应种群搜索范围和自适应邻域搜索次数策略平衡算法迭代中的搜索深度和搜索广度的关系.通过多组算例以及企业配送实例验证了本文模型及算法的有效性. 相似文献
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互斥产品(如液体、危险化学品等)不能混装到同一个容器中,物流企业通常使用多隔舱运输车为顾客配送多种互斥产品,合理确定装载与配送路径是提高配送效率、降低配送成本的重要手段.本文考虑互斥产品的装卸顺序约束、在途运输时间约束等,构建了以配送成本最小化为目标的互斥产品装载配送联合优化模型,设计了求解模型的改进遗传算法,算法采用蜂王进化和基于概率的边重构交叉运算,有效提高了寻优能力.本文利用Augerat提供的车辆路径问题标准测试集构造算例测试算法的运行时间和求解效果.结果显示,改进遗传算法的求解效果明显优于经典遗传算法.对于小规模算例,改进的遗传算法可以得到精确最优解,对于中等规模和不超过101个顾客点的大规模算例,改进的遗传算法可以在130秒内得到近似最优解.本文的创新点在于构建了一类新的车辆路径扩展问题的数学模型并设计了求解模型的快速有效算法,为物流企业制定多类型互斥产品配送计划提供了理论依据和算法支持. 相似文献
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《系统工程理论与实践》2020,(9)
共享环境下配送设施作为在线资源,其空闲容量受线下负荷影响而呈现动态可得性与波动模糊性.同时,在线资源的引入也使得城市配送中的设施选址问题由单周期决策模型转变为多周期动态决策.为此,本文构建了考虑同时取送货需求带模糊容量约束的在线设施动态选址模型,改进了五角模糊数隶属度函数用以表示模糊容量约束.在此基础上,将禁忌搜索与自适应大规模邻域搜索算法相结合,提出了邻域生成算子和新解接受准则改进方案.最后,算例结果表明该改进方案能有效提升算法全局搜索能力,降低企业在线设施动态选址成本. 相似文献
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随着人们对生鲜农产品的需求越来越大,生鲜农产品配送路径优化问题得到了越来越多学者的关注。本文在传统生鲜农产品配送路径优化的基础上,结合软硬时间窗约束,考虑配送过程带取送的双向作业模式,以配送总运营成本最小为目标函数,建立非线性混合整数规划模型。通过使用Gurobi对问题进行求解,验证了模型的准确性。同时,为了解决大规模路径优化问题以及证明本文提出的取送结合的配送模式具有明显优势,本文设计了遗传算法对算例进行求解分析,最终证明了该模型的准确性和算法的有效性及稳定性。 相似文献
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共享环境下配送设施作为在线资源,其空闲容量受线下负荷影响而呈现动态可得性与波动模糊性.同时,在线资源的引入也使得城市配送中的设施选址问题由单周期决策模型转变为多周期动态决策.为此,本文构建了考虑同时取送货需求带模糊容量约束的在线设施动态选址模型,改进了五角模糊数隶属度函数用以表示模糊容量约束.在此基础上,将禁忌搜索与自适应大规模邻域搜索算法相结合,提出了邻域生成算子和新解接受准则改进方案.最后,算例结果表明该改进方案能有效提升算法全局搜索能力,降低企业在线设施动态选址成本. 相似文献
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针对电动车辆路径优化在充电站共用和车辆共享相结合方面存在的不足,提出充电站和电动车在多服务时间段内共享以及多中心间的集中运输调度策略,研究了基于资源共享的多中心共同配送电动车辆路径优化问题。首先,构建了包含电动车租赁成本、电量消耗成本、服务成本、违反时间窗惩罚成本的运营成本最小化和电动车使用数最小化的双目标优化模型。其次,根据模型特点设计了考虑客户地理位置和需求时间窗的3D-K-means时空聚类算法,提出一种基于Clarke-Wright(CW)节约算法的多目标粒子群(MOPSO)混合算法(CW-MOPSO)。该混合算法集成了CW节约算法生成的初始解,并在MOPSO中设计了充电站插入策略、外部存档更新策略和资源共享策略,提高了帕累托优化解的质量。再次,与非支配排序遗传算法、多目标遗传算法和多目标梯度进化算法进行了对比分析,验证了CW-MOPSO混合算法的有效性。最后,结合重庆某物流企业的实际数据对资源共享模式下多中心共同配送电动车辆路径优化问题进行研究,探讨了电动车在充电站的排队等待时间存在不确定性、电动车电量消耗和速度呈阶梯性关系以及不同资源共享模式下多中心共同配送的运营成本、电动... 相似文献