基于GIS的物流配送路线规划研究

针对传统车辆路线规划问题研究上存在的不足,提出了基于地理信息系统(GIS)的物流配送路线规划的研究思路.首先分析了基于GIS的车辆路线规划问题(VRP)与传统VRP问题的异同,阐述了在GIS基础上构建运输网络图的必要性并给出了具体构建步骤.其次在网络距离概念的基础上, 对客户点之间的最短距离进行了重新定义,构建了求解VRP问题的基础数据库. 最后,通过模糊聚类的算法对物流配送线路进行划分, 并给出了具体实施步骤.通过在宝鸡烟草公司配送系统中的应用,结果表明此种研究方法对解决实际问题效果显著.     

基于客户动态需求属性的物流配送线路聚类优化

随着经济发展和技术进步,物流配送面临日益复杂和多变的客户需求并成为电子商务应用的重要制约因素和瓶颈环节。根据客户需求特点,提出了一种反映客户动态需求属性的物流配送线路聚类优化方法。提出了一种可以反映多种客户需求属性的模糊系统聚类方法进行客户分类,运用智能加权对动态属性进行集成和生成相应的配送策略。本文的客户动态需求属性不同于大多数车辆路径问题（VRP）文献所经常考虑的静态地理属性。理论分析结果表明,常见的“按时间配送”和“按范围配送”成为本文新方法在不同属性权重下的2个特例。最后,通过一个单、双向混合配送线路选择算例表明新方法的有效性和实用性。     

带软时间窗整车物流配送路径优化研究

为更好地解决整车物流配送问题,提高客户满意度,以总成本最小化为目标,构建了带软时间窗约束的整车物流车辆路径优化问题模型,进而对于该模型设计了自适应遗传算法,并用成品汽车配送案例对算法进行了验证.算例的数值结果表明,基于自适应遗传算法提出的整车物流车辆路径优化方案,可以满足分销商和客户需求,能够减少配送车辆数量、节省早到或晚到惩罚成本、提高企业的经济效益.该研究为改善整车物流配送问题提供了新的解决思路.     

基于两阶段算法的大规模成品油二次配送优化

本文以大规模成品油二次配送路径规划为对象,研究了具有成品油物流特征的多车场带时间窗的车辆路径问题的数学模型,提出了新的基于子问题分解的两阶段优化算法.首先采用改进的系统聚类算法将配送需求合并分载,随后设计了改进的遗传算法生成最终的配送路径.针对客户划分问题,提出了‘期望节约里程'指标,用以描述客户的地理空间分布特征,并以此为特征信息设计了启发式的遗传算子,提升了大规模问题优化收敛的速度、质量和稳定性.仿真实验结果验证了模型和算法的可行性和有效性.     

带时间窗的车辆路径问题的改进差分进化算法研究

研究带时间窗口的物流配送车辆路径问题(VRPTW),主要考虑车辆容量、时间窗口、最大距离等约束,且完成配送所需的车辆数目不确定,要求在车辆数目最少的条件下再使总的行驶路径最短.提出了该问题的混合整数规划模型,运用改进差分进化算法求解该问题.算法采用序数编码,设计辅助算子解决变异问题,差分进化的交叉率随进化代数自动更新.应用MATLAB语言编程进行仿真计算,得到了最优解,结果表明该算法是求解带时间窗的车辆路径问题的一种有效方法.     

基于模拟植物生长算法的车辆调度问题

基于配送企业车辆资源的限制和客户需求时间窗的要求,在考虑外包车辆和配送入员加班的情况下,对带时间窗的车辆调度问题进行扩展研究.根据客户需求的随机性特点构建以最小化车辆配送总成本为目标的机会约束规划模型,并设计求解该问题的模拟植物生长算法.结合车辆调度具体实例,将模拟植物生长算法与遗传算法进行比较,结果表明该算法不仅可以获得最优解,而且提高了求解效率,是一种有效的方法.     

基于汇集预测的随机客户需求配送车辆调度问题

针对物流配送过程中客户需求随机出现的车辆调度问题，结合客户随机需求信息和经验数据，运用汇集预测方法，生成合理的虚拟客户出现的概率及其位置和需求量；在分析客户不满意度函数的基础上，综合考虑配送车辆调度方案的经济性和客户满意度两方面因素，提出了加权广义配送总费用最小化目标；依照车辆先真实后虚拟客户配送的原则，建立了配送车辆调度模型，设计了与局部搜索相结合的改进遗传算法。Solomon标准测试算例验证了模型与算法的有效性与适用性，结果表明，相比于现有的其他方法，本文方法制定的配送车辆调度方案不仅能有效降低物流企业的总配送成本，而且能快速响应客户需求，提高客户满意度和服务水平。     

速度时变的多中心半开放式车辆路径问题研究

针对多中心半开放式车辆路径问题,考虑软时间窗约束和车辆速度变化情况,构建了最大化平均客户满意度、最短配送距离和最小配送成本为目标的优化模型,并设计了两阶段求解算法.基于自适应网格密度法和邻域拥挤密度法对多目标粒子群算法的外部档案进行维护及选取全局最优粒子,提高算法的收敛性和后期种群多样性,以获得初始可行解.用变邻域搜索...     

考虑前置仓选址与服务策略的同时取送货车辆路径问题研究

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.     

多配送中心物流配送车辆调度问题的分层算法模型

在对多配送中心配送车辆调度问题进行直观描述的基础上,建立了该问题的数学模型,提出了采用聚类分析最短距离分配法将多配送中心车辆调度问题动态地分解为多个单配送中心车辆调度问题进行求解的策略。基于求解单配送中心车辆调度问题的竞争决策算法,设计了多配送中心车辆调度问题的分层算法,并进行了实验计算。计算比对结果表明,用本文设计的算法求解多配送中心物流配送车辆调度问题,不仅可以取得很好的计算结果,算法的计算效率较高,计算结果也较稳定,而且在聚类属性方面具有很好的扩展性。     

B2C电子商务中多商品配送中心优化设计的模糊规划模型

针对经营多类商品的B2C电子商务企业顾客需求总量小，品种多，位置分散等特点，提出用分级聚类法将顾客进行分类，并模糊估计每类顾客单位重量商品配送运输费用，建立了B2C电子商务中多商品配送中心优化设计的模糊规划模型。模型考虑了配送中心建设投资和流通加工的规模经济效应，因而目标函数中具有非线性项，难以用常规的方法求解。为此，首先将模型进行清晰化转换，然后设计了嵌入单纯形法的遗传算法对之进行求解。仿真实例表明了模型和算法的有效性和可行性。     

基于动态局部颜色直方图的图像检索

利用了Mean shift聚类方法对图像进行不规则的划分,在此基础上定义了一种动态局部直方图,设计了一个能同时表征图像颜色和位置信息的统计量,并且给出了计算图像相似度的方法.该算法既改进了以往局部直方图利用图像位置信息的检索方法的不足,而且保留了全局直方图方法具有的旋转不变性和缩放不变性.实验结果表明,在准确引入了图像的空间位置信息后,较大的提高了图像检索的精度,检索结果中不再出现和示例图像颜色成分相似而空间分布不同的图像,实验结果较好的验证了算法的有效性和稳健性.     

基于库存成本优化的配送中心选址问题研究

研究了需求不确定、存在运输规模经济下的连锁零售企业的配送中心选址问题．在传统选址分析中加入了详细的库存系统分析，在此基础上，以配送中心和门店的服务水平为约束条件，建立了较为全面的配送系统年总成本优化模型，并通过该模型找到了各方案下的最优库存水平和最小成本，从而选出最佳方案．最后。通过仿真，分析了需求变化和运输距离变化对系统的总成本以及方案选择的影响，为连锁零售企业的物流配送中心选址提供了决策支持．     

基于时空关联网络的机场机位运行过程建模

为了提高机场机位运行效率, 对机位运行过程进行精确分析描述。在分析机场进出港航班机位运行流程的基础上, 将机位运行过程抽象为时空关联网络,定性描述航班与机位的逻辑关系, 使用航班时间窗、机位地理位置等特征参数定量描述机位运行信息, 由此构建一种基于时空关联网络的机场机位运行过程定量描述模型。利用国内某大型枢纽机场实际机位运行数据对所提模型进行分析验证, 结果显示,时空关联网络模型符合幂律分布, 58.62%的节点平均误差为0.172 4 h, 节点度分布均值为0.666 7, 聚集系数均值为0.807 5。节点度分布较高和聚类系数较高的节点为关键节点, 对应影响力较大的关键航班;较现有模型, 描述态势信息的宏观微观特征参数提升了场景描述精度并能有效适应数据规模的变化。     

道路瓶颈前车辆强制变道汇流过程模拟研究

建立了基于车辆强制变道汇流行为的微观交通动力学模型,模拟分析了道路瓶颈影响下的交通流量、车道速度分布和时空图等3个宏观交通流特征和变道距离、行程时间等2个微观交通流特征。结果表明：瓶颈道路上任意截面的总流量均可表征道路的整体通行能力;中高车流密度下,道路瓶颈可使道路总流量降低10%~35%,并造成17%~42%的车辆行程时间延误;道路瓶颈对其上游相当长的区域内车辆具有减速效应;道路瓶颈前车辆强制变道距离的99分位值可以作为交通信息面板位置设定的依据。     

在竞争环境中的拥塞设施截流选址问题

研究了在竞争环境下考虑到顾客等待时间的截流选址问题.产生于网络路径上的顾客流按一定概率分布来选择各个设施,概率分布由设施容量,偏移原路径距离和排队等待时间共同决定.在已有设施的情况下,通过选址决策使新建立的设施截得的顾客流最大.结合贪婪算法和Dogleg路径信赖域方法来求解该问题,经过大量计算试验,表明该方法求解质量和求解速度都较理想,可应用于大规模的网络选址.     

基于目标跟踪的移动信标辅助节点定位算法

针对无线传感器网络的节点自定位问题,提出一种基于单个移动信标的节点定位算法。信标节点周期性地发布自身位置信息,未知节点被动接收该信息得到与移动信标之间的距离,先求取自身位置的近似估计,再利用无迹卡尔曼滤波进行目标跟踪,完成进一步位置求精。未知节点之间无需测距,降低了通信量和能量消耗。仿真结果表明,该方法能够有效提高节点的定位精度,适用于户外部署的大规模无线传感器网络。     

面向桥梁结构健康监测的WSN分簇路由协议

在桥梁结构健康监测(bridge structure health monitoring,BSHM)的特定应用场合中,只根据节点地理位置进行成簇或使用单跳策略完成簇间路由,都会导致整个无线传感器网络(wireless sensor networks,WSN)的不稳定.针对BSHM 下的WSN,提出"能量分布"的概念,设...     

一类多周期的物流中心稳健性选址模型研究

从剖析现阶段物流中心选址问题的特点入手,根据需求动态变化的特点,将规划期分割成几个有代表性的周期,运用随机机会约束规划作为建模工具,以规划期内物流运作总费用和费用波动均方差总体最优为目标,建立了多周期的企业分销物流中心随机机会约束稳健性选址模型.其次对该模型的分析和处理进行了深入的讨论,为模型的求解指出了两种可行的途径--确定等价类的转化和随机模拟.最后运用实际算例说明了模型的合理性和有效性.