基于动态规划模式下的超市配送路径优化研究

随着外卖的迅速发展,对超市外卖配送问题的研究愈发重要,超市的配送问题,本质上就是配送路线的优化问题。配送路线规划是否合理将会直接影响到商家的配送成效,商家正确安排合理的货物配送路线,可以高效灵活调度车辆,提高配送作业效率,从而降低物流成本,最终提高商家的效益和服务水平。文章概述了物流配送,然后通过收集并整理正大优鲜商家相关配送路线资料和数据,分析得出该商家向各个消费者配送货物中存在着配送路线不固定、车辆装载率不高等问题,并通过节约里程法来减少该商家配送的总里程,改善车辆调度情况、提高车辆装载率降低成本,进而提高该商家的效益。     

开放的车辆路线安排问题的模型与遗传算法

本文主要针对开放的车辆路线安排问题,建立了以车流为基础的数学模型。在模型中利用罚函数法来化简约束条件,并设计了基于自然数编码的遗传算法。最后给出一个简单的算例来说明该模型及算法的应用。     

大规模车辆配送/收集问题的求解框架

大规模车辆配送/收集问题是供应链末端的日常商品配送和逆向物流前端的废品收集过程中的典型问题,存在着车辆载重、工作时间和车辆服务区域固定等约束,属于扩展的有载重约束的车辆路径问题。该文对该类车辆问题进行了描述和特点分析,提出了一个3阶段的求解框架:采用基于主干道的网格法对客户进行区域化整合;采用车流模型和C-W、3-opt相结合的算法完成客户区域对车辆的分配;采用旅行商问题求解方法对区域内车辆路径进行优化。案例研究的结果证明了该求解框架的实用性和有效性。     

区域配送中车辆路径优化的实证研究

区域配送是普遍存在的物流活动,配送路径优化是配送系统优化的关键.区域配送中的路径优化问题实质是最短路径问题和起讫点相同的单车场非满载有时间窗约束的车辆调度问题,以H公司为例,采用Excel建模法和节约法对区域配送中的车辆路径优化进行了分析和实证研究.     

配送路线的制定方法的探讨

配送路线合理与否对配送速度、车辆的合理利用和配送费用都有直接影响,因此配送路线的优化问题是配送工作的主要问题之一。采用科学的合理的方法制定配送路线,是配送活动中非常重要的一项工作。本文针对常规配送路线制定方法的不足,探索了两种新的配送路线的制定方法,旨在为从事物流业者和物流管理专业教育的工作者提供更为科学的求解方法。     

C-W节约算法在装配企业采购物流中的应用

将通常用于配送领域路线优化的C-W算法,运用于采购物流领域.针对装配企业采购物流中所运输产品的特点,在线路规划中插入车辆载重量和容积的双重约束条件,以满足采购物流的特殊要求.用一个实例验证了修正的C-W算法对解决采购物流中车辆调度问题的适用性,得到了较好的结果.     

多仓库定位-运输路线安排问题的模型和算法研究

针对现实问题的复杂性,考虑到单独研究物流设施选址和车辆运输路线安排问题的局限性,根据集成物流管理思想,综合考虑两个问题,重点研究了集成物流管理系统中多仓库定位-运输路线安排问题(LRP)。首先提出了LRP的数学模型,由于LRP属于NP-hard问题,提出了一种用于求解该类问题的两阶段混合启发式算法:禁忌搜索-蚁群混合算法。在选址阶段使用禁忌搜索算法求得一个较好的设施位置后,便转向运输路线安排阶段,并采用蚁群算法获得了一个与已得到的设施位置相对应的优化运输路线,这两阶段反复、连续运算,直到满足预先设置的终止条件。最后,给出算例验证模型和算法的有效性。     

基于顾客时间满意度的车辆路径问题

考虑到普通带时间窗约束的车辆路径问题(vehicle routing problem with time windows,VRPTW)模型不能真正反映顾客对时间的偏好,故在车辆路径优化模型的基础上,结合顾客时间满意度函数,同时放松需求点经过即被服务的约束限制,允许多次经过同一需求点的情况发生,而需求点只能被同一辆车服务一次,建立了基于顾客时间满意度的车辆配送(vehicle routing problem with satisfaction,VRPWS)模型,并利用模拟退火算法编程求解.为验证VRPWS模型的有效性进行了数值实验.实验结果表明:与传统的带软时间窗约束的车辆路径优化(vehicle routing problems with soft time window,VRPSTW)模型和VRPTW相比,VRPWS模型配送效益提升了170.0%和3.2%.分析结果表明该工作在一定程度上有助于物流企业在配送过程中提高顾客满意度和降低运输成本.     

遗传算法在电子商务系统中的应用

在对电子商务物流运输系统中车辆货物配载最大效益的基础上提出了一种基于遗传算法的车辆配载的最佳建模方法,并应用实例进行了仿真分析。结果表明:该方法用于车辆配载系统的建模仿真能较好地满足物流运输系统中车辆效益的最大值的约束要求,并能较早地找到满足条件的群体,在物流系统的车辆配送问题中具有很大的应用价值。     

车辆路径优化问题的均衡性

研究车辆路径优化问题中配送线路之间的均衡性可以提高配送服务质量。利用C larke-W righ t算法,结合打包原则和装配线线均衡算法的思想,设计出一种称为θRC的启发式算法来处理两个目标的车辆路径优化问题:一是最小化总距离,二是均衡各条线路间负载。该算法包括3个主要部分:θ约束,R运算和C运算。将该算法应用于一个有38个用户的物流配送公司的配送路线求解,结果显示该算法在总路径增长12%的情况下,实现均衡值降低85%。该算法能较好实现车辆路径优化求解中的负载均衡。     

货运车辆路线组织的估值扩充法

本文对货运车辆路线组织,研究了一个新的启发式算法,称为估值扩充法,作为该算法的依据,我们采用随机模拟方法,建立了“旅行售货员问题”最优值的近似公式.计算试验表明,使用本算法所获得的货运车辆路线安排在重车总行驶里程方面县有明显的优点,且保证了较高的重车里程率.     

共享经济下人车货路径匹配优化问题研究

针对网约车运力资源剩余与物流末端配送即时性不足间的矛盾,以多方参与主体总利益最大化为优化目标,构建网约车、乘客与快递联合配送车辆路径匹配优化模型.根据车辆路径匹配优化问题的NP-hard特性,运用插入启发式算法构造种群初始解,设计了一种适于求解全局优化问题的改进型混合遗传算法.仿真实验表明:该模型能在有效减少车辆总行驶里程的同时提升多方主体的利益.对比实验证明了提出的混合遗传算法不仅能够解决易陷入局部最优的弊端,而且还提高了求解问题的全局寻优能力及运行速度,为网约车的剩余运力资源利用及物流末端配送路径优化提供了新的解决思路.     

物流配送管理中运输车辆优化的算法

本文就物流管理系统中运输工具利用和行车路线优化制定问题，提出利用贪婪思想的扫描法(The Sweep Method)得到此问题的满意解，此算法简洁实用，易于在计算机上实现。     

基于电子地图的非对称矩阵车辆路径问题研究

在建立路径问题二指数流量模型的基础之上,结合非对称性矩阵的变化进行灵敏度分析,并运用两种算法得到求解结果。多个实例的比较分析表明,非对称性问题与对称性问题是两个不同的问题,系数矩阵的差异最终带来目标函数值和基解的差异。城市物流配送实际案例检验表明,运用电子地图路线所得的非对称性距离矩阵,能有效缩短车辆路径总里程;相对于对称性矩阵车辆路径,非对称性距离矩阵车辆路径更符合当前物流的需求和实际情况,更具合理性。因此,城市物流配送应综合考虑各节点需求量和车辆选型,以平衡物流成本与服务要求。     

考虑路线汇集的地下物流系统车辆路径问题研究

地下物流系统是现有货运模式的有益补充，能有效缓解地面交通压力。考虑到车辆路径模型应用于地下物流系统的局限性，引入路线汇集节点。针对需求确定的情况，综合考虑地下通道建设成本、运输成本和车辆运载量限制，构建适用于地下物流系统的车辆路径模型。求解随机生成的案例并探讨关键参数的影响。研究结果表明：改进后模型可使总成本降低13.23%,其中通道建设成本权重的下降能够节约总成本，车辆数和车辆最大运载量的变化对总成本和车辆路径均产生影响。研究结果为地下物流系统的通道建设和车辆路径决策提供了参考依据。     

取送货混排的车辆路径问题的模糊动态研究

通过增加车辆预留能力系数,保证在避免货物重新排列的情况下完成取送货.充分考虑物流运输行业的现状,重点研究相关参数模糊且各取货节点动态随机出现的问题.在求解方法上,首先为车辆路线中每一个节点、车辆以及相邻节点间的路径建立标签,并建立初始路径;其次,通过标签插入方法求解模糊动态问题;最后给出了方案应用失败后的处理方法.仿真实例验证了所提方法的有效性.     

石油配送决策支持系统相关算法应用研究

石油配送决策支持系统关键的问题是路径优化以及车辆调度优化的实现问题．选取车辆调度问题的数学模型,阐述了两种问题的算法实现,讨论了所选两种算法的特点及优点．并给出车辆调度优化算法的实际算例．     

集散区域快递物流车辆调度模型及其算法

在分析集散区域快递物流运输特点的基础上,研究了固定时间窗内多车型车辆往返运输的车辆调度问题,建立以运输总成本最小为目标的数学模型,并给出遗传算法求解办法。实例表明,该模型和算法能有效地满足物流车辆调度需求,降低企业的物流成本。     

单纯形蚁群算法对带时间窗车辆路径优化问题的研究

研究了单纯形蚁群算法解决带时间窗约束条件的车辆路径问题,旨在突出研讨在运输中不仅距离最短,而且使应用的时间尽可能的少.首先建立时间、距离对搜索路径的影响函数,然后用单纯形蚁群算法解出最优路径.简单介绍了运输的现状,提出了物流双向运输的数学模型及单纯形蚁群算法,得出了物流运输最经济的合理路线结论.     

定位路线问题的两阶段禁忌搜索算法研究

定位路线问题是定位配给和车辆路线问题的集成。分析了定位路线问题的含义,建立了此问题的数学模型,并用Lingo 10.0验证了模型的正确性。由于该模型属于NP-hard问题,设计了两阶段禁忌搜索算法:第一阶段用禁忌搜索算法求解定位配给问题,确定设施定位及客户分配;第二阶段用禁忌搜索算法求解车辆路线问题,经过两个阶段的多次迭代求得定位路线问题的优化解,通过实例计算验证该算法的可行性和有效性。