考虑通道阻塞的双拣货员订单拣选优化研究

以双拣货员并行作业配送中心拣选系统为研究对象,针对拣货作业中通道阻塞引起的冲突问题,以最小化订单总延迟时间为目标,构建了考虑通道阻塞的双拣货员订单拣选优化模型,从冲突规避和冲突消解两个层面,分别设计了“先分配,再分批”的冲突规避策略和基于冲突调整时间最小的冲突消解策略,进而提出了基于拣货通道相似度的改进禁忌搜索算法CFTS.数值算例结果表明,本文提出的模型和算法有利于规避和化解通道阻塞,从而减少订单拣选时间和订单总延迟时间,对提高配送中心作业效率、提升客户服务水平具有重要指导意义.     

网上超市订单分配与物流配送联合优化方法

针对网上超市一地多仓环境下的订单分配与物流配送两个环节,从联合优化的视角出发,以最小化物流配送成本为目标建立了非线性混合整数规划模型,并设计了一种启发式算法进行求解.在该启发式算法中,基于缩减问题求解空间的思想,引入人工智能状态空间搜索,利用物流配送阶段影响配送成本的关键因素作为订单分配的规则,采用改进的广度优先搜索算法生成较好的订单分配方案集合.利用C-W节约算法和邻域搜索技术,在优化配送路径时调整订单分配方案.最后构造算例验证了该算法的有效性.     

基于订单完成的柔性流水作业排序

按订单进行生产安排符合大多数实际应用,研究基于订单完成的柔性流水作业排序问题,考虑工件的订单属性,以最小化订单的加权误工成本为目标来进行柔性流水作业的排序,给出了具体的排序算法。     

电子商务中订单配送优化模型及两阶段算法

针对电子商务环境下订单配送问题的特点,建立了以最小化车辆行驶费用及订单惩罚费用为目标的数学模型.设计了两阶段启发式求解算法.第一阶段用禁忌搜索算法求解在作计划日当天已到交货期的订单的基本配送问题;第二阶段考虑了订单的未来信息,用基于评价值的贪婪插入算法将未到交货期的订单与已有的配送方案进行整合配送,该方法能够提高车辆的使用率及配送企业的配送效率.实验结果验证了模型的合理性及算法的有效性.     

网上超市拆分订单的合并打包优化决策方法

大型网上超市"一地多仓"和"多地多仓"等仓储布局导致"一单多品型"订单被拆分在不同仓库进行拣选并分多次配送给顾客,这就诱发了"高成本、高污染、高扰民"等影响电子商务绿色健康发展的挑战性难题.被拆分订单在多个仓库间的合并打包是化解这一难题的重要手段.本文从化解问题求解难度入手,以提高拆分订单合并打包方案在线生成的科学性和高效性为目标,综合运用组合优化和状态空间搜索理论,围绕拆分订单是否合并打包,选择哪些仓库打包,哪些商品可以合并打包这三个关键问题提出拆分订单合并打包问题的两阶段在线智能优化决策方法.第一阶段归纳总结决策影响因素,制定判定规则,决策合并打包必要性;第二阶段,采用状态空间搜索算法生成备选的合并打包方案集合,将定性的控制策略转换成控制规则纳入方案生成过程来缩减方案空间.数值实验表明,本文提出的合并打包优化策略可有效降低网上超市拆分订单履行成本,理论成果可为指导网上超市或其它拆单现象显著的B2C电商企业的实际合单作业提供借鉴.     

带时间窗的多仓库订单拆分与异构车辆路径联合优化方法

随着在线零售业的快速发展,在多仓库的环境下,订单拆分与限时配送已成为订单履行过程的两个关键环节.现有研究和实际运营过程中通常按照两个独立的问题来处理这两个环节,忽略了它们之间的耦合关系.本文研究了在线零售环境下考虑多仓库订单拆分与异构车辆路径的联合优化方法,特别考虑了有限库存和时间窗约束.本文为该问题构建了混合整数规划模型,并设计了一种分支定价与邻域搜索相互嵌套的联合优化算法进行求解.在初始的订单拆分方案的基础上,通过分支定价算法求解带有时间窗的异构车辆路径问题,在分支定价算法中,提出了一种双向标签设置算法加速定价子问题的求解;接着使用邻域搜索算法寻找当前最优车辆路径解下可行的订单拆分方案;通过交替使用分支定价算法和邻域搜索算法进行迭代求解,在调整订单拆分方案时优化配送路径.实验分析部分验证了模型和算法的有效性,表明算法能够减少订单拆单率、优化配送路径、降低配送总成本,从而有效实现订单拆分与异构车辆路径的联合优化.     

面向订单基于Agent的启发式产品组合生产计划研究

由于需求的不确定,很多企业在综合生产决策中渐渐采取面向定单的生产计划方式.当订单需求大于企业最大生产能力时,需要进行产品组合决策,以确定使利润最大的多产品混合生产的产量.本文针对一个面向订单生产的半离散制造型企业,结合Agent,建立了一个不依赖于特定成本和利润函数形式的基于作业流程和BOM结构的分布式生产决策模型,并给出了基于粒子群优化算法的启发式求解方法.该算法通过一维搜索调整粒子群"飞翔"的速度系数以解决寻优过程中粒子"飞出"可行域的问题,通过算例验证了求解算法的有效性.为将算法融合到所研究企业的ERP系统中,开发了试验性原型系统,并进行了模拟决策,结果表明所提出的模型和算法是可行的.     

基于强化学习的订单生产型企业的订单接受策略

针对订单生产型企业在订单接受决策过程中的不确定性, 基于强化学习的思想, 在考虑生产成本、延迟惩罚成本以及拒绝成本的前提下, 引入顾客等级这一要素, 从收益管理的角度建立了基于半马尔可夫决策过程的订单接受模型. 在此基础上, 提出了基于 SMART 算法的最优订单接受策略求解方法, 旨在最大化订单生产型企业的长期利润. 仿真实验结果表明: 基于SMART 算法得到的订单接受策略要优于基于先来先服务方法得到的订单接受策略; 同时, 针对考虑顾客等级的仿真实验及数据分析结果, 也验证了引入顾客等级这一要素的必要性和重要性.     

网上药店“一单多品”订单的协同配送优化方法

线上线下融合的商业模式是当前电子商务乃至网上药店新的经营模式和发展方向.由于药品是特殊商品，其物流配送的"安全性"和"时间紧迫性"等要求远远高于一般日用品.网上药店和实体药店融合并协同运作，这是解决药品电子商务物流配送难题的有效手段.不同药品由于存储条件不同，必须分类存储，由此产生了"一地多仓"的布局.实体药店作前置仓的履行模式能够满足药品订单的时效性，但药品种类繁多且实体药店库存有限，部分"一单多品"订单需要多个实体药店协作才能完成订单.在"一地多仓"以及"一单多品"的网上药店背景下，本文针对带时间窗的药品订单的多主体协同配送问题，研究订单拆分、子订单分配以及订单主体之间的联合配送决策，构建目标函数为订单配送成本最小化的非线性规划模型.然后，设计定性的控制规则缩减解空间，嵌套C-W节约算法构造改进粒子群算法，能够有效求解本文的多个子问题联合决策的复杂问题.最后通过算例实验，验证了模型与算法的科学性和有效性，并且在一定程度上论证了药品协同配送模式的可行性和实用性，为网上药店实践提供一定的思路和启示.     

考虑碳税的电子商务物流最后一公里不同配送模式的成本研究

科学决策最后一公里配送模式能够有效提高最后一公里配送效率和电子商务物流服务水平,降低其配送能耗和成本。针对电子商务物流中的最后一公里配送环节,采用时间依赖性的车辆路径优化和聚类分析等模型分别优化计算征收碳税时不同最后一公里配送模式的成本,比较不同订单量情况下各种模式的成本变化情况,并分析每种模式中影响成本的主要因素。研究发现:当订单量较少时,采用送货上门模式最合适;随着订单量的增长,选择自助收发箱模式或顾客自提站模式取决于自助收发箱费用和第三方机构提成的比例以及碳税。从电子商务物流服务商角度而言,碳税对自助收发箱模式的成本影响较大,对其他模式的成本影响较小。     

穿梭车仓储系统复合作业路径优化

将入库任务和出库任务进行合理搭配构成复合作业是穿梭车仓储系统常用的作业模式,合理的复合作业路径优化对于提升作业效率,降低作业成本具有重要意义。为提高穿梭车仓储系统的出入库效率,将系统复合作业路径优化归结为任务指派问题,以完成一批拣货任务的总时间最小为目标建立优化模型。设计了一种改进的离散粒子群优化算法,重新定义了粒子的位置和速度及运动方程,将循环交叉和交换变异引入速度的加法运算,实现算法的快速收敛,同时通过排斥算子保持粒子群的多样性,减小算法陷入局部最优的可能性。仿真结果表明,该算法性能优于遗传算法,有效地缩短了复合作业的时间,提高了拣货效率。     

考虑低碳约束的生鲜农产品冷链物流策略仿真研究

生鲜农产品的新鲜度配送要求可能增加其冷链配送过程的碳排放量。在对碳税机制定量分析的基础上,建立以最小化碳排放量和最小化配送综合成本为目标的数学模型;综合分析物流配送中的产品配送量、配送时间以及装卸货时间等常规因素,提出了一种改进的基于自适应旋转角的量子蚁群算法;将所提出的方法通过实验仿真应用于生鲜配送仿真算例,并将结果与已经存在的算法进行比较,结果表明：该方法可以有效优化生鲜农产品冷链物流配送路径,同时降低碳排放及配送成本。     

随机存储下返回型与S型拣选路径随机模型的比较研究

研究物流配送中心人工订单拣选的服务效率优化问题,进而研究拣选路径的行走距离问题。在物品随机存储情况下,分别构建返回型与S型拣选方式下拣选距离的随机模型。实验结果表明两模型的近似计算结果均能在误差允许条件下较好的与仿真逼近。并就拣选件数对两模型影响进行分析,当物品件数较多时,S型拣选优于返回型拣选。这两个模型可为现实中物流配送中心订单拣选距离、拣选时间的估计以及拣选方式的选择提供参考。     

生鲜农产品电商分布式业务流程再造

从"去中心化,去中介化"的互联网思维获得启发,构建碎片化的消费者按地理位置就近聚合为食物社区,农产品基地就近向食物社区取货点规模化配送,电商平台向食物社区发起众筹与向生产基地众包以销定产,消费者通过食物社区网购店取增强消费体验的生鲜电商分布式业务优化模型.研究表明,通过分布式业务流程再造,生鲜电商以物流为主的运行费用和产品耗损下降,业务规模和盈利能力提升.分布式业务流程再造可为我国仍受困于农村"最初一公里"集货难与城市"最后一公里"配送难的生鲜电商发展提供决策参考.     

货到人拣选系统多阶段可穿行多AGV路径规划

针对货到人拣选系统大规模多AGV（automated guided vehicle）路径规划中由于转弯和避障导致行驶时间增长的问题,考虑空载AGV可穿行货架,建立以任务完成时间最短为目标的路径规划模型,并通过改进A*算法对该问题进行求解。对AGV运行阶段进行划分,在A*算法中引入转弯惩罚值减少转弯次数,利用避障等待时间设置避障优先级。仿真实例结果表明考虑转弯和避障的可穿行货架路径规划方法能够降低任务完成时间和行走路径长度,在提高拣选系统作业效率方面具有参考价值。     

带硬时间窗的O2O生鲜外卖即时配送路径优化

针对线上到线下（O2O）生鲜外卖订单动态性高和配送服务时效性强的特征，建立以配送距离最小为目标，带硬时间窗的O2O生鲜外卖即时配送路径优化模型。根据硬时间窗的要求和合单配送思想，设计滚动时域延迟配送算法进行求解。通过大量数值仿真实验验证了该算法在实际网络与一般仿真网络中均具有有效性，并且配送距离比滚动时域非延迟配送算法短。通过对各项参数的敏感性分析，发现滚动时域时长不宜过长或过短，且订单的时间窗对配送距离的影响不明显。为了缩短配送距离，可以增加配送员车容量。研究结果可为生鲜企业的即时配送车辆调度提供理论指导。     

基于食品安全的生鲜食品冷链运营优化研究

针对我国生鲜食品冷链物流成本高、食品易腐败的特点,在考虑食品安全的基础上,本文利用生鲜食品质量衰减原理,设计了基于温度控制的多产品分阶段生鲜食品冷链运营模式,建立数学模型对冷链配送网络选址、配送路线规划以及各环节温度选择进行优化研究,在保障食品质量安全的同时最大程度降低物流成本,最后通过算例仿真及对比研究验证了模型及算法的可行性和有效性.     

缺货的模糊需求回收物流库存控制模型及算法

为了研究模糊需求下回收物流的库存问题,对退回物品采用批量修复处理的方式,在不考虑提前期的情况下,假设销售商允许消费者退货,且退货服从Poisson分布,建立了一个包括单位购买成本、维修成本、库存成本和缺货成本的回收物流最优库存策略模型.引入模糊模拟和遗传算法相结合的混合智能算法,对不确定需求的回收物流单周期库存模型求解,以找到模糊情况下总成本的估计,从而推导出与之相对应的最优定购量.最后,应用一个实例对结果进行讨论,表明该算法有一定的有效性.