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研究

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,本文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,论文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,算法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。     

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。     

基于蚁群-免疫算法的组团弹性物流配送优化

为有效降低烟草配送成本,从配送与补货角度,提出组团式新型物流配送模式.结合位置、需求与补货周期等信息,将需求点按小组划分,建立了组团弹性配送优化模型.以配送路径最短为目标,设计了组团弹性模式下的蚁群-免疫算法,实现了对配送路径的优化和仿真.通过实验例证和对比分析,验证了模型可行性与算法的有效性.     

限时配送业务中的商品配送路径选择问题

在多商品网络问题的基础上考虑了商品的在途运输时间及商品在物流节点的作业时间、等待时间,建立了限时配送业务中的商品配送路径选择模型,设计了基于最短路问题的模拟退火算法,以数值试验证明了模型及算法的有效性.     

基于收益共享合约的库存路径问题研究

文章研究了需求确定情形下扇形供应链的库存路径问题,通过C-W节约算法与遗传算法相结合的混合并行遗传算法,分别得出了独立决策下和采用协调策略下的最优补货周期和配送路径,对2种情形下供应链的利润进行了对比分析,得出采用收益共享合约可以提高供应链系统及各个成员的效益,并给出了利润分配因子的取值范围,最后以奇瑞汽车备件库所搜集的数据为算例,对算法的有效性进行了分析和验证。     

考虑订单优先级带时间窗的多车型开放式车辆路径问题研究

针对物流运输中具有优先级的配送订单情况以及新能源车辆、燃油车辆混合配送的车辆路径优化问题,同时考虑车辆可行驶区域限制、车辆载重量、客户送货时间需求、新能源车辆充电约束,构建以碳排放成本、货运成本和时间窗惩罚成本总和最小的目标函数。根据订单优先配送特征设计带有优先策略的粒子群算法求解问题,并基于条件采用适应性算例进行实验,验证算法对考虑优先级订单序列带有时间窗的多车型开放式车辆路径问题的有效性。     

基于改进遗传算法的末端共同配送车辆路径优化

为解决共同配送路径优化问题,提出一个具有可操作性的共同配送策略,基于此构建了以考虑车辆使用成本、车辆行驶成本和碳排放成本最小化为目标的共同配送车辆路径模型,用K-means聚类方法对客户节点进行分区聚类,确定各末端配送网点所服务的客户,并在此基础上利用基于节约里程算法的遗传算法对该模型进行求解.通过利用公共数据集实验验证设计的CW-GA算法的优越性,发现相较于传统GA,本文算法具有良好的求解性能.利用本文算法仿真分析共同配送前后相关成本的变化以及不同配送模式下的燃料消耗、行驶距离变化,结果表明共同配送能够有效降低物流总成本.     

基于路况的医药冷链物流配送路径优化

基于传统的医药冷链物流配送模型,在考虑道路通行状况对模型求解最优路径影响的基础上,建立了以综合成本为目标函数的配送模型.同时,将实际配送情况进行参数化数学建模,并通过一个数值算例,使用蚁群算法求解考虑道路通行状况的配送模型与未考虑道路通行状况的配送模型,将求解结果进行比较分析.结果表明:考虑路况条件的配送模型求解得到的最优路径比未考虑路况条件的配送模型求解得出的最优路径效果更优,综合成本降低11.96％,考虑路况条件的医药冷链物流配送模型具有更大的现实意义.     

考虑GIS的物流配送区域划分与路径规划算法

针对大规模VRP配送问题,提出一种配送区域划分的启发式-模拟退火混合搜索算法.针对GIS中实际路网建立路网数学模型,并在大规模VRP路径规划问题研究中与实际GIS路网相融合.对配送路径规划问题提出一种结合GIS模型约束的启发式路径搜索算法.对杭州市某配送区域实际问题求解并与另一种启发式算法对比,验证了算法的有效性.     

针对CVRP的2-OPT算法的时间复杂度均值分析

分析了需求不可分割带能力约束的车辆路径问题(CVRP)的 2 - OPT算法计算时间的平均复杂度。利用需求分布独立于客户的空间分布的特点 ,将车辆路径问题 (VRP)转化为多旅行商 (MTSP)问题 ,并通过分析 MTSP进行 2 -OPT操作的可行性条件 ,建立起该算法运行所需的迭代次数的分布函数 ,进而求得平均运算时间复杂度的上界。该文为有效评价针对 VRP的 2 - OPT算法 ,提供了理论依据 ,并为VRP领域的启发式算法的复杂度分析 ,提供了一种新思路。     

一种新的基于供应商管理库存的成品油物流配送模型

基于供应商管理库存(VMI)理论,提出了一种新的VMI模式下成品油物流配送模型.模型包括安全库存的动态管理模型、需求预测模型、基于路网的车辆配装模型和车辆路径问题(VRP)模型.给出了基于VMI的库存补给和安全库存动态管理的一体化解决方案,并将组合预测方法应用于成品油配送预测.应用结果表明,对于较大规模配送中心的配送活动,新模型优化结果良好.     

大规模物流配送车辆调度问题研究

研究大规模物流配送车辆调度问题,提出其整数规划数学模型,把大规模配送车辆调度问题(VRP)转化为配送区域划分问题和单车线路优化问题2个子问题,用改进的基地启发式分区算法(ILBH)解决配送区域划分问题,运用混合遗传算法(GA NS)解决分区域后区域内的配送车辆的单车线路优化问题.此改进的2阶段算法有效地解决了大规模配送条件下,在可行时间内得到近似解或满意解的问题,该方法已在某物流企业中成功应用并取得了显著的经济效益,其成果在城市配送系统中具有普遍的适用性和应用推广前景.     

两级车辆路径问题的多起始点变邻域下降算法

两级车辆路径问题是指货物必须首先由中心仓库配送至中转站(第一级),再转运至需求点(第二级)的一种新型车辆路径问题.针对该问题特性,提出一种多起始点变邻域下降求解算法.首先由改进的Split算法循环分割由所有需求点组成的随机排列,直至出现可行的第二级配送方案,然后求解第一级问题,获得完整的初始可行解,再通过变邻域下降算法进一步改进.当变邻域下降算法无法改进时,采用多起始点技术重复上述过程,直至算法终止.实验结果表明,所提出的算法易于实现,且性能优于已有最好的两种启发式算法.     

动态车辆路径问题的算法研究

借鉴动态问题中的时间点、时间段等概念,建立了动态车辆路径问题模型,将动态VRP转化为在若干连续的时间段内的相对确定性的静态VRP,为动态VRP的研究提供了一种新的方法.并设计了基于节约法和禁忌搜索的混合算法,从而提高了对动态车辆路径问题求解的效率.     

基于改进蚁群算法的车辆路径选择研究

给出了考虑软时间窗的物流配送车辆路径选择（VRP）模型,提出了一种改进的蚁群算法来求VRP模型的近似最优解。为了以最少的计算时间得出VRP问题的近似最优解,首先用贪婪算法产生初始蚁群,然后通过蚁群算法的评价、信息素释放、蚂蚁移动、信息素消散、判断收敛的循环过程对初始解进行优化。实践表明,在求解软时间窗物流配送车辆路径选择问题方面,改进蚁群算法具有更好的收敛性。该算法算法是求解VRP问题的较好方案。     

Design of Vehicle Routing by Integrating Optimization and Simulated Annealing Approach

The vehicle routing problem (VRP) can be described as the problem of designing the optimal delivery or collection routes from one or several depots to a number of geographically scattered customers, subject to load constraints. The routing decision involves determining which of the demand s will be satisfied by each vehicle and what route each vehicle will follow in s erving its assigned demand in order to minimize total delivery cost. In this pap er, a methodology for the design of VRP by integrating...     

基于改进分散搜索算法的无人机路径规划

针对在敌情信息不明环境中无人机侦查路径规划问题,建立了车辆路由问题模型(VRP),提出了基于分散搜索的改进混合搜索算法.基于Bayes方法计算出点到点之间的威胁概率,并生成了一个赋权图,将无人机路径规划问题转化为车辆路由寻优模型.采用混合路径规划算法求解.该算法将模拟退火嵌入到分散搜索算法的框架中,充分利用了分散搜索的全局搜索能力与模拟退火的局部搜索能力来优化无人机的侦查路径,混合算法在保证时效性的同时提升了求解的质量.仿真结果验证了算法的有效性.     

武汉市烟草配送路径及运力优化

根据烟草产品特点,针对武汉市现有的配送体系和地理特点,建立了配送路径及运力优化方案数学模型,并确定了配送路径优化设计静态和动态约束条件,所涉及到的问题是带有时间限制和车辆载荷限制的车辆路径问题.其解决方案是采用二阶段算法对配送路径进行先排线路再分组法,并应用带有载荷约束的单巨集切割法,将大规模VRP问题分为线路划分和单车线路优化2个子问题,有效地解决了配送路径和运力优化问题.并通过案例对模型和解决方案作了进一步分析验证.     

非满载车辆路径问题的改进粒子群优化算法

将局部版粒子群算法应用于非满载车辆路径问题,设计了一种实数编码方案,线性调整惯性权值,改进粒子更新公式,建立了解决该问题的粒子群算法。用该算法求解了两个车辆路径问题的算例,并与遗传算法和标准粒子群算法进行了比较。结果表明:该算法提高了搜索最优路径的成功率,能更有效地求解非满载车辆路径问题。