应急物流中无人机配送线路优化

在自然灾害发生时,第一时间内将生命救援物资配送到各救灾点尤为重要。为优化自然灾害条件下的应急物资配送过程,由卡车-无人机共同配送,将该场景下的应急物资配送问题构造为带有无人机的多旅行商问题。在考虑卡车可达性的情况下,以总配送时间最短为目标建立了混合整数规划模型,并改进FSTSP(Flying Sidekick Traveling Salesman Problem)算法求解此模型。仿真结果表明:通过组合K-means聚类算法和改进的FSTSP算法,可以有效解决考虑卡车可达性的多卡车多无人机的应急物资配送问题,且与传统的卡车配送相比,卡车-无人机配送具有潜在的优势。     

基于配送模式的无人机城市配送路径规划

无人机以其“小、快、灵活”的优势逐渐应用于城市物流配送当中。本文首先论述了无人机配送模式,分为机车协同模式与无人机独立运行模式。其次阐述了无人机配送路径规划的影响因素,包括能耗、禁区障碍物等绕飞因素以及不确定的自然环境。最后根据两种配送模式,探讨了内外因素对无人机配送路径规划的影响。结果说明非线性无人机能耗模型更符合无人机实际运行特征;风、温度等天气因素影响其城市配送飞行方向与电量能耗等;禁飞区、时间窗等外部因素也影响无人机路径规划。实际运行中无人机会受到多重因素共同影响,能耗与外部因素对无人机路径规划影响问题研究还有待进一步完善。     

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。     

物流无人机城市低空轴辐式网络构建方法研究

无人机在城市物流配送方面具有极大应用潜力，然而城市低空空域运行场景中的潜在不确定因素较多，亟待通过科学方法构建安全有序的物流无人机配送网络。从物流无人机运输经济性和运行安全性角度出发，结合物流无人机性能特征，在原有地面物流配送网点的基础上，构建多层级轴辐式网络的整数规划模型，提出了带距离限制的PAM(partitioning around medoids,围绕中心点划分)聚类与整数规划相结合的网络构建方法；从配送时效性、网络安全性和网络结构特征三方面选取评价指标，用于对比构建物流无人机运输网络与原地面运输网络；以南京市江宁区为例构建物流无人机配送网络，验证该网络构建方法的可行性。实验结果表明，该方法构建的无人机配送网络在兼顾运输成本与运输安全性的同时，还具有较好的配送时效性。     

基于供应商管理库存模式的配送路径优化问题

基于供应商管理库存(VMI)模式制定科学的产品配送决策,可以合理优化库存水平、有效提高物流运输效率。本文针对VMI模式下的配送路径优化问题开展研究,考虑客户的产品消耗率和服务时间窗等因素,以总配送成本最小为目标,建立混合整数规划模型,并设计了贪婪算法;首先利用Gurobi求解器对小规模算例进行求解,分析VMI模式的优越性,结果表明,基于VMI模式的配送路径规划方案可以有效减少库存水平,降低总配送成本;然后利用中等规模算例分析贪婪算法的求解效果,结果显示,对于40个点的中等规模算例,求解器在240分钟内无法得到最优解,而贪婪算法可以在0.2秒之内得到近似最优解。     

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.     

电子商务配送的跨区域VRP模型及其启发式算法

传统的基于分区策略的配送模式已不能满足电子商务物流配送业务的要求,采用将多个配送区域联合、沿途多次补货的配送策略可有效地解决上述矛盾,而车辆路径问题是该配送策略的一个重要组成部分。在说明了模型的假设条件后,建立了基于区域联合策略的VRP(veh icle rou ting prob lem)模型,开发了一种基于几何分析的启发式算法,采用二次搜索、分批插入的办法确定补货点,从而得到沿途多次补货的配送路径,最后用数值算例对模型和算法进行了数值演算。     

车辆与无人机混合编队的路径优化问题模型构建

为研究无人机与传统车辆配送融合的混合编队问题,即车辆与无人机混合编队路径优化问题(vehicle-drone routing problem,VDRP),梳理了近年来国内外针对无人机与车辆配送路径优化的相关数学模型构建方法,据此提出在传统旅行商模型(traveling salesman problem,TSP)和车辆路径模型(vehicle routing problem,VRP)基础上,结合无人机工作特点,考虑各模型研究中的网络结构以及约束条件,构建了基于TSP的车辆-无人机扩展路径模型(TSP-D)和基于VRP的车辆-无人机扩展路径模型(VRP-D)。在数学模型中考虑多架无人机同时取货、送货情况下可能附加的约束。与传统TSP和VRP模型相比,无人机融入配送路径优化问题之后其网络更具复杂性,进行模型构建时除要考虑传统的车辆路径约束、车辆时间约束外,还要考虑无人机路径约束、无人机时间约束,特别是要增加车辆与无人机在路径节点和时间协调的协同约束。鉴于该模型的复杂性,采用LINGO软件和一系列小规模算例对模型进行了测算。结果表明:车辆与无人机混合编队的配送模式比传统采用车辆单一配送模式在节约配送成本上具有一定的优势。通过总结现有的研究,提出了VDRP未来主要的研究方向包括,更现实模型的构建、精确算法和启发式算法的设计、测试算例数据源的构造。     

现代物流中心的货物配送问题

为了实现我国物流现代化和提高现代物流中心货物配送的效益 ,本文从现代化物流中心货物配送的定义出发 ,阐述了现代货物配送的特点 ,并对现代物流中心的货物配送作业环节进行了分析 ,提出了我国现代物流的配送体系结构 ;最后对合理组织货物的配送做了简要的分析和阐述 ,重点以货物配送的配装作业环节为例分析了货物的配送问题 ,并应用数学规划知识建立了货物配装模型以优化货物的配装作业 ,从而为解决现代物流合理化配送问题提供了科学的思路 ,同时也为实现我国物流现代化提供了促进作用 .     

现代物流中心的贷物配送问题

为了实现我国物流现代化和提高现代物流中心货物配送的效益,本文从现代化物流中心货物配送的定义出发,阐述了现代货物配送的特点,并 对现代物流中心的贷物配送作业环节进行了分析,提出了我国现代物流的配送体系结构;最后对合理组织货物的配送做了简要的分析和阐述,重点以货物配送的配装作业环节为例分析了货物的配送问题,并应用数学规划知识建立了货物配装模型以优化货物的配装作业,从而为解决现代物流合理化配送问题提供了科学的思路,同时也为实现我国物流现代化提供了促进作用。     

装配型连锁制造企业物流配送优化技术探讨

针对装配型连锁制造企业物流模式对准时制供应的需求,进行了备用仓库成本优化分析和供应及时性分析,在此基础上建立了备用仓库优化分析模型,对物流配送过程中的准时制(just in time,JIT)仓库优化技术进行了量化研究;为实现物流配送的及时有效性,研究了配送过程的JIT优化发运技术,建立了物流中心配送模型和配送系统算法流程.研究成果在某成套电器连锁制造企业的物流中心规划与设计中得到了应用,取得了较好的应用效果.     

随机需求下多周期供应链库存配送联合优化模型

库存与配送是影响供应链成本的2大要素,库存与配送联合优化对于降低供应链成本有着重要的意义。文章考虑允许缺货且需求随机的情形,建立了多周期多产品单对单2级供应链库存配送联合优化模型;针对缺货损费用和存货2种情境,分别对该模型进行了再优化,并求解出单周期最佳订货量;同时借鉴供应商管理库存(VMI)策略,采用满载量与非满载量相结合的方式求解出零售商所需的最佳车辆数;最后,通过仿真实验表明了将库存配送联合优化比单独优化在降低成本方面有了显著提高,并验证了所建立模型的可行性和实用性。     

量子寄生遗传算法求解Flow Shop及两阶段配送的集成调度问题

针对Flow Shop及两阶段配送的集成调度问题,考虑各种约束条件,以交货时间最短为目标构建混合整数规划模型。该模型中,第1阶段配送是工件原材料从仓库由吊车搬运到生产车间的加工机器上,第2阶段配送是工件完工后由一辆卡车运送至顾客。根据该集成调度问题特点,提出了基于量子理论和寄生理论的量子寄生遗传算法(Quantum Bio-parasitic Genetic Algorithm,QBGA)。该算法设计了能够同时带有工件的运输批次和生产排序信息的编码,该编码保证了每个个体都是充分协调生产能力和运输能力的可行解,同时构建了两个种群——宿主群和寄生群,执行寄生机制与反寄生机制从而增加基因多样性和加快算法收敛速度,最后通过仿真实验验证了QBGA算法的有效性。     

广义零售商合作制配送中心的定价模型

提出广义配送中心的配送定价问题，描述该配送定价的形成机制，以成本利润率差异最小化为目标，构造非线性规划模型,并给出一个简单的算例．     

基于模糊约束满意度的烟草配送模糊线性规划

 为降低烟草配送成本,采用一级配二级送模式进行烟草配送。对传统的烟草配送问题进行了改进,应用最大覆盖模型对中转站进行选址,然后提出了含有梯形模糊数的烟草配送优化模型。结合供应点的供应能力和需求点的需求量为模糊参数的约束条件,提出了一种基于模糊约束满意度的求解方法。针对该模糊运输规划模型,利用期望区间均值将不确定模型转化为区间线性规划模型,然后分别对目标函数和约束条件进行处理,将区间线性规划模型转化为确定性的线性规划模型进行求解。这样决策者就可以根据客观情况和主观判断,得到不同的决策方案,使得决策更具有柔性,更加符合实际决策过程。应用该方法,郴州某烟草公司的运输成本大幅下降,比一级配一级送模式节约成本5.37%,验证了该模型的可行性和有效性。     

考虑客户购买行为的易腐食品生产配送协同研究

随着客户对易腐食品新鲜度的要求不断提高,为了更好地满足客户需求,避免生产配送计划与客户购买行为间的信息不对称,文章以生产商利润最大为目标,提出店铺直送(direct store delivery,DSD)经营模式下的单生产商、多产品、多零售商、多时段的易腐食品生产配送协同计划模型,推导出关于产品新鲜度和质量风险的需求函数,模仿消费者对易腐食品的购买态度,在生产配送计划中加入保质期和客户购买行为约束,并采用蓄冷式多温共配模式对产品进行配送;最后用数值例子验证模型的有效性。研究结果表明,在易腐食品生产配送模型中考虑客户购买行为会提高生产商的利润,且产品质量风险越高,保质期越短,利润提高越多。     

复杂装配车间的物料推拉式配送策略

主要针对复杂装配车间的物料配送过程中出现的物料积压、配送模式单一、配送效率低等现象提出了一套推拉式结合的配送策略。这套配送策略包含推式配送管理策略和与之相对应的库存盘点策略，以及一种配送提前期算法；此外，在拉式配送策略方面还提出了最晚起配时间和处理周期两个关键理念，并对临时急需、返工等突发情况的处理提出了优化建议，较好的保证了生产和配送过程的稳定性。     

公路专线配送货运理论及其发展模型的新探讨

本文通过对国内货运运行的环境分析,指出经济形态、资源分布、公路设施的不平衡性和货运管理的复杂性与企业资源的有限性,构成了专线配送货运模式客观环境基础;通过分析货运业的现状,指出了专线配送货运模式的优点、创新点、缺点和不足点等;基于供应链管理和企业发展的角度,提出了六种专线配送货运业务发展模型,提出了多种具体的货运业务组织新方法和优化技术,以达到降低货运综合成本和提升市场竞争力目标。文中还提出了专线配送为主要内容的物流园区规划案例,对园区的功能、货流等进行了详细的探讨,并提出了园区物流信息系统的设计思路和信息模块构成,对公路货运企业实现转型发展和物流园区建设具有指导作用。     

城市配送末端节点布局双层规划模型及算法

在对上海城市配送末端节点现状调查分析的基础上建立了城市配送末端节点布局双层规划模型,其中,上层规划模型从规划者的角度使整个系统最优,下层规划模型从客户的角度综合考虑末端节点到客户距离、末端节点的服务价格和服务质量等3个方面主要因素使客户系统最优.利用反应函数设计了启发式求解算法.将上海徐家汇街道作为研究区域进行实例分析,结果表明:模型及算法能解决城市配送末端节点布局问题.     

考虑拥塞成本的B2C配送网络成长模型

为了解决基于电子商务的大规模配送网络的构建问题,以电商企业自营物流模式下的B2C配送网络为研究对象,利用复杂网络理论,构建了考虑拥塞成本的大规模配送网络成长模型.在选择节点与新增节点建立连接时,以节点度、运输成本和拥塞成本为依据.仿真结果表明:与不考虑拥塞相比,该模型能够使无拥塞节点或者拥塞程度较轻的节点获得较大的优先连接概率,从而有效地降低整个配送网络的总成本.