智能化物流配送调度优化平台设计及实现

针对现代物流配送所具有的信息化、智能化特征,结合典型企业对智能化配送调度优化平台的实际需求,综合采用GPS、GIS、运筹优化算法、无线网络通信技术等多种技术,设计并实现了服务于物流配送企业的智能调度优化决策支持平台,能够对配送资源、线路、调度和作业流程进行模拟优化,从而为科学制定调度计划、组织合理配送线路等提供决策参考依据.     

共享条件下的地下物流配送路线优化

为了缓解城市的交通压力,弥补地下物流和综合管廊的资金问题,文中将地下物流与其他市政线路一起纳入综合管廊,进行了共享条件下的地下物流配送线路优化研究。文中基于共享的理念,考虑配送线网合理规模约束与可达性约束,以地下物流的建设成本、时间成本和车辆成本最小为目标建立模型。该模型可用于共享条件下的地下物流系统规划中,对配送线路网络进行优化布局。采用遗传算法对模型进行优化求解,算例结果表明,运用该模型可对所有可能的配送线路进行筛选,并得到最优的线路网络布设方案。     

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.     

蚁群聚类算法在物流网络优化中的应用

为了解决物流配送中的路径优化问题,运用改进的蚁群算法来建立配送车辆路径的数学模型,通过减少蚁群的选路次数、更新信息素等策略,提高了算法的收敛速度和全局搜索能力。经过实验分析和计算,证明了应用蚁群算法可以优化物流配送线路,可以有效地解决多回路运输问题。该成果对物流企业控制成本、增强市场竞争力有一定参考价值。     

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。     

“节约里程法”在某物流公司配送中心的实际运用

在物流配送中,为达到高效率配送,做到时间最少、距离最短、成本最低,必然要求选择最佳的配送线路和车辆的综合调度,本文介绍了"节约里程"法在物流配送中的实际运用。     

城市物流共同配送优化方案研究

现代物流发展过程中,随着城市交通状况的恶化、生态环境的破坏,城市物流的"外部不经济"逐渐引起人们的重视.在当前的金融危机环境下,如何优化城市物流配送方式,协调城市物流活动与城市发展日益受到社会关注.通过借鉴城市物流优化流程,应用定性以及定量的方法,提出基于共同配送的城市物流配送方案.方案通过城市物流配送中心数量确定方法、选址模型以及配送路径的优化问题,并结合泉州市某知名运动鞋店进行了实证分析,说明了城市物流共同配送方案的优势,为实现城市物流配送优化提供参考.     

论高速公路服务区物流配送模式及路径的选择

物流配送是实现高速公路服务区提高服务质量的必要条件。论文从广东省高速公路服务区物流配送的现状出发,运用里程节约法,优化服务区物流配送路径,确定服务区物流配送模式,从而提高服务区物流配送效率、缩短配送时间,减少配送费用,提高服务区服务质量。     

遗传算法的改进算法在物流配送当中的应用

研究在城市区域内配送车辆的优化调度问题,建立优化物流配送的数学模型,然后构造求解该问题的改进遗传算法.实验表明,该算法性能高,能够有效的求解城市物流配送问题.     

基于VMI的配送决策问题

物流配送是物流活动中直接与消费者相连的环节.在物流的各项成本中,配送成本占了相当高的比例.采用科学、合理的方法来进行配送车辆调度(Vehicle Scheduling Problem,VSP),是物流配送中非常重要的一项活动.对供应商管理库存(Vendor Managed Inventory,VMI)管理思想下的VSP进行了研究,重点就VMI管理方式下库存和配送运输集成问题建立了数学模型和迭代优化算法,并实证了VMI对于供应链物流配送系统具有降低配送成本等优化作用.     

基于数字孪生的物流配送调度优化

为了实现对物流配送过程的远程运维,达到真正的物流配送实时状态透明化,提出基于数字孪生(digital twins,DT)的物流配送调度系统.基于数字孪生基本概念,构建了物流配送数字孪生五维结构模型及数字孪生驱动下的物流配送系统整体框架.考虑到实际配送中物资常常无法按时送达,建立带有软时间窗的数学模型,并设计相应的算法内核对数学模型进行求解.最后,结合实例利用Plant Simulation仿真软件建立与现实物流配送完全映射的3D模型,借助配送过程实时数据,实现对物理空间的精确模拟和优化仿真.通过与传统物流配送优化仿真方法对比,验证了基于数字孪生的物流配送调度优化方法能够有效解决配送过程中由车况或路况出现的扰动所带来的影响,实现更优的物流配送.     

基于鲨鱼优化算法的农产品物流配送路径优化

为提高农产品物流配送系统的效率和效益,根据农产品物流配送特点,建立了物流配送系统数学模型,并基于改进的鲨鱼优化算法对配送路径进行优化.为避免传统鲨鱼优化算法易陷入局部最优的缺陷,提出一种基于正弦运动机制和高斯变异策略的改进鲨鱼优化算法.试验结果表明,改进算法能较好地解决农产品物流配送车辆路径的优化问题,有效降低物流配送的成本.     

基于遗传算法的物流配送车调度优化算法

介绍电子商务物流信息平台中配送车调度问题的解决方法,阐述遗传算法在物流配送问题上的应用缺点,并提出一种基于遗传算法的物流配送车调度的优化算法.     

考虑配送员工满意度的物流车辆调度问题研究

在物流配送中,车辆调度研究的重点是如何降低企业的物流成本和配送时间等,而对配送员工满意度考虑较少。本文采用模糊隶属度函数对顾客满意度和配送员工满意度进行量化,建立考虑配送员工满意度的物流车辆优化调度模型,采用模拟退火遗传算法求解。实验结果表明,提高配送员工满意度,降低配送总成本,提高配送效率,为物流配送车辆调度实践作业提供决策参考。     

考虑配送员工满意度的物流车辆调度问题研究

在物流配送中,车辆调度研究的重点是如何降低企业的物流成本和配送时间等,而对配送员工满意度考虑较少。本文采用模糊隶属度函数对顾客满意度和配送员工满意度进行量化,建立考虑配送员工满意度的物流车辆优化调度模型,采用模拟退火遗传算法求解。实验结果表明,提高配送员工满意度,降低配送总成本,提高配送效率,为物流配送车辆调度实践作业提供决策参考。     

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.     

基于改进蚁群算法的物流配送路径优化研究

物流配送行业不但要求所有货物能及时进行配送,而且也要求尽可能降低整个物流运输成本。所以物流配送车辆路径优化问题是重点亟待解决的关键问题,由于传统的优化方法搜索时间较长,且难以找到全局最优路径,从而造成配送成本高,效率低。为了降低成本,提高车辆路径优化率,本文以蚁群算法为基础,并加以改进,首先建立优化物流配送路径的全局数学模型,然后采用改进信息素更新规则、改进启发信息更新策略获取最优物流路径,通过优选算法参数,改进蚁群算法对全局数学模型进行求解。从而有效避免只有局部优化解的出现。仿真实验结果表明,改进后的算法效率提高较大,算法在实验环境下收敛性好,是解决物流配送路径优化问题的有效算法。     

基于最省功的物流配送路径计算

物流配送路径的合理选择将在很大程度上提高运输效率、节约成本。在人力运输为主的配送方式中,将运输路径长度与配送物品重量相互结合考虑,能实现最有益于配送员工作的最省功配送线路。程序在最小哈密尔顿回路问题的基础上,加入物品重量这一参数,通过回溯法实现最优路径的计算。     

GIS技术在考虑碳排放配送路径优化中的应用

分析B2C电子商务模式下物流配送的特点,对考虑碳排放的带时间窗车辆路径问题进行描述,建立有时限的路径优化模型。应用GIS与禁忌搜索算法集成技术求解该模型,开发B2C电子商务模式下的物流配送路径优化系统,并以厦门市某B2C电商企业物流配送基础数据为范例,进行系统的初步应用研究。结果表明:传统的配送路径安排中存在很大的碳排放改善空间;GIS技术与禁忌搜索算法的有效集成不但实现了较优的配送路径优化决策,还能为管理者提供相应的辅助分析。     

遗传算法求解物流配送中带时间窗的VRP问题

用遗传算法求解第三方物流企业物流配送中带时间窗的车辆路径问题. 建立了一个配送优化调度模型, 使配送计划的编制在任何情况下都能归约为求解某种车辆路径问题.