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。     

带二维装箱约束的需求可拆分车辆路径问题模型及算法研究

车辆配送计划时通常会考虑货物易损、易碎的可能性,以及如何充分利用有限的运输资源对货物进行配送以满足顾客的需求。在车辆有限、货物易损坏、顾客需求可进行拆分等环境下,实现车辆配送总路径最短,即考虑二维装箱约束的客户需求可拆分的车辆路径问题。对问题进行详细定义,建立了2L-SDVRP模型。将遗传算法与BLF算法的结合求解模型;并用数值案例验证算法有效性。     

时变路网环境下多温冷链配送路径优化研究

【目的】生鲜产品在冷链物流配送过程中的新鲜度及货损成本与配送行程所耗时间密切相关,而配送车辆在城市路网中不同时段行驶的速度不同,基于此在考虑了道路交通状况的时变路网特性之后研究配送的优化问题。【方法】针对时变路网环境下的多温区产品配送车辆调度问题,考虑载重质量与车厢容积及时间窗约束,建立由运输成本、货损成本及制冷成本构成的目标为总配送成本最小的数学优化模型,设计基于模拟退火算法的求解程序,并用MATLAB对实例进行求解。【结果】与以往研究中用平均速度方法求解出时间变量的方法不同,通过时变路网理论及模型求解,验证了时变路网环境下冷链配送路径优化模型及算法的有效性。【结论】结合时变路网,改进了货损成本中腐败函数的时间变量求解方法,刻画了各配送车辆每完成一个客户的配送后,车辆剩余货物在余下配送时间里货损成本继续发生的动态过程。     

带时间窗的蓄冷式多温共配冷链配送问题研究

【目的】随着社会货物多样性需求的增大,多温共配不断发展,而蓄冷式MTJD又是冷链物流行业中一个新型的概念。【方法】针对蓄冷式MTJD模式下的多温度需求货物的配送调度问题,考虑时间窗约束,建立了以总配送成本最小为目标的混合整数规划模型,其中总配送成本主要包括蓄冷箱成本、车辆运输成本和惩罚成本等。针对该模型,设计了适合求解蓄冷式MTJD模型的染色体编码方式以及遗传算子,对算例进行求解。并通过利用Cplex对算例重新编写代码、求解,验证了遗传算法的有效性。【结果】蓄冷式MTJD的各个区间的温度可以根据需求自由地设置,保温性能也明显优于机械式冷冻车厢区隔式MTJD。【结论】蓄冷式MTJD在配送成本上相较于传统冷链配送模式以及机械式冷冻车厢区隔式MTJD具有明显优势,是一种值得推广的冷链物流配送模式。     

带时间窗的蓄冷式多温共配冷链配送问题研究

【目的】随着社会货物多样性需求的增大,多温共配不断发展,而蓄冷式 MTJD 又是冷链物流行业中一个新型的概念。【方法】针对蓄冷式 MTJD 模式下的多温度需求货物的配送调度问题,考虑时间窗约束,建立了以总配送成本最小为目标的混合整数规划模型,其中总配送成本主要包括蓄冷箱成本、车辆运输成本和惩罚成本等。针对该模型,设计了适合求解蓄冷式 MTJD 模型的染色体编码方式以及遗传算子,对算例进行求解。并通过利用 Cplex 对算例重新编写代码、求解,验证了遗传算法的有效性。【结果】蓄冷式 MTJD 的各个区间的温度可以根据需求自由地设置,保温性能也明显优于机械式冷冻车厢区隔式 MTJD 。【结论】蓄冷式 MTJD 在配送成本上相较于传统冷链配送模式以及机械式冷冻车厢区隔式 MTJD 具有明显优势,是一种值得推广的冷链物流配送模式。
     

基于禁忌搜索算法的物流系统车辆路径优化

增强物流企业的市场竞争力,提高配送效率、优化配送车辆路径、降低配送成本、增强客户满意度是关键。考虑到物流系统配送的现状,在传统配送路径模型的基础上加入软时间窗约束、配送车辆额定工作时间约束来分别反映客户的满意度、车辆的工作状态,以运输费用、非时间窗内服务产生的惩罚成本、车辆超时工作的折损成本、车辆启动成本4部分之和为目标函数,构建了带软时间窗的物流系统车辆路径模型。针对问题,在禁忌搜索算法的基础上,设置4种邻域变化规则来改进局部搜索;在有无时间窗条件下,分别用MATLAB对算例求解,比较配送路径的最佳方案与最低成本,验证模型和算法的有效性。     

共同配送合并策略及其配送成本

共同配送即合并运送，其目的在于将地域内随机发生且重叠运送的零星货物加以统合化与整合化。分析了存货合并、车辆装载能力合并及转运点合并3种合并运送策略，通过建立合并运送的收益与亏损之间的平衡模型，计算出各合并策略的配送成本。阐述了合并收益与降低运输成本、合并亏损与增加存货成本和延长配送路线之间的平衡关系，从而得出各合并策略的适用条件，为合并运送的实施和运输资源的优化配置提供了理论基础。     

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。     

基于改进C-K节约算法的第三方冷链物流企业车辆调度

针对冷链车辆调度中存在的配送任务重、配送成本较大、冷链物品的质量要求高、制冷追踪技术要求先进等问题,结合第三方物流企业的多商品多零售商特点,提出了新的基于改进C-K节约算法的单货栈第三方冷链物流企业的车辆调度模型.该模型以配送总成本最小为目标函数,以配送点时间窗要求、货物运输总时间限制、冷藏车体积容量和载重量限制为约束条件.以北京某第三方冷链物流企业的货物配送实例作为研究对象,利用C++编写算法程序实现了对模型的求解,求解结果验证了该模型的合理性.     

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。     

多车次同时送取货物车辆路径问题的量子蚁群算法

研究了配送车辆载重量和工作时间有限,考虑货物装卸时间的多车次同时送货和取货的车辆路径问题(multi-trip vehicle routing problem with simultaneous deliveries and pickups,MTVRPSDP),建立了以配送车辆启动成本和车辆行驶成本之和最小为目标的线性整数规划模型.将量子计算和基本蚁群算法相结合提出了求解MTVRPSDP的量子蚁群算法,该算法应用量子比特启发式因子改进了人工蚂蚁的转移概率,从而提高了算法的全局搜索能力和稳定性,有效改进了算法陷入局部最优的缺陷.算例分析表明:MTVRPSDP的线性整数规划模型在实际应用中是可行和有效的,而且相比于基本蚁群算法和文献中所给其他算法的计算结果,利用量子蚁群算法和MTVRPSDP的线性整数规划模型能够得到较好的满意解,安排的车辆配送路线更加经济合理.     

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.     

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。     

基于遗传算法的超市配送中心车辆调度优化

车辆调度问题主要是车辆分配和配送线路的选择,其中配送线路的选择是配送合理化的保证,它促进经营、满足消费、降低成本,能够以最少环节、最短距离、最低费用实现最大的经济效益。因此,在综合分析考虑各种影响因素的基础上,文章采用遗传算法对线路进行优化,确定配送中心配送货物所需要的车辆数目和行走路线,从而达到线路最短、节省车辆的效果,达到节省运费的目的。     

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 .     

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。     

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。     

基于模拟退火算法的硬时间窗配送车辆调度问题研究

基于现实中影响物流成本较大的配送车辆调度问题,构建了硬时间窗下的配送车辆调度问题数学模型。通过模拟退火算法对硬时间窗车辆调度问题进行了数值分析,得到了较好的计算结果和较高的计算效率,从而为今后更好地解决此类硬时间窗配送车辆调度问题提供了行之有效的研究方法。     

考虑产品变质的生产与分车联合优化调度问题研究

文章研究了冷链环境中单机生产模式下多订单的生产与分车问题,即生产商为客户生产多个订单并分配车辆为客户配送。由于产品为易变质产品,随着时间的推移会产生变质成本,且配送存在车辆使用成本,因此需要合理安排生产计划及分车方案,以便使得车辆成本与产品变质成本之和最小化。文章首先进行问题分析,提出几条最优解的性质,在此基础上构造2个算法,进而提出问题的一个下界,并通过大规模实验验证算法的有效性。     

需求可拆分车辆路径优化模型与BLF-GA算法设计

生活中,零售商或者顾客需求通常由具有一定尺寸的多件货物构成,这就使得车辆配送不仅应考虑车辆载货重量的限制,还应考虑车辆载货容积的限制.而多件货物构成的需求在很多情况下是允许多台车辆配送来满足,即需求可拆分.基于以上现实情况,笔者建立了考虑二维装箱约束的需求可拆分车辆路径优化模型,给出了模型解的特征.以改进的遗传算法为基础,结合BLF算法,设计了BLF-GA算法.数值案例表明:不考虑装箱约束得到的最优路线存在不满足装箱约束的情况,考虑装箱约束得到的最优值大于不考虑装箱约束的最优值,这说明货物尺寸对车辆路径产生了影响,在车辆路径优化中考虑装箱约束.