基于Memetic算法的两级车辆路径优化

针对传统两级车辆路径优化过程,存在的精度不高,收敛时间过长的问题,提出一种基于Q学习理论和差分进化的Memetic算法。首先,对两级车辆路径优化问题进行研究,利用最优分割法获得第一级配送方案,以此确定中转站配送数量,然后求解第二级多配送中心车辆路径问题配送方案,获得两级优化问题的总里程及总配送车辆数量;其次,针对第二级MDVRP配送方案求解,利用Q学习理论和差分进化算法,设计新的Memetic算法,来实现对多配送中心车辆路径问题配送方案的全局优化;最后,通过仿真验证了所提算法的有效性。     

考虑碳交易的多车型运输车辆配送路径优化

为降低成本,减少温室气体排放,提出碳交易环境下固定车辆数的多车型车辆配送路径优化问题.考虑碳交易市场机制对运输企业收益成本的影响,建立具有固定车辆数多车型车辆低碳路径混合整数规划模型.针对问题性质,设计禁忌搜索算法进行仿真实验,同时对碳交易限额及交易价格等参数进行敏感性分析.分析表明,碳交易环境下合理安排运输车辆和配送路径,企业可以从碳交易中获得经济收益降低成本并减少碳排放.实验结果表明禁忌搜索算法在该问题求解上的有效性.     

电动汽车集散货一体化车辆路径问题

针对电动汽车特性,考虑里程约束和时间窗约束,建立以最小化总费用为目标的电动汽车集散货一体化车辆路径问题模型.模型考虑了车辆可在行驶途中多次前往充电站补充电量.因此,避免由于电量不足导致的车辆半路抛锚及电池过度放电.应用遗传算法求解模型,得到包含配送计划、行车时间及充电计划在内的配送方案.并基于Dijkstra算法求解任意两个邻接节点之间最短路径问题,在路网上为车辆规划行车路线.结合北京市城区路网的算例验证模型和方法的有效性和实用性.     

库存不足条件下车辆路径问题及其遗传算法

探讨了库存不足条件下物流配送的两种常用配送策略,并就不同配送策略构建了相应的车辆路径问题数学模型.在模型的求解上引入遗传算法,并根据问题的特点,构造遗传算法求解该问题的步骤.最后通过算例实验,验证了模型的通用性与算法的有效性.     

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.     

共享经济下人车货路径匹配优化问题研究

针对网约车运力资源剩余与物流末端配送即时性不足间的矛盾,以多方参与主体总利益最大化为优化目标,构建网约车、乘客与快递联合配送车辆路径匹配优化模型.根据车辆路径匹配优化问题的NP-hard特性,运用插入启发式算法构造种群初始解,设计了一种适于求解全局优化问题的改进型混合遗传算法.仿真实验表明:该模型能在有效减少车辆总行驶...     

基于PSO-VNS算法的质押物配送路径研究

【目的】质押物配送是物流金融中存货质押融资业务的重要流程。优化质押物配送路径可以节省配送时间,减小质押物在途风险以及运输成本。【方法】以配送质押物的车辆运行总距离最小为目标,将其转化为带距离和容量约束的车辆路径问题(DCVRP),建立数学模型。针对粒子群算法(PSO)的优缺点,设计用于求解该问题的混合变邻域搜索粒子群算法(PSO-VNS)。【结果】利用该算法求解应用实例,与基本粒子群算法对比求解的算法收敛过程和所得配送路径方案。【结论】通过实例研究表明,所改进的PSO-VNS算法能够快速跳出局部收敛,其全局寻优能力得到改善,且收敛速度更快,能够较好地为质押物配送路径问题提供解决方案。     

基于PSO-VNS算法的质押物配送路径研究

【目的】质押物配送是物流金融中存货质押融资业务的重要流程。优化质押物配送路径可以节省配送时间,减小质押物在途风险以及运输成本。【方法】以配送质押物的车辆运行总距离最小为目标,将其转化为带距离和容量约束的车辆路径问题(DCVRP),建立数学模型。针对粒子群算法(PSO)的优缺点,设计用于求解该问题的混合变邻域搜索粒子群算法(PSO-VNS)。【结果】利用该算法求解应用实例,与基本粒子群算法对比求解的算法收敛过程和所得配送路径方案。【结论】通过实例研究表明,所改进的PSO-VNS算法能够快速跳出局部收敛,其全局寻优能力得到改善,且收敛速度更快,能够较好地为质押物配送路径问题提供解决方案。     

基于PSO-VNS算法的质押物配送路径研究

【目的】质押物配送是物流金融中存货质押融资业务的重要流程。优化质押物配送路径可以节省配送时间,减小质押物在途风险以及运输成本。【方法】以配送质押物的车辆运行总距离最小为目标,将其转化为带距离和容量约束的车辆路径问题(DCVRP),建立数学模型。针对粒子群算法(PSO)的优缺点,设计用于求解该问题的混合变邻域搜索粒子群算法(PSO-VNS)。【结果】利用该算法求解应用实例,与基本粒子群算法对比求解的算法收敛过程和所得配送路径方案。【结论】通过实例研究表明,所改进的PSO-VNS算法能够快速跳出局部收敛,其全局寻优能力得到改善,且收敛速度更快,能够较好地为质押物配送路径问题提供解决方案。     

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。     

蚁群算法在医药物品配送路径优化中的应用

在分析医药物流特点的基础上,提出了医药物流数学模型的合理假设和约束条件,构建了医药物流配送路径优化的目标函数.鉴于蚁群算法具有较强的发现较好解的能力,运用蚁群算法对目标函数进行寻优.仿真实验结果验证了该算法的有效性.     

适于物流配送车辆导航路径规划的遗传算法研究

本文主要针对物流配送车辆导航本身的特点,分别对遗传算法的初始种群产生方法,交叉方法,变异方法进行了改进,并实现了遗传算法中参数的自适应调整,提出相应的改进型遗传算法。实验结果表明,本文提出的自适应遗传算法能快速有效地解决物流配送中的点到点型路径规划,能满足物流配送车辆导航实时性的要求,是适于物流配送的有效算法。     

城市物流配送模型及优化调度研究

通过对城市物流配送特点的研究，分析了在电子商务环境下城市物流配送的现状和存在的问题，提出了在地理信息系统环境下的城市物流配送优化调度模型，结合电子商务城市物流配送中心系统构建提出了解决城市物流配送的优化调度方案。     

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。     

可重组制造系统中物流运输路径规划

在分析可重组制造系统物流布局的基础上,根据物流运输网络的空间分布特征,提出了一种动态的AGV(自动导引小车)路径规划方法.利用图论,构建了AGV路径规划的有向图网络模型,采用机床相对位置矩阵、距离矩阵以及阻塞系数来描述车间环境信息,通过系统的重组,有效缩短运输距离.针对物流运输动态路网的变化,把整个运输网络划分成不同的子路网,动态地优化变化附近运输节点所在的子路网,从而较迅速地得到最佳运输路径.仿真结果表明了该方法的有效性和快速性.     

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。     

三层结构下的GIS物流配送系统

物流配送是实现电子商务的一个重要环节，也是制约电子商务发展的一个“瓶颈”．在分析了地理信息系统的特点、应用于物流配送的优势、三层C／S结构特点之后，提出了三层结构下的GIS物流配送系统，并介绍了该系统的功能．系统除提供经营配送中心所需要的一般信息，如库存信息、供货厂家信息、需求用户信息外，还提供建立配送中心过程中的配送中心选址优化以及运营过程中的运输路线优化等决策支持．     

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。     

城市卷烟配送线路的网格划分算法

成本与服务是现代物流的两大主题，配送中心不同送货线路间的工作量均衡是线路划分的一个重要目标，它体现了配送中心的工作效率和对客户的物流服务质量．以浙江省烟草公司杭州分公司物流6400多户卷烟零售网点配送网络为数据源，采取“相邻合并、密集成簇、由簇扩展”思想，进行llO多条送货线路的网格划分和算法求解，内容包括不同送货线路之间的广义工作量均衡、网点密集簇和关键边的定义与遴选、密集簇的向外搜索扩展等．     

基于装载能力约束的集货车辆路径问题研究

针对物流货运过程中,集货车辆在规定时间内从各配货站集货后回到中心货站进行分类运输问题建立了多目标组合优化模型,并设计了相应的算法。通过实证模拟的方式检验了所提出了基于装载能力约束的集货车辆路径优化方案,为物流中心集货车辆的优化调度提供理论指导和实际借鉴作用。