带时间窗的多仓库订单拆分与异构车辆路径联合优化方法

随着在线零售业的快速发展,在多仓库的环境下,订单拆分与限时配送已成为订单履行过程的两个关键环节.现有研究和实际运营过程中通常按照两个独立的问题来处理这两个环节,忽略了它们之间的耦合关系.本文研究了在线零售环境下考虑多仓库订单拆分与异构车辆路径的联合优化方法,特别考虑了有限库存和时间窗约束.本文为该问题构建了混合整数规划模型,并设计了一种分支定价与邻域搜索相互嵌套的联合优化算法进行求解.在初始的订单拆分方案的基础上,通过分支定价算法求解带有时间窗的异构车辆路径问题,在分支定价算法中,提出了一种双向标签设置算法加速定价子问题的求解;接着使用邻域搜索算法寻找当前最优车辆路径解下可行的订单拆分方案;通过交替使用分支定价算法和邻域搜索算法进行迭代求解,在调整订单拆分方案时优化配送路径.实验分析部分验证了模型和算法的有效性,表明算法能够减少订单拆单率、优化配送路径、降低配送总成本,从而有效实现订单拆分与异构车辆路径的联合优化.     

考虑订单可得时间和客户时间窗的电商末端配送路径问题

针对考虑订单可得时间和客户时间窗的电商末端配送路径问题，考虑配送特点（订单可得时间）、客户的时间需求（时间窗）和客户分布分散等特点，以最小化配送总里程为目标，构建了基础数学模型，并通过分析问题特征对模型改进，从而构建了改进数学模型。在此基础上，提出两种有效不等式，并设计了基于分离两种有效不等式的改进分支切割精确算法对模型进行求解。最后，通过测试多组算例，不仅对两种数学模型进行了比较，而且分析了不等式对算法性能的影响；通过与CPLEX默认的分支切割算法对比，验证了改进的分支切割算法的优越性。结果表明：对小规模的实际算例，采用改进的分支切割算法可以在极短的时间内得到最优解，具有很好的实用效果；对规模较大的算例，采用改进的分支切割算法得到的最优解可以对智能算法性能进行评价。     

时变路网下带时间窗的易腐食品生产-配送问题

为减少易腐食品在生产配送过程中的价值损耗,通常按订单确定的交货期合理组织生产并立即配送.为此,针对多品种易腐食品的集成生产-配送问题,考虑实际配送过程中路网交通的时变特性,建立了以系统总成本最小为目标、带时间窗的易腐食品集成生产-配送问题优化模型.根据该模型特点设计了一种混合遗传算法,并通过数值算例验证了所提模型和算法的有效性.结果表明,路网的时变特性显著影响客户服务水平,优化投入配送的车辆数可有效降低系统总成本和易腐食品的价值损耗.     

带硬时间窗的O2O生鲜外卖即时配送路径优化

针对线上到线下(O2 O)生鲜外卖订单动态性高和配送服务时效性强的特征,建立以配送距离最小为目标,带硬时间窗的O2 O生鲜外卖即时配送路径优化模型.根据硬时间窗的要求和合单配送思想,设计滚动时域延迟配送算法进行求解.通过大量数值仿真实验验证了该算法在实际网络与一般仿真网络中均具有有效性,并且配送距离比滚动时域非延迟配送...     

网上药店“一单多品”订单的协同配送优化方法

线上线下融合的商业模式是当前电子商务乃至网上药店新的经营模式和发展方向.由于药品是特殊商品，其物流配送的"安全性"和"时间紧迫性"等要求远远高于一般日用品.网上药店和实体药店融合并协同运作，这是解决药品电子商务物流配送难题的有效手段.不同药品由于存储条件不同，必须分类存储，由此产生了"一地多仓"的布局.实体药店作前置仓的履行模式能够满足药品订单的时效性，但药品种类繁多且实体药店库存有限，部分"一单多品"订单需要多个实体药店协作才能完成订单.在"一地多仓"以及"一单多品"的网上药店背景下，本文针对带时间窗的药品订单的多主体协同配送问题，研究订单拆分、子订单分配以及订单主体之间的联合配送决策，构建目标函数为订单配送成本最小化的非线性规划模型.然后，设计定性的控制规则缩减解空间，嵌套C-W节约算法构造改进粒子群算法，能够有效求解本文的多个子问题联合决策的复杂问题.最后通过算例实验，验证了模型与算法的科学性和有效性，并且在一定程度上论证了药品协同配送模式的可行性和实用性，为网上药店实践提供一定的思路和启示.     

电子商务中订单配送优化模型及两阶段算法

针对电子商务环境下订单配送问题的特点,建立了以最小化车辆行驶费用及订单惩罚费用为目标的数学模型.设计了两阶段启发式求解算法.第一阶段用禁忌搜索算法求解在作计划日当天已到交货期的订单的基本配送问题;第二阶段考虑了订单的未来信息,用基于评价值的贪婪插入算法将未到交货期的订单与已有的配送方案进行整合配送,该方法能够提高车辆的使用率及配送企业的配送效率.实验结果验证了模型的合理性及算法的有效性.     

带时间窗军事物资配送问题的NSGA-Ⅱ算法

针对战场军事物资配送中带时间窗的路径优化问题,以运输距离、运输费用和风险性为目标,建立了带有时间窗的多目标网络运输模型,提出了一种改进的多目标遗传算法NSGA-Ⅱ。算法中引入剩余网络的概念,采用数值编码方式,增加了精英保留策略和小生境密度。仿真实验结果表明,本文建立的模型合理,算法在一定程度上克服了求解多目标优化问题过程中易陷入局部最优的现象,提高了战场上求解军事物资配送路径优化问题的效率,并能够使决策者根据仿真实验中的各项参数值自行择优选择运输方案。     

基于学习效果的蔬菜电商成组拣货排序方法

按单拣货是电子商务背景下物流配送中心最关键、最复杂的作业环节.它直接衔接着物流配送和客户,且大部分是劳动密集型作业,因此按单拣货也是出错率最多,耗费时间最长的环节.在拣货之前对订单考虑配送因素和相似性成组,能够大大降低拣货成本.蔬菜电商拣货系统是基于人的柔性作业系统,拣货人员的学习效果导致作业效率随时间变化,从而订单的拣货时间不确定,对按单拣货作业有着不可忽视的影响.本文针对蔬菜B2C电子商务直销背景下拣货环节的订单成组作业优化问题进行研究,基于拣货人员的学习效果,建立最小化订单拣货完成时间之和的拣货序列优化模型.针对该问题多阶段,多层次决策特点,基于序贯决策思想,提出两阶段的求解方案:第一阶段订单成组,提出同时考虑订单配送距离,打包材料相似性和订单相似性三种指标融合的订单成组准则,并给出启发式算法对订单进行成组;第二阶段成组订单作业调度,提出基于修订式非递减的订单规模排序方法对组内订单进行排序,组间排序是基于具有降低搜索范围,提高搜索能力的改进模拟退火-遗传算法.通过数值实验和算法比较,验证了本文算法的有效性和实用性.研究结果表明,本文得到的方法能大大缩减拣货时间成本,为蔬果类商品网上直销企业生成拣货作业计划提供理论指导.     

考虑取送作业的生鲜农产品配送路径优化模型与算法

随着人们对生鲜农产品的需求越来越大,生鲜农产品配送路径优化问题得到了越来越多学者的关注。本文在传统生鲜农产品配送路径优化的基础上,结合软硬时间窗约束,考虑配送过程带取送的双向作业模式,以配送总运营成本最小为目标函数,建立非线性混合整数规划模型。通过使用Gurobi对问题进行求解,验证了模型的准确性。同时,为了解决大规模路径优化问题以及证明本文提出的取送结合的配送模式具有明显优势,本文设计了遗传算法对算例进行求解分析,最终证明了该模型的准确性和算法的有效性及稳定性。     

家电送装一体化车辆路径问题建模与求解

家电产品送装一体化是指对客户所需家电产品的配送和安装服务一次性完成,本文以此为背景研究了家电物流中带时间窗的送装一体化车辆路径问题。首先,以标准的带时间窗约束的车辆路径问题为基准,引入送装一体新特征,以总配送距离之和最小为目标建立了数学模型。其次,设计了改进的大邻域搜索算法对问题进行求解,并通过算例验证了模型和算法的有效性。最后,结合家电物流公司实例,分析客户在工作日与周末两种不同预约时间窗长度下的路径决策结果对公司的影响。计算结果表明,本文的方法能为该企业通过高差异化精准快捷的物流服务,创造出最大价值、实现企业与客户共赢的目的提供重要参考依据。     

基于模拟植物生长算法的车辆调度问题

基于配送企业车辆资源的限制和客户需求时间窗的要求,在考虑外包车辆和配送入员加班的情况下,对带时间窗的车辆调度问题进行扩展研究.根据客户需求的随机性特点构建以最小化车辆配送总成本为目标的机会约束规划模型,并设计求解该问题的模拟植物生长算法.结合车辆调度具体实例,将模拟植物生长算法与遗传算法进行比较,结果表明该算法不仅可以获得最优解,而且提高了求解效率,是一种有效的方法.     

在线订餐生产配送联合调度模型及算法

当前在线订餐配送延迟严重,如何协调生产和配送环节使快餐最快送达,已成为在线订餐亟待解决的问题。针对订单信息提前未知、厨师及配送车辆有限等特点,构建并行机生产多车多任务配送联合优化模型,以最小化所有订单的总服务时间跨度之和,并设计三阶段启发式在线调度算法进行求解。以某在线餐厅高峰期到达率服从泊松分布(λ=1,2,3,4)的订单进行数值实验,将三阶段启发式算法与传统算法实验结果进行比较。研究表明,当λ=2,3,4时,三阶段启发式算法的总服务时间跨度之和较短且对总服务时间跨度之和的优化幅度随λ值的增大而提高。构建的模型及算法有利于高峰期餐厅生成生产配送联合调度方案,优化生产配送资源。     

模糊需求与时间窗的VRP及混合遗传算法求解

针对带模糊需求与模糊时间窗的车辆路径问题,以总行驶距离、车辆使用数最小化,以及平均客户满意度最大化为目标,构建基于可信性测度理论的多目标模糊机会约束模型。为提高种群的多样性,改进了交叉算子,在引入局部优化算法及擂台法则的基础上,设计了适合求解多目标车辆路径问题的混合遗传算法。通过VRPTW标准算例实验,表明算法能够有效地求解带时间窗的车辆路径问题,以及模型的合理性,同时显示了决策者偏好值对决策目标的影响。研究成果可为求解带模糊需求与时间窗的车辆路径问题提供一种思路,也可为实际配送路径规划提供指导。     

未定路网情景下灾后应急物资多方式配送的LRP研究

研究未定路网情景下灾后应急物资多方式配送的定位-路径问题(LRP),综合考虑应急路网连通情况、时间窗限制、车辆随机行驶时间、应急物资满载直配与巡回配送等特性,以应急物资总配送时间最短为目标,构建一个灾后应急物资多方式配送的LRP优化模型,并根据模型特点设计一种混合启发式算法予以求解。最后,通过算例验证了本文模型和算法的可行性与有效性。     

行驶受扰延迟下配送车辆调度的干扰管理决策模型

针对行驶受扰延迟下配送车辆的调度问题,提出了基于多相量子粒子群算法的两阶段干扰管理决策方法.首先以最小化用户时间窗偏离度和最小化配送成本为目标,建立了问题的数学模型;然后对车辆配送发生干扰事件可能采取的干扰管理模式进行了归纳和分类,并在选定模式基础上提出了用多相量子粒子群算法进行路线选择的方法;最后在Solomon算例的基础上通过实验仿真,对所提出方法的性能进行测试,并与全局重调度方法进行对比分析,验证了本文方法不仅达到了优化目标的目的,还满足了干扰管理的实用性要求.     

模糊需求与时间窗的车辆路径问题及混合遗传算法求解

针对带模糊需求与模糊时间窗的车辆路径问题，以总行驶距离、车辆使用数最小化，以及平均客户满意度最大化为目标，构建基于可信性测度理论的多目标模糊机会约束模型。为提高种群的多样性，改进了交叉算子，在引入局部优化算法及擂台法则的基础上，设计了适合求解多目标车辆路径问题的混合遗传算法。通过VRPTW标准算例实验，表明算法能够有效地求解带时间窗的车辆路径问题，以及模型的合理性，同时显示了决策者偏好值对决策目标的影响。研究成果可为求解带模糊需求与时间窗的车辆路径问题提供一种思路，也可为实际配送路径规划提供指导。     

动态需求下考虑订单聚类的外卖配送路径优化

外卖配送路径优化包括骑手间订单分配和骑手配送路径规划两部分。针对其中订单动态产生和骑手位置不断变化的问题,基于预优化后动态调整的思想建立以最小化超时订单比例、单均配送时间和单均行驶距离为目标的两阶段优化模型。在预优化阶段,设计改进变邻域搜索算法获得初始配送方案;在动态调整阶段,采用周期性优化策略,将不断变换的骑手位置转化为虚拟配送中心车辆问题进行求解;在每一阶段采用不同的聚类方法对订单进行聚类,优化初始解的质量以更快求解。结果验证了本文策略和算法在求解动态外卖配送路径问题时的有效性和可行性。研究成果不仅深化拓展了PDVRP(pickup and delivery vehicle routing problem with time window)相关理论研究,也为外卖平台提供一种科学的优化方案。     

恶化效应下加工时间可控的新工件到达干扰管理

针对工件实际加工时间是起始加工时间线性递增函数,以及允许分配资源缩短工件加工时间的加工制造过程,研究工件按照加工成本最优方案加工过程中,到达一批新工件的生产调度干扰管理问题,加工成本体现为总资源费用和总完工时间。有效的干扰管理需要制定新的加工时间表,在优化加工成本的同时,最小化干扰造成的相对初始计划的时间扰动。加工成本和时间扰动成为问题的2个优化目标,分析问题复杂性为NP难问题,融合带精英策略的非支配排序遗传算法和归档式多目标模拟退火算法各自优势,基于主从结构的并行计算方式,设计并行混合进化算法,并将分析得出的Pareto最优解特性引入算法设计过程进行问题求解。随机数值仿真实验表明,本文设计的并行混合进化算法具有优于带精英策略的非支配排序遗传算法和归档式多目标模拟退火算法的求解性能,基于主从结构的并行计算方式提高了算法收敛速度,引入Pareto最优解特性进一步改进算法收敛性和有效前沿多样性。     

基于邻域搜索的成品油多舱多目标配送路径优化算法研究

针对成品油配送中多车型,多车舱的优化调度难题,综合考虑路径安排,舱位指派及车辆指派等决策.以配送成本最小,路径风险最小以及油品准时送达为目标,建立了成品油配送多目标路径优化模型.基于邻域搜索的基本思想,提出求解成品油配送多目标路径优化问题的MOVNS算法框架,并结合不同的可行解运行策略和比较准则,衍生出三类MOVNS算法(MOVNS-1、MOVNS-2、MOVNS-3).采用12组算例进行数值实验,结果表明,三种算法均能有效的求解配送模型,提升成品油多舱配送问题的解决效率;且MOVNS-2算法具有较强的局部搜索能力,MOVNS-3算法容易跳出局部最优:同时,考虑节点关联性的可行解构造策略和并行邻域搜索策略能够增强算法的寻优能力.     

行驶时间延迟下配送车辆调度的干扰管理模型与算法

针对行驶时间延迟下配送车辆调度的干扰管理问题,给出了车辆调度人员实际操作中的一系列"救援模式",并将其提炼为计算机可以理解并处理的形式化知识;按照车辆调度人员的"救援路线列举→救援路线选择"两阶段的思维方式,以顾客时间窗偏离程度最小化和配送成本最小化为目标,建立了问题的数学模型及其求解算法. 通过初步的实验,确定了算法的参数配置;在Solomon提出的标准算例上对算法的鲁棒性、求解结果的质量、以及求解性能等几项指标进行了测试及与文献算法的比较;最后对算法进行了实时化的处理. 实验结果表明,本文算法不仅达到了多目标优化的效果, 而且可以满足实时应用的要求.