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冷链物流配送过程中干扰事件发生后,初始配送方案将不再最优甚至根本不可行,此时如何生成副作用最小的调整方案,快速恢复配送的正常运行,是当前研究的难点.本文运用干扰管理思想,通过度量农产品新鲜度和配送服务时间,创建农产品冷链物流配送的受扰恢复模型;进而在目标节点选择策略、解空间缩减策略和算法融合策略的基础上,提出求解该模型的启发式算法.算例结果表明:与重调度方法相比,本文方法充分考虑了农产品的质量安全,生成的调整方案扰动更小,因此更为实用. 相似文献
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随着绿色物流的发展,绿色车辆路径问题(green vehicle routing problem,GVRP)已引起学界的广泛关注,但关于GVRP最新研究进展的综述文献较少.首先,简要介绍GVRP基础模型和油耗/碳排放的主要测度方法;其次,根据GVRP环境效益优化目标及目标函数的构成,将GVRP模型分为油耗/碳排放最小化VRP、综合成本最小化VRP和多目标VRP三种类型,并从优化目标、油耗/碳排放的影响因素和测度模型,以及约束条件等方面进行分类综述;然后,简要介绍求解GVRP模型的精确算法、启发式算法和元启发式算法,并对应用较为普及的主要元启发式算法进行分析;最后,阐述了即时物流配送、冷链物流配送、电动车物流配送和共同物流配送等GVRP新的应用领域,指出了GVRP理论和方法的发展趋势. 相似文献
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针对城市生鲜农产品配送成本高,产品损耗大等特点,考虑生鲜销售商和外包冷链配送公司共同参与又独立决策的实际运营情况,建立了基于冲突合作关系的生鲜配送选址-路径多主体优化模型.模型中,考虑客户模糊时间窗,主导层生鲜销售商以系统总成本最低为目标,而从属层冷链配送公司仅考虑运输相关成本最小化.设计了GAPSO混合算法求解该问题,结合精英选择策略和自适应权重粒子更新策略,采用田口分析法获取参数合理取值.与CPLEX求取小规模算例精确解对比,GAPSO算法在保持准确性的同时,求解时间降低了96.17%;对基于Barreto和Prins经典LRP基准案例集的中大规模算例,与HybridGA算法和已知最优解BKR对比分析,结果表明GAPSO对于中小规模问题,能很好的收敛于全局最优解,对于大规模问题能求得近似最优解,能为实际生鲜选址和配送问题提供有效决策支持. 相似文献
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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。 相似文献
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针对碳排放交易机制下的物流配送路径问题,引入考虑车辆载重和速度的碳排放度量方法,以TSP为基本参考模型,建立碳排放交易机制下的物流配送路径优化模型. 将该模型与传统的仅考虑经济费用的路径优化模型进行比较,说明碳排放交易机制下的路径安排策略能够有效减少碳排放. 通过数值实验探讨了碳交易、碳价格和碳配额对物流配送路径策略、碳排放量和总成本的影响. 并根据数值实验结果提炼出了一些对物流企业如何控制成本和降低碳排放的配送决策建议. 相似文献
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多集散点VRP客户需求扰动的恢复模型 总被引:3,自引:0,他引:3
针对客户既有需求(配送)又有供应(集货)的车辆路径问题(MDVRPPD)的客户需求变动而导致物流配送计划无法实现的问题,运用干扰管理的思想,从物流服务商满意度和客户满意度两个方面衡量物流配送系统的扰动程度。以最小化客户不满意度、配送成本和路径偏离程度为目标,构建干扰恢复模型。设计了求解该模型的克隆免疫算法。最后,通过仿真研究,将干扰管理优化结果与原方案重新调度结果进行对比,验证了干扰恢复模型和算法的可行性和有效性。 相似文献
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针对车辆限行下配送车辆数量和配送时间均具有不确定性这一难题,通过建立二阶段随机规划模型,实现物流配送车队中传统能源和新能源车辆比例和数量的合理配置,以保障后续生产配送的协同进行.以最小化日均车辆采购成本和后续生产配送期望成本为目标建立二阶段随机整数规划模型;为求解模型,提出改进的随机分支定界算法,并嵌入局部搜索以提高上界的估计效率;通过数据实验验证了模型和算法的有效性.此外,利用该模型和算法,探讨了不同车辆限行措施的执行类型和执行概率对企业车辆配置决策的影响.本文研究有利于解决车辆限行导致的城市物流配送难题,为保障我国城市物流相关企业日常运营提供决策方法. 相似文献
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针对干扰事件导致鲜活农产品冷链物流配送难以顺利实施这一难题,以生成扰动最小的调整方案为突破口,运用干扰管理思想,结合行为科学中行为感知的研究方法与运筹学中定量优化的研究手段,分析干扰事件对生产商、客户和物流配送运营商三个行为主体的影响,创建鲜活农产品冷链物流配送的干扰管理模型,并采用改进的蚁群算法——混合蚁群算法进行求解.算例结果表明:与重调度方法相比,本文方法能够综合考虑多个主体的利益,生成使系统扰动更小的调整方案. 相似文献
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针对我国生鲜食品冷链物流成本高、食品易腐败的特点,在考虑食品安全的基础上,本文利用生鲜食品质量衰减原理,设计了基于温度控制的多产品分阶段生鲜食品冷链运营模式,建立数学模型对冷链配送网络选址、配送路线规划以及各环节温度选择进行优化研究,在保障食品质量安全的同时最大程度降低物流成本,最后通过算例仿真及对比研究验证了模型及算法的可行性和有效性. 相似文献
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为有效提取风电SCADA (supervisory control and data acquisition)中时序数据故障特征,同时考虑一维卷积神经网络(one-dimensional, convolutional neural network,1-D CNN)提取局部时序特征和长短时记忆网络(long short-term memory networks, LSTM)提取长期依赖特征优势,提出一种基于1-D CNN-LSTM的风电机组故障诊断方法;针对故障样本稀缺问题,基于孪生神经网络架构(siamese network),提出一种基于孪生深度神经网络siamese 1-D CNN-LSTM的风电机组故障诊断方法,依靠少量样本数据对机组故障特征进行有效提取。结果表明:1-DCNN-LSTM优于其他现有深度学习方法;当训练样本不足时,所提出的siamese 1-D CNN-LSTM可以显著提升故障诊断结果。 相似文献
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基于深度残差神经网络的电阻层析成像及流型辨识方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对电阻层析成像(electrical resistance tomography, ERT)反问题成像精度和流型识别准确率偏低的问题,提出一种基于深度残差神经网络的两相流电阻层析成像及流型识别方法。利用有限元法对ERT正问题建模,构造多种气液两相流分布状态的“边界电压–电导率分布–流型类别”数据集。搭建用于气液两相流ERT图像重建和流型辨识的残差神经网络模型并进行网络训练,将残差神经网络的两个输出分别进行数据处理,得到重建的电导率分布图像和流型辨识结果。仿真与静态实验结果表明:该方法能够同时实现成像及流型辨识的需求,具有重建图像精度高、泛化性和抗噪性强、流型辨识准确度高的特点。 相似文献