硬时间窗约束下集装箱甩挂运输网络的车辆路径问题

针对甩挂运输车辆调度问题,考虑甩挂运输特点和限制条件,以车辆路径优化研究和相关算法研究为基础,构建了车辆路径优化模型,分析了在硬时间窗约束下集装箱运输网络的车辆路径优化问题,并基于模拟退火算法对模型进行求解,证明模型可以解决集装箱甩挂运输的牵引车的调度问题。最后,把模型应用到实际案例中,进一步证明了模拟退火算法是可行、有效的。     

厂内甩挂运输中车辆同步调度问题及求解

为了提高大型制造企业厂内运输中车辆的使用效率,文章提出了一种新的甩挂运输调度方案。综合考虑厂内运输任务的特点和空挂车的调度需求,设计了牵引车、空挂车、重挂车在同步调度下的运输方案,建立了带硬时间窗的牵引车、挂车同步调度模型;根据空挂调度和重挂调度设计了求解牵引车挂车路径问题的禁忌搜索算法,设计基于贪婪算法的车辆选择策略用于作业序列的解码;最后通过求解某钢铁企业厂内甩挂运输网络算例,验证了牵引车、挂车同步调度模型的正确性和算法的有效性。     

道路甩挂运输作业过程风险分析

在分析甩挂运输作业过程及其组织特点的基础上,基于对甩挂运输试点企业及牵引车、挂车生产企业的调查,采用FMEA（故障类型和影响分析）的改进方法,针对甩挂运输的作业流程进行风险分析,以发现作业过程中的主要风险因素,并提出相关应对措施.结果表明,在甩挂运输过程中,场站作业人员作业状况、半挂汽车列车的技术状态以及驾驶员驾驶状态是甩挂运输作业过程中主要的风险因素,应采取安全激励措施,并加强对人员、车辆的安全监管.     

货物运输车辆的调度算法

本文以上海煤炭公司为例,讨论了运煤车辆的计算机调度问题,提出一个数学模型及有效的近似算法。在算法实现中,采用了一些较为先进的数据结构,使运算速度及存储需求均有较大的改善。对实际算例计算结果表明,采用本算法进行运输车辆调度,经济效益比人工调度有明显的提高。     

甩挂运输简介

本文通过甩挂运输的含义、优点、种类和甩挂运输组织全面介绍了采用甩挂运输。为我们推荐了一个新的道路运输形式。     

一种智能仓库车辆调度问题的新算法

将调度问题与遗传算法相结合,提出一种用于解决智能仓库车辆运输调度问题的一种新算法,并用计算实例证明了该调度算法的正确性,并能适应大规模车辆的调度问题．本算法计算量小,具有很强的鲁棒性．     

集散区域快递物流车辆调度模型及其算法

在分析集散区域快递物流运输特点的基础上,研究了固定时间窗内多车型车辆往返运输的车辆调度问题,建立以运输总成本最小为目标的数学模型,并给出遗传算法求解办法。实例表明,该模型和算法能有效地满足物流车辆调度需求,降低企业的物流成本。     

钢铁企业生产与运输费用协调调度问题

针对钢铁企业生产前存在不可忽略运输的实际,研究了生产与生产前运输费用协调调度问题.由于钢铁企业被调度的工件体积较大及加工前不能等待太长的时间,因此运输车辆的容量及工件在机器前的缓冲等待时间有限制.考虑的机器环境为单机环境,单机前有无限的缓冲空间,运输车辆数目无限,调度的目标函数为传统的调度函数加上运输费用.对于不同的目标函数,证明了工件在单机加工前缓冲等待时间有限制的调度问题是强NP难的,对于运输车辆有容量限制问题的可解情况给出了多项式时间算法.     

实际约束条件下多配送中心物流车辆调度优化

传统方法难以解决有时间窗等具有实际约束条件,且调度结果并非最优,提出一种基于变邻域搜索算法的多配送中心物流车辆调度优化方法。对多配送中心物流车辆调度优化问题进行分析,在分析结果的基础之上构建实际约束条件下多配送中心物流车辆调度数学模型;利用变邻域搜索算法求解物流车辆调度模型的最优解,完成实际约束条件下多配送中心物流车辆的调度优化。实验结果表明,采用所提方法进行多配送中心物流车辆调度,其总运输时间短、运输总费用低,调度结果较优,且符合实际约束。     

危险品关联运输调度问题的优化设计

针对带硬时间窗的关联运输调度问题(Incident Vehicle Routing Problem with Hard Time Windows,IVRPHTW),联系实际应用中危险品的车辆路径问题,介绍了混沌遗传算法的基本原理,并对其进行改进,自适应地调整交叉概率和变异概率,引进了模拟退火机制,并用改进的算法来对IVRPHTW求解,然后与遗传算法求解此模型的结果相比较。实例证明该算法求解危险品的关联运输调度问题是可行的,且优于传统的遗传算法。     

基于场站货物集散的甩挂运输服务动态定价策略

甩挂运输是一种高效的运输组织形式,是现代物流业的重要组成部分.本文从甩挂运输商的角度出发,研究了基于场站货物集散的甩挂运输服务动态定价策略问题,建立了甩挂运输商的收益模型,模型求解得到最优定价策略,最后得出最优价格是关于运量、时间、距离以及场站服务水平的函数.     

基于改进蚁群算法的物流车辆调度问题研究

传统蚁群算法在求解中容易出现搜索时间长、收敛过早或停滞现象,为克服这些缺点,通过对蚁群算法进行选择策略、信息素更新等方面的改进,以加快算法的收敛速度,提高算法的搜索能力。再将改进后的蚁群算法引入物流运输车辆调度、综合车辆调度理论,对物流运输车辆的优化调度进行了探讨,对有时间窗车辆调度问题(VSPTW)探求新的求解方法,运用Matlab语言进行编程实现,应用实例对算法进行验证。实践证明,改进后的蚁群算法基本上克服了一般蚁群算法自身的不足,提高了算法的性能。     

局内车辆选线问题的比较策略及其竞争比分析

对现实物流配送中遇到的无法预测的线路堵塞问题,建立了具有堵塞点的局内车辆选线问题的数学模型,并分别介绍了局内运输车辆调度的贪婪策略和复位策略．在全面分析了这2种基本策略在竞争性能上的优劣之后,给出了比较策略及其算法模型．最后,讨论了该策略的竞争性能．结果表明,比较策略实现了对局内运输车辆的优化调度．     

基于满意优化的多目标车辆调度问题模型与算法

基于满意优化理论,首先提出了客户满意度的概念及评价函数,在此基础上,以最大化平均客户满意度同时最小化运输成本为目标函数,构建了多目标车辆调度问题的教学模型.然后提出了将多目标转化为单目标的方法,并利用禁忌搜索算法对该问题进行仿真.结果表明,基于满意优化的多目标车辆调度问题模型,更能反映物流运输企业的实际情况,其求解算法是快速、有效的.     

石油配送决策支持系统相关算法应用研究

石油配送决策支持系统关键的问题是路径优化以及车辆调度优化的实现问题．选取车辆调度问题的数学模型,阐述了两种问题的算法实现,讨论了所选两种算法的特点及优点．并给出车辆调度优化算法的实际算例．     

浅议甩挂运输行业的科学发展

本文通过对上海甩挂运输行业的现状及发展趋势的分析，阐述了推动甩挂运输行业发展应大力倡导，扶植具有创新意识和规模化经营的集团性运输企业，推广一车多挂的模式，力图对甩挂运输这一先进的道路运输运营方式的发展起到一定的参考和推动作用。     

轴辐式网络快递货运问题的混合遗传算法求解

目前具有区域集散地群的轴辐式网络快速货运是快递运输的主要形式.此类网络的物流优化问题是快递公司获得最佳效益所面临的关键问题.本文分析了轴辐式网络快递货运的特点,提出了单一轴点轴辐式网络快递货运问题的混合遗传算法求解办法.该算法采用混合编码方式,并将货运站车辆调度算法嵌入到遗传算法中形成混合遗传算法.实验结果表明,本文算法给出的轴辐式网络快递货运集散地群划分方案和货运站车辆调度方案合理可行,能达到节省运营成本的目的,从而使企业获得较好的经济效益.     

汽车甩挂运输最佳运距的研究

汽车甩挂运输是先进的公路运输形式之一。从汽车甩挂运输生产工艺的全过程和昼提高车时利用率出发，提出了适合我国目前推行汽车甩挂运输的最佳单程运距为５３－１００ｋｍ、１３３－２２０ｋｍ和２９３－４６０ｋｍ。     

带取送货的关联运输调度问题的优化

针对取送货车辆路径问题,构建了带时间窗的IVRPPD的车辆路径数学模型,设计了混沌免疫克隆选择算法,介绍了基本的免疫克隆选择算法和混沌理论,并对设计步骤进行了详细介绍。最后,通过对该问题进行分析建模和数值求解,说明了该模型和算法的合理性和有效性。与基本遗传算法和非代际遗传算法相比较,混沌免疫克隆选择算法能更有效地解决带取送货的关联运输调度问题。     

“互联网+”下的高效运输组织——以UPS为例

在"互联网+"时代背景下,运输组织向着高效化、科学化、绿色化发展。本文以知名物流企业UPS为例,总结分析了其采用信息战略占领市场,并获得成功的原因。在"互联网+"高效运输的模式中,着重介绍了车货匹配和甩挂运输。针对"互联网+运输"的技术支持,总结了当前应用较广的3方面,即货物自动识别、货物实时跟踪和调度水平的提升。