碳交易机制对物流配送路径决策的影响研究

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.     

考虑低碳约束的生鲜农产品冷链物流策略仿真研究

生鲜农产品的新鲜度配送要求可能增加其冷链配送过程的碳排放量。在对碳税机制定量分析的基础上,建立以最小化碳排放量和最小化配送综合成本为目标的数学模型;综合分析物流配送中的产品配送量、配送时间以及装卸货时间等常规因素,提出了一种改进的基于自适应旋转角的量子蚁群算法;将所提出的方法通过实验仿真应用于生鲜配送仿真算例,并将结果与已经存在的算法进行比较,结果表明：该方法可以有效优化生鲜农产品冷链物流配送路径,同时降低碳排放及配送成本。     

时变网络下考虑碳排放的车辆路径优化

针对城市配送中的车辆调度与路径分配问题,以时变网络下旅行速度的变化为关键变量,建立考虑旅行时间和碳排放量的多目标车辆路径问题的非线性混合整数规划模型,采用改进的多目标粒子群优化算法对问题进行求解。并以"城市货的"的实际配送数据为例进行数值实验,分析时变网络的优越性,以及客户满意度和车辆容量对Pareto结果的影响,为考虑碳排放的城市配送问题提供理论指导。     

“最后一公里”配送的分布式多无人机的任务分配和路径规划

无人机在完成"最后一公里"的货物配送时需解决任务分配与路径规划问题.本文将"区块链"思想引入拍卖算法中,对无人机编队的任务分配进行优化计算,计算方式由集成中心式计算转变为分布式多智能体间互联计算,使无人机编队在任务计划过程中重新对不合理的任务结果作出调整,使其总回报奖励更高,即分配总成本最少.在确定无人机配送的初末位置后,以路径长度、地形、雷达威胁、无人机碰撞为约束建立目标函数模型,利用改进的量子粒子群算法进行求解.与传统方法相比,本文提出的任务分配策略和路径规划方法可以得到更好的优化结果,并减少计算资源消耗.仿真结果表明:所提出的两种方法在计算效率和任务执行方面都是非常有效性的.     

带装卸顺序约束的装载配送联合优化算法研究

互斥产品(如液体、危险化学品等)不能混装到同一个容器中,物流企业通常使用多隔舱运输车为顾客配送多种互斥产品,合理确定装载与配送路径是提高配送效率、降低配送成本的重要手段.本文考虑互斥产品的装卸顺序约束、在途运输时间约束等,构建了以配送成本最小化为目标的互斥产品装载配送联合优化模型,设计了求解模型的改进遗传算法,算法采用蜂王进化和基于概率的边重构交叉运算,有效提高了寻优能力.本文利用Augerat提供的车辆路径问题标准测试集构造算例测试算法的运行时间和求解效果.结果显示,改进遗传算法的求解效果明显优于经典遗传算法.对于小规模算例,改进的遗传算法可以得到精确最优解,对于中等规模和不超过101个顾客点的大规模算例,改进的遗传算法可以在130秒内得到近似最优解.本文的创新点在于构建了一类新的车辆路径扩展问题的数学模型并设计了求解模型的快速有效算法,为物流企业制定多类型互斥产品配送计划提供了理论依据和算法支持.     

基于电商承诺送达机制的低碳“同日达”配送路径规划

针对"同日达"物流配送中的承诺送达机制,提出一种同时考虑消费者满意度和碳排放量的物流配送问题,基于电商平台配送成本、消费者满意度以及碳排放量三个方面,建立多目标多配送站"同日达"配送路径优化模型。根据建立的优化模型,提出一种改进后的人工蜂群算法进行求解,将"就近原则"引入初始化阶段,从而使多配送站问题转化为单配送站问题,并通过精英保留策略有效地利用种群中优势解的有利信息,从而提高对其最优解的搜索效率。实验结果表明,所提出的优化模型和算法的求解结果能够兼顾物流成本、消费者满意度和碳排放量三个目标。     

带限制期的震后应急物资配送模糊多目标开放式定位-路径问题

为提高震后应急物资配送绩效,针对应急物资配送中心选址与配送车辆路径安排的集成优化问题,综合考虑应急物资需求的模糊性、限制期和多次往返配送,有限数量不同类型的配送车辆,开放式车辆路径,有容量限制的临时物流设施选址以及震后路网部分受损等特点,以各物资需求点的应急物资运达时间之和以及系统总成本最小为目标,采用机会约束规划方法建立了一个模糊多目标开放式定位-路径问题(LRP)优化模型,并设计了一种结合启发式规则的混合遗传算法。最后,对该模型和算法进行了数值验证,并通过与NSGA-Ⅱ多目标遗传算法的比较,证明该混合遗传算法具有良好的性能,从而为解决震后应急物资配送的模糊多目标LRP提供了有效的方法。     

速度时变的多中心半开放式车辆路径问题研究

针对多中心半开放式车辆路径问题,考虑软时间窗约束和车辆速度变化情况,构建了最大化平均客户满意度、最短配送距离和最小配送成本为目标的优化模型,并设计了两阶段求解算法。基于自适应网格密度法和邻域拥挤密度法对多目标粒子群算法的外部档案进行维护及选取全局最优粒子,提高算法的收敛性和后期种群多样性,以获得初始可行解。用变邻域搜索算法优化初始可行解,减小配送距离,降低配送成本。通过仿真实验结果验证了模型的合理性和两阶段算法的有效性。     

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。     

基于碳排放与速度优化的带时间窗车辆路径问题

研究了考虑碳排放和速度优化的带时间窗车辆路径问题,引入了基于速度的碳排放计算方法,以油耗、碳排旅行时间费用最小化为目标,将速度作为决策变量,建立了混合整数规划模型. 提出了两阶段启发式算法,第一阶段采用改进的禁忌搜索算法优化配送网络中的速度,第二阶段设计了弧段速度优化算法用于优化路径弧段上的速寻求对最优解的进一步改进. 数值实验分析表明: ①两阶段启发式算法能快速有效地找到满意解; ②采用优度的路径安排比固定速度的路径安排能减少更多的碳排放和总费用; ③碳排放和旅行时间之间存在替换关系,减少碳排放会导致旅行时间的增加; ④传统的车辆路径安排中存在很大的碳排放改进空间,由于油耗和碳排放是相关的,减少碳排放有利于节约总费用.     

考虑碳排放与时空距离的冷链配送路径优化研究

针对多车型多品种的冷链多温共配问题,从汽车能耗的角度出发,提出了一种冷链多温车的碳排放计算方法,将时空距离度量融入初始路径构造中,构建了考虑碳排放与时空距离的冷链配送路径优化模型,设计了一种两阶段启发式算法进行求解.在该启发式算法中,基于k-means聚类思想,选择合适车型依照就近原则进行配送,然后改进模拟退火算法对初始路径进行优化,在传统模拟退火算法的基础上增加了记忆功能,设计了自适应的降温方式和多种邻域操作方法,最后构造多组算例验证了该算法的有效性.     

通信距离约束下双无人机目标跟踪算法

提出了一种旨在提高定位精度,同时具有保证通信距离约束和传感器探测距离约束性能的无人机双机协同跟踪路径规划算法。分析了传感器误差引起的目标定位误差,指出使用协同跟踪的优势。针对通信约束、传感器距离约束以及精度要求,分别提出了漏斗函数、参数冻结等策略,满足了双无人机协同目标跟踪时的相关约束。设计了双无人机目标三维定位的方法。通过对无人机双机协同跟踪精度与单机目标测量精度仿真对比,验证了算法能够在维持两种距离约束的情况下,以较高的精度跟踪目标。     

应急物流的分批配送模型及亚启发式算法求解

提出分批配送的应急物流模型,将救援物资配送归结为三个目标:供需差异最小化,配送时间最短化,各灾点失衡度最低化;通过加权求和兼顾救援的紧迫性、动态性和公平性,将各灾点总需求分为三个周期由多车分批予以满足。(a)改进遗传算法:设计染色体编码规则,将单个周期内的路径选择-配送方案映射为基因序列;(b)设计蚁群-遗传混合算法,由蚁群搜索生成初始种群,再做遗传寻优。数值仿真结果显示,单纯遗传、蚁群及混合算法均可有效求解模型,但混合算法效果更优,收敛更快。     

基于配送时间及节点流量约束的快递网络优化

通过Floyd算法求出快递网络节点间的最短路径长度和需要中转的次数,根据节点间的最短路径和需要中转的次数算出配送时间;通过Dijkstra算法对边介数、节点介数进行加权求和得出快递网络边的货物流量和节点的货物中转量,根据运费率、边的货物流量和边的长度算出边的运输成本,根据节点货物中转量算出中转费用和存储费用;以快递网络总配送成本最小化为优化目标,构建带有配送时间约束和节点最大流量约束的快递网络优化模型,并设计从全连通网络逐渐删除网络边至总配送成本最小为止的算法进行求解,最后通过算例验证了模型和算法的有效性。     

卡车-无人机联合取送货模式下物流优化

为有效协调正逆向物流,利用无人机成本低、受地面交通状况影响少的特点,在无人机电池能耗随载重变化、同时取送货情形下,提出卡车-无人机联合取送货模式,构建两阶段求解方法。第1阶段,提出“最大重量判断法”构造初始可行解,为货物指派拾取或配送车辆并确定需要卡车数量;第2阶段,采用基于节点特征的改进模拟退火算法优化卡车-无人机路径,最小化总成本。两阶段均采用Python编程实现。仿真结果表明,提出的卡车-无人机联合取送货模式较其他模式可有效减少物流成本。“最大重量判断法”可显著提高算法收敛速度和效果。     

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.     

考虑工作量均衡的成品油二次配送车辆路径问题

为避免工作量分配不均,研究了考虑工作量均衡的成品油二次配送车辆路径问题。以总配送成本极小化和不同车辆路径长度之差极小化为目标,建立了双目标混合整数规划模型;并设计了变邻域禁忌搜索启发式算法。利用改进的Solomon＿I1插入算法求出使总配送成本尽量小的初始解;再利用变邻域禁忌搜索算法改进初始解,得到近似最优解。模拟计算结果显示,通过变邻域禁忌搜索算法改进后的解,总配送成本仅增加6.2%,车辆路径长度差值降低了45%,验证了算法的有效性。     

城市低空物流无人机飞行计划预先调配

针对城市环境下物流无人机(unmanned aerial vehicle, UAV)飞行计划调配问题，以UAV运输成本和延误成本最小为目标，建立多约束物流UAV飞行计划预先调配模型。考虑货物类型优先级、物流公司优先级和配送时间优先级提出综合优先级，设计了基于综合优先级的飞行计划预先调配算法求解。以校园配送为仿真环境进行验证，模型和算法能够生成无冲突的飞行时刻表，实现飞行计划预先差异化调配。实验结果表明，综合优先级调配与传统任务优先调配、先到先服务调配相比，每条飞行计划的成本分别降低了21.69%和26.58%;当综合优先级权重组合为0.2、0.4和0.4时，每条飞行计划的成本最低为5.42元，调配结果最佳。     

电力巡检车载无人机协同作业优化

无人机以其安全、灵活和高效的特点已被广泛用于替代传统的人工巡检，但现有的车载无人机和保障车在电力巡检协同作业中面临重重困难，巡检成本较高且效率较低。针对车载无人机电力巡检的协同作业优化问题，构建基于时空网络的无人机与保障车时空路径协同优化模型；以拉格朗日松弛为主要框架，嵌入基于贪心规则的松弛解转换算法，提高模型求解的收敛速度和精度，经数值实验对比验证了该优化方法在求解较大规模问题时的有效性。此外，还通过敏感性分析实验研究无人机电池最大载荷对系统整体运行状态的影响。本研究为提升车载无人机电力巡检系统运行效率和降低管理成本提供科学的决策依据，为有效解决车载无人机电力巡检协同作业难题提供新方法。     

带软时间窗整车物流配送路径优化研究

为更好地解决整车物流配送问题,提高客户满意度,以总成本最小化为目标,构建了带软时间窗约束的整车物流车辆路径优化问题模型,进而对于该模型设计了自适应遗传算法,并用成品汽车配送案例对算法进行了验证.算例的数值结果表明,基于自适应遗传算法提出的整车物流车辆路径优化方案,可以满足分销商和客户需求,能够减少配送车辆数量、节省早到或晚到惩罚成本、提高企业的经济效益.该研究为改善整车物流配送问题提供了新的解决思路.