基于禁忌搜索算法的物流系统车辆路径优化

增强物流企业的市场竞争力,提高配送效率、优化配送车辆路径、降低配送成本、增强客户满意度是关键。考虑到物流系统配送的现状,在传统配送路径模型的基础上加入软时间窗约束、配送车辆额定工作时间约束来分别反映客户的满意度、车辆的工作状态,以运输费用、非时间窗内服务产生的惩罚成本、车辆超时工作的折损成本、车辆启动成本4部分之和为目标函数,构建了带软时间窗的物流系统车辆路径模型。针对问题,在禁忌搜索算法的基础上,设置4种邻域变化规则来改进局部搜索;在有无时间窗条件下,分别用MATLAB对算例求解,比较配送路径的最佳方案与最低成本,验证模型和算法的有效性。     

基于混合遗传算法的应急物资配送路径优化

为解决突发事件下应急物资的配送路径优化问题,以配送车辆的固定成本、运输成本、违反最大载重量以及右时间窗的惩罚成本之和最小为目标,构建了带时间窗约束的应急物资配送路径优化模型;通过将遗传算法与节约算法、大规模邻域搜索算法相结合,设计出了一种混合遗传算法对模型进行求解;最后用算例仿真验证了模型和算法的可行性。实验结果表明:设计的混合遗传算法在求解过程和求解结果上都比标准遗传算法更优,可见能够为解决应急物资的配送路径优化问题提供科学的决策依据。     

共同配送选址-路径优化模型与算法

以北京市奶制品配送问题为场景,研究了共同配送选址-路径优化问题。建立了两层级带容量约束的共同配送选址-路径问题的混合整数规划模型,设计了求解模型的三阶段算法。第一阶段采用基于遗传算法的带容量限制的K-means聚类方法,将客户划分为若干客户集;第二阶段计算每个备选配送中心为每个客户集提供服务的最优配送路径及成本,在此基础上将共同配送中心选址与第二层级配送路径优化问题简化为配送中心选址和客户集分配问题,建立数学模型并利用Lingo软件求解;第三阶段确定从物流中心到共同配送中心的最优配送路径。通过对比两大品牌奶制品在北京地区各商超的单独配送与共同配送成本,验证了模型和算法的合理性和有效性。研究结果为解决不同类型产品共同配送网络优化等问题提供了决策依据。     

时变路网环境下多温冷链配送路径优化研究

【目的】生鲜产品在冷链物流配送过程中的新鲜度及货损成本与配送行程所耗时间密切相关,而配送车辆在城市路网中不同时段行驶的速度不同,基于此在考虑了道路交通状况的时变路网特性之后研究配送的优化问题。【方法】针对时变路网环境下的多温区产品配送车辆调度问题,考虑载重质量与车厢容积及时间窗约束,建立由运输成本、货损成本及制冷成本构成的目标为总配送成本最小的数学优化模型,设计基于模拟退火算法的求解程序,并用MATLAB对实例进行求解。【结果】与以往研究中用平均速度方法求解出时间变量的方法不同,通过时变路网理论及模型求解,验证了时变路网环境下冷链配送路径优化模型及算法的有效性。【结论】结合时变路网,改进了货损成本中腐败函数的时间变量求解方法,刻画了各配送车辆每完成一个客户的配送后,车辆剩余货物在余下配送时间里货损成本继续发生的动态过程。     

大规模车辆配送/收集问题的求解框架

大规模车辆配送/收集问题是供应链末端的日常商品配送和逆向物流前端的废品收集过程中的典型问题,存在着车辆载重、工作时间和车辆服务区域固定等约束,属于扩展的有载重约束的车辆路径问题。该文对该类车辆问题进行了描述和特点分析,提出了一个3阶段的求解框架:采用基于主干道的网格法对客户进行区域化整合;采用车流模型和C-W、3-opt相结合的算法完成客户区域对车辆的分配;采用旅行商问题求解方法对区域内车辆路径进行优化。案例研究的结果证明了该求解框架的实用性和有效性。     

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.     

城市物流中心车辆配送配载调度指派模型研究

基于交通条件约束、客户时间窗约束以及车辆承载能力约束条件下 ,以车辆的配送路径最短、拼装货品最多为优化目标 ,研究车辆配送与配载的两目标优化调度模型组 ,该模型组可以完整描述调度过程的优化目标和约束条件 .以VB6 .0进行仿真模拟 ,结果表明该模型可以有效模拟配送中心调度系统在多种约束条件下的配送、配载调度过程 ,得到的调度指派方案是可接受的 ,而且是有效的 .     

考虑客户满意度的物流公司终端配送线路优化

【目的】针对物流公司终端配送线路优化问题,考虑客户满意度以及退货情况对配送方案的影响,力图优化配送线路,提高客户满意度。【方法】分析不同客户(收货、发货、退货)的特点,建立了基于软时间窗的顾客满意度函数,并构建了以配送总成本最低为目标的混合整数规划模型,进一步根据终端配送问题的特征设计了求解模型的模拟退火算法,最后通过Matlab软件和具体算例,进行模拟计算。【结果】通过比较有无考虑客户服务时间的两种情况的求解结果,验证了该算法的有效性和实用性。【结论】考虑终端配送过程中客户满意度以及退货情况的发生,可以减少配送成本、节约配送时间、提高客户满意度,极大地提高物流公司竞争力。     

考虑客户偏好的双目标时间窗指派车辆路径问题

基于现实中客户对服务时间窗有特定偏好,将最大化客户满意度作为优化目标,对双目标时间窗指派车辆路径问题展开研究.在该问题中,供应商需为每一客户许诺一个服务时间窗.在许诺服务时间窗时,服务期间客户每天需求量尚未确定.在构建了混合整数线性规划模型的基础上,采用不同约束处理依据帕累托方法设计了2个多目标遗传算法:抛弃法约束处理多目标遗传算法和无参约束处理多目标遗传算法.经数值试验测试表明,2个多目标遗传算法都能获得有效的非支配解集,抛弃法约束处理多目标遗传算法的求解质量显著地优于无参约束处理多目标遗传算法.另外,客户满意度与期望配送成本之间存在着制约关系,客户满意度从最小到最大的提升率高于期望配送成本的提升率.     

改进蚁群算法优化车辆路径问题的研究

研究采用改进的蚁群算法优化带约束的车辆路径的问题。考虑的约束条件包括路径约束、时间窗约束和容量约束。主要目的是提出一种改进的蚁群算法进行车辆路径优化,构建配送车辆行驶路线,实现配送路线总成本的最小化。从三方面对蚁群算法进行了改进：对参与条件转移概率的候选节点列表进行预处理减少路线构建过程计算的时间复杂度;提出插入式节约算法用于改进蚁群初始配送路线提高寻优精度;基于蚁群系统对信息素更新策略进行改进,加快算法收敛速度。基于Solomon基准数据集,与近年来已取得的研究成果展开对比实验,证明提出的改进算法在提高求解精度和搜索效率方面的有效性,在优化带约束条件的车辆路径问题时的实用性,拓展了蚁群算法的应用领域。     

软时间窗支持的医药物流公司配送路径优化研究

路径优化问题一直是医药物流领域关注的热点问题之一,配送路径选择的合理与否直接影响医药物流企业的服务水平与运营业绩.传统的路径优化算法缺少对客户接收服务时间要求的考虑,本文对W医药物流公司向山东省17市配送中心的配送问题进行了路径优化研究,建立了软时间窗支持的节约里程法车辆调度模型,该模型根据提前或延迟配送的时间量进行线性惩罚.实验结果表明本模型能够有效地提高服务质量.     

基于顾客时间满意度的车辆路径问题

考虑到普通带时间窗约束的车辆路径问题(vehicle routing problem with time windows,VRPTW)模型不能真正反映顾客对时间的偏好,故在车辆路径优化模型的基础上,结合顾客时间满意度函数,同时放松需求点经过即被服务的约束限制,允许多次经过同一需求点的情况发生,而需求点只能被同一辆车服务一次,建立了基于顾客时间满意度的车辆配送(vehicle routing problem with satisfaction,VRPWS)模型,并利用模拟退火算法编程求解.为验证VRPWS模型的有效性进行了数值实验.实验结果表明:与传统的带软时间窗约束的车辆路径优化(vehicle routing problems with soft time window,VRPSTW)模型和VRPTW相比,VRPWS模型配送效益提升了170.0%和3.2%.分析结果表明该工作在一定程度上有助于物流企业在配送过程中提高顾客满意度和降低运输成本.     

区域配送中车辆路径优化的实证研究

区域配送是普遍存在的物流活动,配送路径优化是配送系统优化的关键.区域配送中的路径优化问题实质是最短路径问题和起讫点相同的单车场非满载有时间窗约束的车辆调度问题,以H公司为例,采用Excel建模法和节约法对区域配送中的车辆路径优化进行了分析和实证研究.     

混流装配线车间内物料调度工位组划分优化法

基于准时制生产方式(JIT)提出对混流装配线进行工位组划分并安排配送车辆进行配送服务的优化方法.为保证混流装配线生产过程不发生缺料停产的情况,以配送车辆的承载能力与消耗工位配送时间窗为约束,配送车辆满载率与工位物料需求紧急程度为优化目标构建优化模型.运用遗传算法对模型进行求解,优化单个工作日总配送次数及配送车辆数量,给出配送工位组划分及车辆调度方案.最后,实例验证表明该方法具有可行性和有效性.     

改进遗传算法求解带模糊时间窗冷链配送问题

为优化冷链物流配送路径,降低配送成本、提高客户对产品送达时间的满意度水平是冷链物流的关键。考虑到冷链物流承载的货物具有一定的特殊性且对温度的要求较高,提出在冷链物流配送中设定模糊时间窗反映顾客满意度。建立了运输成本、货损成本、时间成本等配送成本最小化和以模糊时间窗进行量化客户满意度最大化的多目标优化模型,采用改进遗传算法求解带模糊时间窗冷链配送问题。通过算例分析,验证了模型和算法的有效性与研究的实用价值。     

基于同时取送货的多温共配冷链车辆路径优化

为降低成本,提高效率,提出了多温共配冷链车辆路径优化问题。在同时取送货的基础上,充分考虑了多温共配运输过程中的特性以及配送节点的时间窗约束,构建了基于VRPDSP的机械式冷冻区隔车多温共配模型。利用遗传算法(GA),设计了适合于求解问题模型的染色体编码方式以及遗传算子。最后对算例进行求解,结果表明多温层冷链配送模式能够有效解决多温货物配送问题,且对比传统的冷链配送模式,总成本降低了45.72%。     

蚁群算法在西餐连锁店配送路径中应用

西餐连锁店的路径优化是各连锁店食品配送路线的优化,要求满足各连锁店时间窗的约束,可抽象为带时间窗的车辆路径问题(VRPTW).文中采用启发式算法对VRPTW求解.为正确衡量信息素和期望值浓度在进化的不同阶段对算法的贡献,引入了一种自适应转移策略来提高算法的求解效率,并通过综合考虑全局和局部信息的更新策略——蚁权策略进行信息素更新,加快算法的收敛速度.最后,通过11个经典VRPTW对该算法的性能进行了检验.并以大连市西餐连锁店为研究对象,运用本文所提出的蚁群算法求解大连市西餐连锁店的配送路线.     

基于改进布谷鸟算法的配送车辆路径优化方法

针对配送车辆行驶路径选择不合理、配送效率降低等问题,提出基于改进布谷鸟算法的配送车辆路径优化方法。遵循路径最短配送原则,构建目标函数,为简化模型结构,设置路径优化的相关约束条件,保证每个需求点只能被配送一次,车辆必须在最大距离负荷范围内行驶,建立路径优化模型;分析经典布谷鸟算法的鸟巢位置更新过程,添加调整因子,引入动态惯性权重;通过布谷鸟搜索算法求解优化模型,经过种群初始化、鸟巢位置更新等过程不断寻找全局最优解,当满足迭代停止条件时,输出最佳优化方案。实验证明,该方法搜索能力强,解集分布均匀,能确保配送路径最短,提高配送效率。     

遗传算法求解物流配送中带时间窗的VRP问题

用遗传算法求解第三方物流企业物流配送中带时间窗的车辆路径问题. 建立了一个配送优化调度模型, 使配送计划的编制在任何情况下都能归约为求解某种车辆路径问题.     

基于同时送取货电动车选址路径问题优化研究

针对电动汽车同时送取货问题,在考虑车辆容量与电量约束情况下,建立以总成本最低为目标的数学模型并通过模拟退火-蚁群算法对模型进行求解。首先,根据实际配送过程中出现的同时送取货约束和时间窗约束建立其选址路径数学模型;其次,通过加入回火操作和高斯变异设计了改进的混合模拟退火-蚁群优化算法对模型求解,并将提出的算法与蚁群算法、禁忌搜索算法以及自适应大领域搜索算法进行对比,证明算法优越性;最后,与送取分离的配送策略进行对比。基于不同规模算例检验算法性能,实验结果表明,提出的算法以及配送策略能得到较低的成本费用。