多车型集配货一体化车辆路径问题研究

针对客户存在收货和发货双重需求的物流配送问题,讨论具有多种车型的集配货一体化车辆路径问题。在综合考虑各车型的固定成本和可变配送成本的前提下,以总成本最小为目标,以尽可能提高车辆满载率、减少出行次数为思路,构建多车型集配货一体化车辆路径优化模型。基于最小插入费用法设计初始可行解生成算法,通过引入基于概率的多算子邻域操作、最优解记忆装置、多准则终止原则对模拟退火算法进行改进,给出求解思路。设计算例并对多车型单/双向集配货模型的求解结果进行比较,以验证模型的实用性和算法的有效性。研究结果表明:使用改进后的模拟退火算法对构建的多车型集配货一体化车辆路径问题模型求解更直接简便,对多车型集配货一体化车辆路径优化后能有效降低配送成本。     

定位路线与库存组合优化问题研究

定位路线问题是定位配给和车辆路线问题的集成决策,库存水平对定位和路线问题有重要影响.本文在分析物流系统总成本的基础上,建立了随机需求的定位路线与库存组合优化问题的数学模型.针对模型的NP-hard属性,设计了两阶段启发式算法:第一阶段用先路线后定位的方法求得初始解;第二阶段用交换法对初始解进行改进,库存控制变量在每次路线优化时根据订货费用、缺货费用和运输费用而迭代求得.最后通过实例计算,定位-路线-库存集成优化结果与定位-路线和库存独立优化时的方案相比,大大降低了物流系统成本,从而证明了物流系统优化时考虑库存策略的重要性,同时表明了该算法在求解此类问题时的可行性和有效性.     

定位路线问题的两阶段禁忌搜索算法研究

定位路线问题是定位配给和车辆路线问题的集成。分析了定位路线问题的含义,建立了此问题的数学模型,并用Lingo 10.0验证了模型的正确性。由于该模型属于NP-hard问题,设计了两阶段禁忌搜索算法:第一阶段用禁忌搜索算法求解定位配给问题,确定设施定位及客户分配;第二阶段用禁忌搜索算法求解车辆路线问题,经过两个阶段的多次迭代求得定位路线问题的优化解,通过实例计算验证该算法的可行性和有效性。     

多仓库定位-运输路线安排问题的模型和算法研究

针对现实问题的复杂性,考虑到单独研究物流设施选址和车辆运输路线安排问题的局限性,根据集成物流管理思想,综合考虑两个问题,重点研究了集成物流管理系统中多仓库定位-运输路线安排问题(LRP)。首先提出了LRP的数学模型,由于LRP属于NP-hard问题,提出了一种用于求解该类问题的两阶段混合启发式算法:禁忌搜索-蚁群混合算法。在选址阶段使用禁忌搜索算法求得一个较好的设施位置后,便转向运输路线安排阶段,并采用蚁群算法获得了一个与已得到的设施位置相对应的优化运输路线,这两阶段反复、连续运算,直到满足预先设置的终止条件。最后,给出算例验证模型和算法的有效性。     

定位-车辆路径问题的两阶段混合启发式算法

定位-车辆路径问题(LRP)集成了设施定位分配和车辆路径决策,属于NP-hard难题.为有效求解实际大规模的具有设施容量约束和车辆容量约束的LRP问题,设计了基于禁忌搜索及双种群蚁群算法的两阶段混合启发式算法.算法第1阶段采用禁忌搜索算法确定设施定位及客户分配,算法第2阶段采用双种群蚁群算法优化车辆路径,蚁群间的通信与协调通过信息素共享来实现.通过仿真试验并与其他启发式算法进行对比,结果表明,该算法是可行和有效的.     

集成化物流中的定位运输路线安排问题(LRP)优化算法评述

总结定位 运输路线安排问题(Location RoutingProblem,LRP)的发展历程,重点评述LRP优化算法的研究进展,并对比分析了常用的两类求解LRP问题的方法精确算法和启发式算法·并对LRP中的定位配给、运输车辆路线安排、定位 运输路线安排三类问题的具体优化方法进行了分析、比较,指出在求解LRP问题时应综合利用各种技术的优势,建立一种新的搜索方法,实现准确、高效的搜索,改进遗传算法用于求解LRP问题是解决这类NP hard问题的一条途径·     

物流配送问题的混沌优化算法研究

探讨了定位——运输路线安排问题的解决方法,提出一种首先用启发式规则将客户集聚类,从而划分出若干客户子类;然后,用混沌搜索算法求解LRP的优化方法.提出将用于聚类分析的启发式规则和混沌搜索算法结合的混合算法求解物流配送路径优化问题是有效的.由于混沌序列具有随机性与遍历性,容易寻找全局最优解,从而避免了传统优化方法中的＂局部最优现象＂的发生.计算机仿真实例证明了该算法简洁、实用、性能良好,有利于解决带有约束的非线性物流配送路径LRP优化问题.     

分布式两阶段混合流水车间调度

针对分布式两阶段混合流水车间调度问题(DTHFSP),提出一种教学优化算法(TLBO)求解工厂分配问题并设计一种启发式算法解决机器分配问题,以最小化最大完工时间.首先,采用均衡工厂负载的方法生成初始班级;然后,引入淘汰机制以加强对优势解的局部搜索效率,并在自学阶段增加反思过程强化教学结果;最后,通过大量实例实验验证了教学优化算法在求解分布式两阶段混合流水车间调度问题时的搜索优势.结果分析表明教学优化算法在求解分布式两阶段混合流水车间调度方面具有更好的稳定性和求解质量.     

一类带时间窗口的定位-路径问题的启发式算法

考虑了一种车辆和仓库都有能力约束、顾客有hard时间窗口限制的多仓库选址和运输优化问题;给出了一个组合的两阶段启发式算法,第一阶段在考虑客户需求点时间窗口的情况下将其分配给合适的仓库备选点,第二阶段再用改进的节约算法对每个仓库及其相应的客户群优化路线;最后通过实例进行了实验计算分析。     

物流管理中配送路线安排优化及其算法研究

配送路线安排是一个NP问题,因而本文将采用启发式算法,在使用节约/插入算法来构造高质量初始解的基础上,利用禁忌搜索算法和交换算法来改进初始解。通过实验数据,验证了该算法的有效性。