考虑配送员工满意度的物流车辆调度问题研究

在物流配送中,车辆调度研究的重点是如何降低企业的物流成本和配送时间等,而对配送员工满意度考虑较少。本文采用模糊隶属度函数对顾客满意度和配送员工满意度进行量化,建立考虑配送员工满意度的物流车辆优化调度模型,采用模拟退火遗传算法求解。实验结果表明,提高配送员工满意度,降低配送总成本,提高配送效率,为物流配送车辆调度实践作业提供决策参考。     

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 .     

基于陌生户问题的配送车辆调度优化模型研究

针对目前车辆调度优化模型(VSP模型)对陌生户问题的考虑不足,通过引入陌生度和陌生系数两个新的参数,改进了物流配送车辆调度优化模型,以解决陌生户问题,并采用C-W算法进行验证计算,计算结果证明了改进模型的可行性和有效性.     

时变网络中物流车辆调度问题的研究

研究了时变网络中的车辆调度问题,设计了该问题的并行遗传算法并进行求解.仿真结果表明,该并行遗传算法优于BC-saving启发式算法.     

基于遗传算法的配送车辆优化调度

通过对汽车运输的特点和成本的分析，针对配送企业进行物流配送的实际建立并量化各项评价指标，确立了采用遗传算法进行优化调度的数学模型．并编写了算法进行实现。试验结果表明，该算法收敛，并能很快得到较优化的性能。     

有时间窗配送车辆调度问题的禁忌搜索算法

在对有时间窗配送车辆调度问题进行描述的基础上,建立了该问题的基于直观描述的数学模型.通过设计一种新的解的表示方法构造了求解该问题的禁忌搜索算法,并以21个节点的运输网络为例进行了实验计算.计算结果表明,用作者设计的禁忌搜索算法求解有时间窗配送车辆调度问题,不仅可以取得很好的计算结果,而且算法的计算效率较高,收敛速度较快,计算结果也较稳定.     

基于遗传算法的配送车辆优化调度

通过对汽车运输的特点和成本的分析，针对配送企业进行物流配送的实际建立并量化各项评价指 标，确立了采用遗传算法进行优化调度的数学模型，并编写了算法进行实现。试验结果表明，该算法收敛， 并能很快得到较优化的性能。     

基于模拟退火算法的硬时间窗配送车辆调度问题研究

基于现实中影响物流成本较大的配送车辆调度问题,构建了硬时间窗下的配送车辆调度问题数学模型。通过模拟退火算法对硬时间窗车辆调度问题进行了数值分析,得到了较好的计算结果和较高的计算效率,从而为今后更好地解决此类硬时间窗配送车辆调度问题提供了行之有效的研究方法。     

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。     

考虑城市货运车辆交通管制的配送优化

为缓解城市交通压力,一、二线城市相继出台交通管制措施以限制货运车辆的行驶路段和时段,导致配送企业的作业难度明显增加.基于软时间窗下车辆到达时间递推矩阵,构建考虑城市货运车辆交通管制的配送路径优化模型,并开发基于"链编码"及"子链补偿"交叉算子的混合遗传算法进行求解.不同管制情景下配送总成本的变化趋势及不同子链规模阈值下算法收敛质量的对比,显示了该模型与算法的有效性及实用性.     

基于遗传算法的配送线路车辆优化调度

车辆路线问题(VRP,Vehicle Routing Problem),是组合优化领域中的著名NP难题,近20年来,VRP都是一个非常活跃的研究领域.在我国,由于物流业发展较晚,对配送路线问题的研究也比较晚,而且方法也多局限于传统的优化算法.随着我国物流业的发展,配送路线优化问题的研究有着巨大的实际价值.文章以VRP为基础,建立该问题的数学模型,利用遗传算法,通过计算机计算分析验证,遗传算法对VRP有良好的近似解和较高的收敛速度,并结合实例,说明遗传算法在配送中的运用以及效果.     

救灾应急物资的道路车辆配送调度模型研究

为了提高应急救援工作的响应能力,基于应急条件下物资运输调度的特性,本文建立了救灾应急物资道路车辆调度的混合整数规划模型。并利用软件GAMS-XA对随机构建的8个算例进行了求解,结果表明软件GAMS-XA在解决受灾范围不是很大的问题时效果非常有效。     

考虑路线汇集的地下物流系统车辆路径问题研究

地下物流系统是现有货运模式的有益补充，能有效缓解地面交通压力。考虑到车辆路径模型应用于地下物流系统的局限性，引入路线汇集节点。针对需求确定的情况，综合考虑地下通道建设成本、运输成本和车辆运载量限制，构建适用于地下物流系统的车辆路径模型。求解随机生成的案例并探讨关键参数的影响。研究结果表明：改进后模型可使总成本降低13.23%,其中通道建设成本权重的下降能够节约总成本，车辆数和车辆最大运载量的变化对总成本和车辆路径均产生影响。研究结果为地下物流系统的通道建设和车辆路径决策提供了参考依据。     

遗传算法在物流车辆配送中的应用

本文应用遗传算法优化物流配送问题,并描述该优化决策中的遗传染色体结构和适应度函数,设计相应的遗传操作,并进行仿真实验.计算结果表明,用遗传算法进行物流配送路径优化,可以方便有效地求得问题的最优解或近似最优解.     

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。     

基于改进蚁群算法的物流车辆调度优化问题的研究

蚁群算法是人工智能领域的一种模拟进化算法,在求解调度问题方面具有一定的优势,是一种很有发展前景的智能优化算法.文章首先分析了蚁群算法的基本原理,接着提出了改进型蚁群算法,并阐述了其在物流车辆调度中的应用,进行了仿真实验,验证了改进型蚁群算法的可行性.     

考虑客户满意度的车辆路径优化及其算法研究

针对当前车辆路径问题中较少考虑客户满意度的情况,构建了基于模糊时间窗的车辆到达时间满意度函数和货物运输时长满意度函数,以最大化客户满意度和最小化配送总成本为目标建立VRPCCS数学模型.为了求解该问题,考虑到传统遗传算法存在依赖初始解、收敛速度较慢、容易陷入局部最优等缺点,设计改进的遗传算法与大规模邻域搜索算法相结合的混合算法进行求解,通过选取算例并与传统遗传算法进行对比,验证了模型和算法的可行性和有效性.实验仿真结果表明考虑客户满意度的物流配送方式不仅能够有效提升客户满意度,也能够降低物流企业配送成本以及车辆空载率,对于物流企业的车辆配送路径决策具有一定的参考意义.     

考虑反向物流的连锁经营配送路径的优化设计

文章在Ford-Fulkerson算法的基础上引入启发式算法,在约束条件选择时,以同时满足车辆运力合理使用(即满足车辆的装载率)与总运输费用最少为原则,解决既有正向物流又有反向物流的连锁商店物流配送过程中的路径选择问题。     

同时考虑配送与安装需求的带时间窗车辆路径问题

电商企业经销的家电分为两类:一类是不需要安装的小型家电,如洗衣机、微波炉等;第二类是需要专业安装人员上门安装的大型家电,如空调、热水器等。家电对于安装、售后维修等综合服务有着很高的要求。以家电企业配送与安装物流作业问题为场景,研究同时考虑配送与安装两种需求的车辆路径问题,以总成本最小为目标,考虑配送车辆的软时间窗约束与安装车辆的服务水平约束,不同车型的最大工作时间约束,建立带时间窗的混合整数规划模型。基于遗传算法与粒子群算法基本原理,设计求解模型的混合遗传算法。该算法采取对配送车辆和安装车辆的访问路径同时进行编码、解码、交叉、变异等操作,又针对遗传算法的局部搜索能力不强的问题,将种群分为精英层和普通层,精英层利用种群中已经搜索到的优秀个体的信息指导进一步的搜索过程,普通层保证种群的多样性。仿真实验结果表明,混合遗传算法可以有效地求解带时间窗的配送与安装车辆路径问题。     

基于 NSGA-Ⅱ 的考虑客户满意度的多目标车辆路径问题研究

【目的】研究考虑客户满意度最大和总成本最小的车辆路径问题。【方法】引入了带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)对模型进行求解，并采用Python进行程序编写，选取Solomon 的标准测试数据进行数值实验。【结果】建立客户满意度最大和企业总成本最小的双目标优化模型，实现了车辆数、客户满意度、总路径长度以及成本费用的优化。【结论】实验结果表明所建立的优化模型能够在给客户带来高质量服务的同时，较好地降低成本，对物流企业的配送决策提供一定的参考价值。