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%。     

新零售模式下单中心物流配送路径优化研究

针对新零售模式下单中心物流配送路径规划问题,综合考虑运输成本、道路拥堵程度和配送业务的时效性建立优化模型,并通过改进遗传算法求解. 算例结果表明,改进遗传算法实现的模型效率更高、求解质量更佳.     

考虑同时取送货的城市快递共同配送路径优化

针对快递企业的配送车辆在城市配送过程中空载严重的问题,在多家快递企业实施共同配送的前提下,考虑车辆同时取送货对车辆装载率的影响,以配送系统总成本最小化为优化目标,建立考虑同时取送货的城市共同配送路径优化模型,并设计改进遗传算法进行求解,最后通过算例分析验证了模型和算法的实用性与有效性。     

基于地铁的城市物流配送路径优化

为了应对日益增长的快递需求,缓解货运车辆加重的城市交通拥堵,提高城市配送效率,本文提出了整合地铁资源进行城市物流配送的构想。本文将从企业和用户的角度出发,考虑地铁与末端地面配送车辆的容量限制,以运输成本、车辆成本和时间成本最小为目标函数建立多目标优化模型,优化地铁列车班次的客户分配和末端地面车辆的路径选择,更加符合实际。然后采用遗传算法对模型进行求解。最后以南京市地铁2、4号线为例,验证了模型和算法的实用性及有效性。结果表明,基于地铁的城市物流配送的总成本远低于单独货车配送,具有较强的应用价值。     

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.     

基于PSC-IGA算法的数字化车间仓配一体化研究

文章针对数字化车间内部的仓配一体化问题,以装配生产线的物料需求时间和数量为拉动因素,考虑物料配送效率和立库运行效率,将仓配问题分为2个层次,首先通过生产排程确定时间窗,以配送效率最大化为目标构建物料配送路径规划模型,然后构建货位分配多目标优化模型.采用两阶段的遗传算法进行求解,提出基于多色集合约束的遗传算法(polyc...     

基于客货共运模式的地铁物流路径优化

为改善城市道路拥堵情况,提高城市物流运输效率,提出了综合地铁线路和城市道路网,进行城市末端物流配送的路径优化,利用地铁进行客货共运。以客户收货时间窗、城市配送车辆容载限制等为约束条件,构建路径优化模型,通过改进遗传算法对模型进行求解。以南京市地铁4号线为例,验证了模型和算法的科学性和有效性。结果表明,相较于仅使用货车进行物流配送,在基于地铁进行货物运输时,运送的各项指标都有了极大的改善,其总成本降低64.29%、配送距离缩短67.67%、平均花费时间缩短27.67%,且所有客户均在时间窗内到达。     

基于订单拆分的容量限制商超配送路径规划

针对商超配送中多种配送方式共同面临的车辆配载和路径规划问题,考虑配送车辆容量限制,以最小化配送总成本为目标,构建了基于订单拆分的带容量限制商超配送路径规划模型.结合真实案例,提出了一种增加遗传变异操作的改进灰狼优化算法.通过与遗传算法的对比,验证了模型和算法的有效性.案例分析结果表明,当总商超客户需求量接近车辆容量的整数倍时,基于订单拆分配送路径规划更能够充分地利用车容量,降低车辆的空驶率,减少配送总成本.     

基于路径灵活性的两阶段开放式低碳选址—路径问题

为缓解城市交通拥堵日益严重与物流配送量逐年上升的矛盾,利用城市配送客户多、范围广、路径可替代性强的特点,基于传统两阶段开放式选址-路径问题(2E-OLRP)模型,在总成本中考虑燃油消耗和CO_2排放,在路线规划中考虑路径选择的灵活性,提出一种基于路径灵活性的两阶段开放式低碳选址-路径问题模型(2E-OLCLRP-WF),并利用CPLEX进行求解。在相同案例情形下,利用Dijkstra算法和CPLEX求解考虑燃油消耗和CO_2排放成本的2E-OLRP模型(即2E-OLCLRP模型),并将两种模型的结果进行对比分析。结果表明:与2E-OLCLRP模型相比,2E-OLCLRP-WF模型能节约总成本0.20%,其中,节约运输成本5.86%,减少CO_2排放5.98%。因此,为节约总成本并减少CO_2排放,物流企业在城市网络配送中应适当考虑路径灵活性。以上研究结果可为城市物流配送规划决策提供参考。     

基于GASA算法的成品燃油战时公路配送路径优化

为了实现配送的路径优化,结合战时极其重要的物资--成品燃油,提出了多属性道路网络下成品燃油战时配送的路径优化问题.综合考虑战时配送VRP(vehicle routing problem)的多个评价目标,基于重要性的多目标分层优化思想,分析建立了问题的完全分层优化模型.将进化算法和传统优化技术相结合,构造了模型的两层求解算法,第一层采用遗传算法和模拟退火算法混合的GASA(genetic simulated annealing algorithms)算法,第二层采用枚举法.实验表明,所构造的算法较标准遗传算法更有效.     

考虑道路受损的震后应急物资运输路径优化

为了在地震发生时提高应急物资配送效率, 降低人员伤亡与经济损失,将道路受损作为影响应急物资配送的重要因素。以多应急物资种类、多配送中心为背景,考虑应急物资配送时间窗约束,建立总时间和总成本最小的双目标模型。结合模型的特点,设计了遗传算法与模拟退火算法相结合的混合算法,算例结果表明,该算法具有较快的收敛速度和求解结果。进一步对比考虑道路受损和不考虑道路受损的情况,结果表明：考虑道路受损在配送总时间、总费用和产生惩罚成本的时间都有所降低,进一步验证了模型的优越性。可见该模型和算法可以有效地解决考虑道路受损的应急物资配送路径优化问题,提高应急物流效率,减少地震带来的损失。     

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.     

时变路网下VRP准时路径的选择

基于节约里程法求解多回路运输问题(VRP), 得到了在时变路网下要求准时性高的路径选择问题. 考虑时变路网中顺畅和拥堵概率, 路径最短不一定用时最少, 通过实例对距离、 时间、 费用等因素进行分析、 拟合, 对比了不同因素下路径选择和时限内的准时稳定性等情况. 结果表明, 优化后的配送路径可以保证配送的稳定性.     

带时间窗的蓄冷式多温共配冷链配送问题研究

【目的】随着社会货物多样性需求的增大,多温共配不断发展,而蓄冷式 MTJD 又是冷链物流行业中一个新型的概念。【方法】针对蓄冷式 MTJD 模式下的多温度需求货物的配送调度问题,考虑时间窗约束,建立了以总配送成本最小为目标的混合整数规划模型,其中总配送成本主要包括蓄冷箱成本、车辆运输成本和惩罚成本等。针对该模型,设计了适合求解蓄冷式 MTJD 模型的染色体编码方式以及遗传算子,对算例进行求解。并通过利用 Cplex 对算例重新编写代码、求解,验证了遗传算法的有效性。【结果】蓄冷式 MTJD 的各个区间的温度可以根据需求自由地设置,保温性能也明显优于机械式冷冻车厢区隔式 MTJD 。【结论】蓄冷式 MTJD 在配送成本上相较于传统冷链配送模式以及机械式冷冻车厢区隔式 MTJD 具有明显优势,是一种值得推广的冷链物流配送模式。
     

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。     

基于库存成本的连锁零售企业配送网络设计

研究了需求不确定的连锁零售企业配送网络设计及其库存决策的联合优化问题. 以门店和配送中心服务水平为约束条件,详细分析连锁企业内部的二级库存成本,并综合考虑运输成本和配送中心选址成本,建立配送系统年总成本优化模型.以系统总成本最小为目标,运用遗传算法求解该优化模型,在得到最优配送网络方案的同时,确定系统安全库存因子及门店的订货周期.通过算例仿真验证模型和算法的有效性,并分析需求、运输距离和选址成本等因素对系统总成本的影响,为连锁零售企业的物流配送网络设计及库存控制提供决策支持.     

带时间窗的蓄冷式多温共配冷链配送问题研究

【目的】随着社会货物多样性需求的增大,多温共配不断发展,而蓄冷式MTJD又是冷链物流行业中一个新型的概念。【方法】针对蓄冷式MTJD模式下的多温度需求货物的配送调度问题,考虑时间窗约束,建立了以总配送成本最小为目标的混合整数规划模型,其中总配送成本主要包括蓄冷箱成本、车辆运输成本和惩罚成本等。针对该模型,设计了适合求解蓄冷式MTJD模型的染色体编码方式以及遗传算子,对算例进行求解。并通过利用Cplex对算例重新编写代码、求解,验证了遗传算法的有效性。【结果】蓄冷式MTJD的各个区间的温度可以根据需求自由地设置,保温性能也明显优于机械式冷冻车厢区隔式MTJD。【结论】蓄冷式MTJD在配送成本上相较于传统冷链配送模式以及机械式冷冻车厢区隔式MTJD具有明显优势,是一种值得推广的冷链物流配送模式。     

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。     

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.     

共同配送作业模式优化

对共同配送路径优化及成本分摊问题进行一体化分析,构建多配送中心、多货种条件下的共同配送作业模式双层规划数学模型.其中,上层模型用于优化配送路径,下层模型用于在联盟内实现配送成本的分摊.设计使用遗传算法对所提出的问题进行求解.采用基于扫描的算法产生初始种群;结合Shapley值法设计配送成本分摊机制;为避免陷入局部最优解,在进化过程中引入内部扰动与外部扰动过程.通过算例求解结果可以看到,在共同配送条件下,联盟总体成本及各配送中心成本均大幅下降,可为共同配送实践作业提供决策参考.