物流配送车辆调度问题方法综述

物流配送车辆优化调度问题(Vehicle Routing Problem,简称VRP)是一个研究热点,许多学者采用了各种优化方法来解实际问题。本文综述了物流配送车辆调度问题的各种优化方法,对其优缺点、适用性等都作了说明,并对它们作以比较分析,从而找到最适合现实问题的优化方法。     

基于粒子群算法的物流配送车辆优化调度研究

应用粒子群算法求解物流配送系统的车辆优化调度问题,针对车辆调度问题中需要考虑车辆容量和车辆行驶路径的限制等要求,提出一种基于收货点、粒子位置次序和粒子位置取整操作的三维粒子编码方法,采用惯性权重线性递减粒子群算法对两个算例进行计算,并与遗传算法的计算结果进行了比较.结果表明,粒子群算法能够有效地对物流配送车辆调度问题进行优化.     

物流配送车辆调度决策支持系统

基于交通条件、车辆承栽能力等约束条件下,针对大规模车辆调度问题的特点,提出了三阶段一个求解框架．对大规模的客户群进行区域化整合．建立车辆调度优化模型,利用启发式算法完成客户区域对车辆的分配．借助货郎担模型,采用交换插入算法对区域之间车辆路径进行优化．最后利用该求解框架,以重庆某商业集团为背景,设计和开发了物流配送决策支持系统．     

基于免疫克隆算法的物流配送车辆路径优化研究

物流配送车辆路径优化问题是近年来物流领域中的研究热点,该问题属于NP难题,较难得到最优解和满意解．在物流配送车辆路径优化问题数学模型的基础上,构造了一种免疫克隆算法来求解该问题,并在算法中引入了克隆选择、克隆删除、受体编辑、体细胞高频变异、抗体循环补充等思想．仿真计算结果表明,免疫克隆算法能快速收敛于全局最优解,克服了遗传算法中易陷入局部最优解和收敛速度慢的缺点,可有效地解决物流配送车辆路径优化问题．     

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。     

求解物流配送问题的混合粒子群算法

为了加快粒子群算法(PSO)在解决限定车辆配送问题时的收敛速度和减少时间花费,采取先验判断粒子个体最优位置与全局最优位置的距离决定粒子的更新方式,提出一种混合策略,设计鱼群-粒子群算法(AFSA-PSO),并通过对函数极值的求解进行验证.实验结果表明:该方法能够得到正确解,并具有收敛快、寻优佳的特点.     

蚁群遗传优化算法在物流配送路径选择中的应用

在对车辆路径问题(VRP)分析的基础上,为之建立了数学模型,提出了一种适合求解该问题的蚁群遗传优化算法.提出的改进算法是先通过限制、选择和更新信息素、控制搜索次教,找出路径的满意解,大大缩短了搜索时间;再用所得较好的路径表示作为初始种群,指定为父体,直接进行分组定界操作,将已得路径进行优化改良,求得最佳配送路径.实验结果表明,该算法应用于求解物流配送路径的问题行之有效.     

基于混合蚁群算法的物流配送路径问题

蚁群算法在解决旅行商等著名问题时得到了卓有成效的应用,但解决大规模问题时,其收敛速度较慢且耗时较长;同样,郭涛算法在解决复杂优化问题时取得了良好效果,但会产生大量无为的冗余迭代,求解效率低;文章汲取蚁群算法和郭涛算法的优点,提出混合蚁群算法,建立混合蚁群算法数学模型,得到时间效率和求解效率都比较好的一种新的启发式算法.     

遗传算法的改进算法在物流配送当中的应用

研究在城市区域内配送车辆的优化调度问题,建立优化物流配送的数学模型,然后构造求解该问题的改进遗传算法.实验表明,该算法性能高,能够有效的求解城市物流配送问题.     

有时间窗约束非满载车辆调度问题的节约算法

车辆调度问题(Vehicle Routing Problem,简称为VRP)是物流配送中广泛存在的一类问题,VRP属于强NP问题.在建立了带有时间窗的非满载的VRP问题的数学模型基础上,对启发式算法中的节约算法进行改进,设计出带时间窗的非满载的VRP问题的节约算法.通过对8个客户和13个客户算例的具体计算结果分析该算法的性能,研究表明:节约算法具有易于计算机实现,易于调整,方法易行、效果理想等优点,但在客户规模增加,解的空间增加后,其解的精度也随之下降.     

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.     

求解多目标优化问题的分布估计算法

通过对多目标优化方法研究现状的分析,针对多目标优化问题的特点提出一种基于联合正态分布的求解多目标优化问题的分布估计算法。该算法将不同目标函数的自变量作为不同的随机变量,用联合正态分布对扩充的解空间进行估计,并用投影的方式将采样点映射到解空间中。仿真结果表明了该算法的有效性。     

一种求路径的算法

本文定义了一种新型的路径数组R,提出由关联矩阵A生成路径数组R的算法,旨在解决求经过特定顶点集的路径问题。     

物流:从连锁超市到电子商场

连锁超市和电子商场是两种现代零售方式，物流在两种方式下的作用都是举足轻重的，电子商场的发展受物流的制约作用更加显著。比较两种零售方式下的物流方式的异同，并在此基础上探讨发展电子商场的物流模式是本文试图要解决的问题。     

以企业核心竞争力的提高促进物流业态的转型

随着社会经济的发展，物流业正蓬勃发展起来。核心竞争力是我国物流企业参与激烈的市场竞争的基础和关键。在传统储运业向现代物流业转型过程中，要突破障碍，依托提升企业核心竞争力，才能使企业立于不败之地。本文站在物流企业的角度，详尽分析物流企业的核心竞争力，以及借助提高核心竞争力，加快传统储运业向现代物流转型的四种模式的基础上，有针对性的提出促进我国物流业态转型的对策，以提高我国物流企业的竞争能力。改善物流服务水平。     

浅析企业物流运作模式选择

分析了影响企业物流运作模式决策的内外因素,利用企业的物流运作决策模型,并把适合本企业的物流决策模型运用于企业实践中。     

用混合遗传算法求解物流配送路径优化问题

为了改善物流配送路径优化问题的运算质量,提出一种将遗传算法和模拟退火算法相结合的混合遗传算法。通过仿真 实例验证,证明混合遗传算法的解优于单纯使用遗传算法和模拟退火算法所得到的解,同时混合遗传算法与传统优化算法相 比收敛速度更快,分配结果更优良,具有很好的应用价值。     

城市供水管网物理模型构建方法

依据水力相似原理,提出了构建与实际压力供水管网等效的变态物理模型的理论方法．在物理模型与管网原型变态几何相似的前提下,结合欧拉变态相似准则和管段水头损失公式,得到压力供水管网与其变态模型的主要物理指标之间的关系．同时进行管段实验,考察了管段原型与变态模型的运行工况,理论与实验结果间的平均相对误差为9．8％．运用管网模拟软件EPANET建立了华北某区域实际管网的变态物理模型,结果表明,管网原型与物理模型的对应管道流速和对应节点水头的平均相对误差分别为3．05％及0．053％,证明了物理模型构建理论的正确性和可行性．     

200m仰泳体能合理分配的训练方法研究

在游泳比赛中,控制好速度以实现体力的合理分配,对取得优异比赛成绩是至关重要的。200m比赛在游泳比赛中通常被定为中长距离比赛项目,由于此距离离阶段能量代谢系统处于乳酸及乳酸阈有氧混合区域,它要求运动员具备比较全面的素质,相较于短距离,该项目其体力分配问题较为复杂。本文通过中外优秀运动员200m仰泳比赛的成绩进行比较,就比赛如何合理分配体力找寻适合的训练方法,为200m仰泳运动员在平时训练中以何种方式来改善运动员的技术和方法提供理论参考。