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。     

考虑客户满意度的带时间窗的多中心半开放式冷链物流车辆路径优化

针对带时间窗的多中心半开放式车辆路径问题，以总配送成本最小化和客户满意度最大化为目标，提出了双目标冷链物流路径优化模型。针对NSGA-Ⅱ算法容易陷入局部最优等缺点，结合粒子群算法生成种群方式，设计一种改进的NSGA-Ⅱ算法。通过仿真对比实验，结果表明，所提出的算法和模型可有效解决带时间窗的多中心半开放式冷链物流车辆路径优化问题，且改进算法性能更优，同时分析了总配送成本与客户满意度之间的关系，为冷链物流企业带来一定的管理启示。     

应急物流优先的交通分配模型及算法

提出了一种应急物流车辆优先通行的交通分配模型,并给出对应的求解方法。在交通网络上,应急物流车辆的路径选择服从Cournot-Nash(CN)原则,具有优先通行权,同时构成一个应急物资运输总时间最小化的共同体;其他社会车辆充分配合应急物流车辆的优先权,在满足应急物流车辆优先通行的前提下,路径选择服从Wardrop用户均衡（UE）原则,实现个体通行成本最小化。所提出的UE-CN混合交通分配模型解可能不唯一,因此设计了算法。最后,通过简单的算例验证了模型和算法的合理性。     

基于TransCAD的多服务中心多车型混合装卸车辆路径问题研究

本文首先介绍了TransCAD在物流路径规划方面的功能,结合了多服务中心多车型混合装卸的车辆路径问题,并考虑了车辆最终返回所属服务中心,建立了解决该类型问题的数学模型。通过TransCAD实例验证了该数学模型在解决物流路径问题以及应用TransCAD在解决物流路径规划的可行性和正确性。     

车辆路径问题中的遗传算法设计

车辆路径问题在物流管理的研究中受到大量关注。但由于车辆路径问题是一个NP-hard问题，使用传统优化方法很难得到最优解或满意解。这里使用改进的交叉算子和遗传算子，设计了基于自然数编码的遗传算法，求解车辆路径问题，获得了良好的效果。     

改进人工人群搜索算法在基于LBS物流配送中的应用

以基于LBS物流系统的物流车辆路径规划为研究对象,将一种改进人工势场法与人群搜索算法相结合,对LBS系统中物流车辆的路径规划进行优化.该算法首先利用LBS系统获取环境信息,包括车辆、目标和障碍物的位置和速度信息,其次在基本人工势场法的基础上加入速度因子,使配送车辆初步形成能躲避障碍物并追踪动态物流对象的可行性路径,随后利用人群搜索算法,在可行性路径中搜索最短路径,进而生成物流车辆至动态物流对象的最优路径.该算法有效的将改进式人工势场法和人群搜索算法紧密结合在一起,通过仿真实验证明了该算法在基于LBS的物流系统中物流配送路径规划的有效性,同时将该算法与传统路径规划A*算法进行对比,证明该算法有效的提高了系统中的整体搜索效率.     

三维装载约束下汽车零部件同时取送的循环取货路径优化研究

【目的】考虑汽车零部件入厂物流多频次、小批量的循环取货模式和在取货同时返还零部件物流箱的现实需求，探讨了三维装载约束下汽车零部件同时取送的循环取货路径问题。【方法】构建以运输和线边库存总成本最小为目标的数学模型，设计了两阶段蚁群算法，第一阶段由车辆路径规划子算法得到近似最优解的记忆库，第二阶段利用装载可行性检验子算法得到可行解。【结果】实例仿真结果表明：使用简单算术相加的模糊车辆装载约束得出的取货方案无法实现车辆成功装载。考虑三维装载约束的循环取货方案的路线由2条增加为3条，虽然车辆的平均空间装载率下降了27-45%，但是确保了装载方案的可行性。【结论】考虑三维装载约束的汽车零部件同时取送的循环取货路径方案既满足了取货同时返还零部件物流箱的现实需求，又保证了方案中车辆三维装载可行性。     

取送货混排的车辆路径问题的模糊动态研究

通过增加车辆预留能力系数,保证在避免货物重新排列的情况下完成取送货.充分考虑物流运输行业的现状,重点研究相关参数模糊且各取货节点动态随机出现的问题.在求解方法上,首先为车辆路线中每一个节点、车辆以及相邻节点间的路径建立标签,并建立初始路径;其次,通过标签插入方法求解模糊动态问题;最后给出了方案应用失败后的处理方法.仿真实例验证了所提方法的有效性.     

车辆路线安排问题及其在中国的研究现状

随着现代物流业的迅猛发展,车辆路线的合理安排成为物流系统优化中的重要的一环,对配送车辆进行优化调度,可以降低物流成本,提高物流经济效益。文章总结车辆路线安排问题的研究状况,并分析了我国物流配送的具体特点,提出了车辆路线安排问题的思路。     

基于混合遗传算法的车辆优化配置的数学模型

研究了物流运输系统车辆数优化问题的数学模型,构造出了模拟退火算法的能量函数,根据该函数可以求最优车辆数,又可以求最优车辆数下的最优行驶路径。用遗传模拟退火算法实现了车辆数的优化计算与路径优化计算。     

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。     

浅谈物流工程中车辆监控调度系统的设封

本文概述了物流车辆的特点及其监控调度终端的设计思路,并从硬件和软件两方面就物流车辆监控调度终端的设计与实现进行分析,旨在为物流车辆监控调度终端的实际设计提供参考,促进物流行业设计水平的进一步优化。     

基于ArcGIS Server的车辆调度管理系统的设计与实现

针对应急物流车辆调度中车辆使用数量和种类较多,行车道路受干扰较大的特点,为提高车辆使用管理效率,确保运输安全,以及应急物流运输的时效性和准确性,利用ArcGIS Server和Flex搭建了一个基于WebGIS的管理系统;系统实现了驾驶员和车辆信息管理、最佳行驶路径制定、车辆在途监控等功能,为应急物流车辆调度提供一个交互性较高的平台.     

基于GIS的高原夏菜物流配送问题研究

针对传统车辆路径规划存在的问题,提出基于地理信息系统(GIS)的车辆路径规划问题.本系统基于组件式GIS体系结构,使用Web Services技术将车辆调度的数学模型封装为具有标准接口的组件,降低用户的使用难度.Google Maps的地图数据可以免费使用,是非专业GIS用户的首选.通过Google Maps JavaScript API搭建WebGIS平台,将物流车辆信息与地理空间数据结合建立物流配送系统,解决兰州陇海农产品市场有限公司物流配送的实际问题,将为中小企业使用信息化手段进行物流车辆调度管理提供样版.     

基于分层遗传算法的车辆路由和调度研究

为了能在当今激烈竞争的市场中生存,物流活动需要细心规划以满足商务和顾客的所有需求.车辆路由和调度问题一直被广泛的研究以满足各种行业的特殊的需求.考虑配送与安装分离特点下车辆路径问题.利用混合整数非线性规划(MINP)模型求解送货和安装时车辆运行的最少时间.提出分层遗传算法对各种大小问题实施求解.计算结果表明分层遗传算法的有效性,也对分层遗传算法和MINP模型两者的性能进行了比较.     

基于GIS的物流配送车辆调度实现与应用

本文指出物流配送车辆路径(VRP)两类模型的局限,分析在电子商务下物流配送车辆路径充分利用GIS的优势,以克服VRP数学模型求解结果的抽象性,让车辆路径优化调度简单易用,有助于物流配送企业降低物流运输成本。     

蚁群算法及其在物流系统中的应用研究

分析了蚁群算法在物流系统车辆路径管理中的应用,展望了蚁群算法在其他物流系统优化中的应用,指出通过应用蚁群算法可降低物流成本、提高经济效益。     

基于Android移动平台的物流信息管理系统设计

将Android移动智能设备平台的无线移动访问和电子地图等功能应用于物流信息管理系统中,提出了一种基于Android移动设备平台的规划导航路径算法.该物流信息管理系统能实现物流信息的采集、存储、传输、识别、跟踪和查询等功能,实现了对车辆和货物流动过程的控制,提高了物流效率,降低了物流成本.     

单纯形蚁群算法对带时间窗车辆路径优化问题的研究

研究了单纯形蚁群算法解决带时间窗约束条件的车辆路径问题,旨在突出研讨在运输中不仅距离最短,而且使应用的时间尽可能的少.首先建立时间、距离对搜索路径的影响函数,然后用单纯形蚁群算法解出最优路径.简单介绍了运输的现状,提出了物流双向运输的数学模型及单纯形蚁群算法,得出了物流运输最经济的合理路线结论.     

以降低油耗为目标的车辆路径问题研究

车辆路径问题是物流及供应链管理优化的核心环节。为实现低碳运输,文中综合考虑运输车辆的载重、车速及行驶距离等因素,以降低车辆在运输过程中的油耗成本和单位车辆的固定成本为目标优化车辆路径,建立数学模型并创新交叉算子设计改进遗传算法,并通过仿真实验对算法的效果进行验证。仿真结果表明,所提出的算法简洁、有效。