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.     

B2C 电子商务物流中心选址-路径综合优化研究

为优化 B2C（business-to-customer）电子商务物流系统,结合 B2C 电子商务特点,构建以物流成本最小为目标函数、以运输时间和供需关系限制为约束条件的电子商务物流中心混合整数规划模型,采用改进的遗传算法将电子商务物流中心选址的混合整数规划模型求解过程转换成求解最优运输路径问题,并且设置惩罚算子对超过运输时间限制的方案进行特定的惩罚处理,设计合适的染色体编码方式、交叉算子、变异算子、惩罚函数等。通过随机生成的数据运用 Matlab 软件进行算例仿真模拟,验证模型的有效性。     

分销配送网络优化模型及其求解算法

为了优化网络结构 ,寻求最佳配送策略 ,最终找出成本最小的供应链 ,针对需求拖动式供应链中 ,多供应商、多产品、多客户分销配送网络的优化设计问题 ,在考虑需求分配的情况下 ,提出了分销配送网络的优化模型。为了求解优化模型 ,提出了基于混合遗传算法求解混合 0 - 1整数规划问题的算法 ,它是用遗传算法搜索 0 - 1变量的最优解 ,将其他算法融入遗传算法中 ,对非 0 - 1变量进行求解的一种算法。最后通过两个算例进行了仿真实验 ,验证了优化模型的正确性和算法的有效性。模型简明、客观 ,算法易于扩展并具有鲁棒性、通用性     

越库中心选址模型与启发式算法

考虑客户服务水平,以运输成本、越库中心作业和固定成本、延迟交货惩罚成本总和最小化为目标,建立越库中心选址的混合整数规划模型.在中小规模情形下,运用lingo求问题的精确解,同时根据模型中目标函数的不同特征,构建2种启发式算法求问题的近优解.实验结果表明:在所测的20组数据中,性能较优的启发式算法H2求得的解与精确解的平均误差分别为0.28％和3.24％,接近于精确解,这表明启发式算法H2是有效的.     

限时配送业务中的商品配送路径选择问题

在多商品网络问题的基础上考虑了商品的在途运输时间及商品在物流节点的作业时间、等待时间,建立了限时配送业务中的商品配送路径选择模型,设计了基于最短路问题的模拟退火算法,以数值试验证明了模型及算法的有效性.     

考虑多车型软时间窗的成品油二次配送库存-路径问题

针对成品油二次配送库存-路径问题(inventory routing problem, IRP),考虑了随机需求、多车型多隔舱等因素,以车辆配送成本、违反时间窗等惩罚成本之和最小化为目标,建立了混合整数规划模型。设计了求解模型的两阶段启发式算法,第一阶段根据各加油站的期初库存量、销量的概率分布等确定补货量和时间窗;第二阶段利用遗传算法和C-W节约算法确定配送车辆和配送路径。通过模拟计算并与单阶段算法和Gurobi直接求解模型的结果进行对比,验证了两阶段算法的有效性。结果显示利用本文方法确定成品油二次配送计划,在避免加油站缺货的同时,有效降低了车辆的配送成本。     

城市物流共同配送优化方案研究

现代物流发展过程中,随着城市交通状况的恶化、生态环境的破坏,城市物流的"外部不经济"逐渐引起人们的重视.在当前的金融危机环境下,如何优化城市物流配送方式,协调城市物流活动与城市发展日益受到社会关注.通过借鉴城市物流优化流程,应用定性以及定量的方法,提出基于共同配送的城市物流配送方案.方案通过城市物流配送中心数量确定方法、选址模型以及配送路径的优化问题,并结合泉州市某知名运动鞋店进行了实证分析,说明了城市物流共同配送方案的优势,为实现城市物流配送优化提供参考.     

选址路径问题及其优化算法综述

本文叙述了物流系统中选址运输路径安排问题（LRP）的含义、发展历程,重点阐述了求解LRP优化算法的机制,并对LRP的未来研究方向作了分析。     

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。     

含分布电源配电网多时段线性化二阶锥松弛算法研究

针对分布式电源接入配电网影响系统电压分布和潮流分析、造成系统电能质量下降的问题,建立系统优化模型,对系统电压、潮流进行分析与优化,提出含分布式电源的配电网多时段线性化二阶锥松弛优化算法。对分布式电源接入的配电网进行潮流分析,建立分布式配电网最优潮流优化模型;对分布式配电网潮流优化模型进行简化处理,针对潮流分析中非凸非线性,提出多时段二阶锥松弛优化算法;针对电容器组、有载调压变压器的非凸非线性问题,进行分段线性化处理。仿真结果表明,提出的算法能合理调度有载调压变压器、电容器组和分布电源的出力,有效降低网损,减小电网电压偏差。     

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。     

针对CVRP的2-OPT算法的时间复杂度均值分析

分析了需求不可分割带能力约束的车辆路径问题(CVRP)的 2 - OPT算法计算时间的平均复杂度。利用需求分布独立于客户的空间分布的特点 ,将车辆路径问题 (VRP)转化为多旅行商 (MTSP)问题 ,并通过分析 MTSP进行 2 -OPT操作的可行性条件 ,建立起该算法运行所需的迭代次数的分布函数 ,进而求得平均运算时间复杂度的上界。该文为有效评价针对 VRP的 2 - OPT算法 ,提供了理论依据 ,并为VRP领域的启发式算法的复杂度分析 ,提供了一种新思路。     

供应链二级分销网络生产计划双层模糊机会约束规划模型

从供应链的集成和协作角度出发,提出了在模糊环境下二级分销网络生产计划制定的双层模糊机会约束规划模型,并根据可能性理论将之清晰化.然后采用模糊交互式决策方法将二层规划问题化为一层来求解,并给出了一个数值算例.     

多流股换热器网络综合问题的优化算法设计

多流股换热器网络综合问题是一个混合整数非线性规划问题（MINLP）,这类问题规模大、约束条件多,严重的非凸非线性使得目标函数存在多个局部最优解．传统的基于梯度的优化算法在求解时极易陷于局部最优．有鉴于此,本研究采用遗传算法解决此类问题,通过对遗传算法进行改进,针对简单遗传算法存在的早熟和运行参数难以确定的问题,设计了多样性保持算子和多种群进化的算法结构;计算时运行参数自适应确定,并把模拟退火算法思想引入遗传算法子代的生成中去．实例证明,采用所构造的算法可有效求解MINLP问题,并有利于寻求到全局最优解．     

基于遗传算法的主生产计划优化模型

文章针对生产与销售多种产品且每个产品具有多级装配结构的典型离散型生产制造企业,研究了其主生产计划调度优化问题;以全生命周期中生产与库存费用最小为目标,通过引入提前和拖期惩罚费用因子,建立了加工能力受限情况下的主生产计划优化数学模型;将遗传算法和启发式方法相结合,提出了一种新型的企业资源计划的主生产计划优化的求解策略;对典型实例进行仿真,并对求解性能进行了比较,结果表明该算法模型是有效和可行的。     

考虑路径风险的不确定需求应急物流定位-路径问题

针对突发事件发生后路网和救援物资需求的不确定性,考虑路径运行时间超期风险、路网通行能力风险、路径复杂性及应急物资需求不确定性,以应急物资运达总时间最小和系统总成本最小为目标,建立了基于随机机会约束规划的多目标应急物流定位-路径模型,设计了改进的遗传算法对其进行求解,采用罚函数法处理模型中的约束条件.算例分析验证了模型的合理性和算法的可行性.     

动车所调车作业计划优化模型与算法

本文在分析动车组一级修作业流程特点的基础上,将动车所调车作业计划优化问题构建为整数规划模型并设计了融合股道均衡分配规则股道无效占用时间最小化规则冲突消解策略的启发式算法对问题进行求解,以动车所实际案例为背景验证了模型和算法的有效性。结果表明,所提出优化模型和算法是有效的;所提启发式算法相比三类常见的调度方法具有明显的优越性。     

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·