物流系统中电子地图的实现方案设计

【目的】为了降低二、三线城市中的零售商品物流配送系统的设计成本,提出一种电子地图功能的实现方案。【方法】参考桂林大成食品有限公司桶装水配送业务的实际运行环境,采用图形设备接口的升级版(GDI+)技术,在电子地图层上绘制不同颜色不同形状的图形及数字,以展示丰富的信息。【结果】基于本方案的物流配送系统在桂林市大成食品有限公司成功实施后,提高了公司的业务受理能力、配送服务质量和配送服务过程的控制能力。【结论】该方案能够提高物流配送系统信息的利用率。     

基于遗传算法的物流配送车调度优化算法

介绍电子商务物流信息平台中配送车调度问题的解决方法,阐述遗传算法在物流配送问题上的应用缺点,并提出一种基于遗传算法的物流配送车调度的优化算法.     

基于电子地图的非对称矩阵车辆路径问题研究

在建立路径问题二指数流量模型的基础之上,结合非对称性矩阵的变化进行灵敏度分析,并运用两种算法得到求解结果。多个实例的比较分析表明,非对称性问题与对称性问题是两个不同的问题,系数矩阵的差异最终带来目标函数值和基解的差异。城市物流配送实际案例检验表明,运用电子地图路线所得的非对称性距离矩阵,能有效缩短车辆路径总里程;相对于对称性矩阵车辆路径,非对称性距离矩阵车辆路径更符合当前物流的需求和实际情况,更具合理性。因此,城市物流配送应综合考虑各节点需求量和车辆选型,以平衡物流成本与服务要求。     

论高速公路服务区物流配送模式及路径的选择

物流配送是实现高速公路服务区提高服务质量的必要条件。论文从广东省高速公路服务区物流配送的现状出发,运用里程节约法,优化服务区物流配送路径,确定服务区物流配送模式,从而提高服务区物流配送效率、缩短配送时间,减少配送费用,提高服务区服务质量。     

电子地图中坐标转换研究

坐标转换问题是二维电子地图制作中根本问题;结合地图学与计算机领域学科专业知识,本文阐述电子地图中各坐标系之间的转换关系并给出了其具体实现过程,显示出坐标系转换在电子地图制作中的关键性作用。     

基于中小连锁超市的GIS物流配送系统

根据物流配送的实际需要,基于GIS基本理论和方法,以电子地图为基础,集优化算法和仓库管理分析于一体,进行货物配送方案的优化,并以地图和报表的形式向用户提供方案,实现了配送方案和运行数据的可视化,促进了运输部门管理的科学化、信息化进程。有利于提高中小超市连锁配送的效率,降低企业运输成本。对系统进行了详细的总体模块设计和功能设计,建立了基于GIS的物流配送系统模型,实现了系统的整体框架,此系统的构建对于物流企业来说具有重要的指导意义。     

城市物流配送模型及优化调度研究

通过对城市物流配送特点的研究，分析了在电子商务环境下城市物流配送的现状和存在的问题，提出了在地理信息系统环境下的城市物流配送优化调度模型，结合电子商务城市物流配送中心系统构建提出了解决城市物流配送的优化调度方案。     

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。     

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.     

电子地图应用特点与方法研究

本文通过对电子地图概念与特点以覆地图信息传递过程分析，指出电子地图应用特点与电子地图应用方法的研究内容．     

随机车辆路径问题综述

描述了随机车辆路径问题的历史、发展进程和特征,结合该问题的分类,介绍了该问题国内外的研究现状,指出了目前算法的搜索效率低并依赖于初始解的局限性,给出了对求解算法的进一步研究以及把研究成果应用于实际问题中的研究方向和建议。     

有时间窗车辆调度问题优化研究

电子商务物流企业将面临的是多批次、小批量、时间要求高、需求个性化的现代化市场.此时,配送车辆类型的选择、运输时间考虑、人员和车辆日常使用费用和加班费用、配送成本与配送线路选择,这些与传统的车辆调度有很大的差别,而且关系复杂、难以精确估算.因此,考虑电子商务环境下的物流配送特殊性,将传统车辆调度模型进行修改,为降低配送成本,将目标函数改为基于费用最小,即考虑到正常和加班的车辆行驶费用、车辆等待费用和人员费用等,同时,为提高配送服务质量和提高市场竞争力,将时间窗设为硬时间窗.由于车辆调度问题是NP难问题,采用改进遗传算法进行优化求解.     

动态车辆路径问题的算法研究

借鉴动态问题中的时间点、时间段等概念,建立了动态车辆路径问题模型,将动态VRP转化为在若干连续的时间段内的相对确定性的静态VRP,为动态VRP的研究提供了一种新的方法.并设计了基于节约法和禁忌搜索的混合算法,从而提高了对动态车辆路径问题求解的效率.     

开放的车辆路线安排问题的模型与遗传算法

本文主要针对开放的车辆路线安排问题,建立了以车流为基础的数学模型。在模型中利用罚函数法来化简约束条件,并设计了基于自然数编码的遗传算法。最后给出一个简单的算例来说明该模型及算法的应用。     

大规模车辆配送/收集问题的求解框架

大规模车辆配送/收集问题是供应链末端的日常商品配送和逆向物流前端的废品收集过程中的典型问题,存在着车辆载重、工作时间和车辆服务区域固定等约束,属于扩展的有载重约束的车辆路径问题。该文对该类车辆问题进行了描述和特点分析,提出了一个3阶段的求解框架:采用基于主干道的网格法对客户进行区域化整合;采用车流模型和C-W、3-opt相结合的算法完成客户区域对车辆的分配;采用旅行商问题求解方法对区域内车辆路径进行优化。案例研究的结果证明了该求解框架的实用性和有效性。     

车辆路径优化问题的均衡性

研究车辆路径优化问题中配送线路之间的均衡性可以提高配送服务质量。利用C larke-W righ t算法,结合打包原则和装配线线均衡算法的思想,设计出一种称为θRC的启发式算法来处理两个目标的车辆路径优化问题:一是最小化总距离,二是均衡各条线路间负载。该算法包括3个主要部分:θ约束,R运算和C运算。将该算法应用于一个有38个用户的物流配送公司的配送路线求解,结果显示该算法在总路径增长12%的情况下,实现均衡值降低85%。该算法能较好实现车辆路径优化求解中的负载均衡。     

一种改进粒子群优化算法在车辆路径问题的应用研究

基于集合的粒子群优化算法(set-based particle swarm optimization,S-PSO) 主要用于解决离散域的组合优化问题。但S-PSO只考虑了当前粒子的最优对速度更新的影响,易陷入局部最优解。提出ES-PSO (enhanced S-PSO)算法,重新设计速度更新策略。在速度更新策略中加入了全局最优和邻域最优的影响,同时,修改权重系数,使粒子在更新时优先考虑服务时间较早的粒子,更加合理地安排了节点的服务顺序。使用ES-PSO算法求解带时间窗的车辆路径问题(vehicle routing problem with time windows,VRPTW),提出了ES-PSO-VRPTW算法。实验结果表明,基于Solomon数据集,ES-PSO-VRPTW算法在最优路径数目(number of vehicle-route,NV)和总里程(total distance,TD)上的表现比S-PSO-VRPTW更加优越。将ES-PSO-VRPTW用于求解带时间窗的垃圾回收车辆运输问题,得到的路径数目NV和总里程TD相对于S-PSO-VRPTW以及传统的遗传算法(genetic algorithm,GA)和蚁群算法(ant colony optimization,ACO)均有大幅度降低。     

车辆路径问题的并行粒子群算法研究

设计了一种引入了模拟退火机制的并行粒子群算法.该算法结合了基本粒子群优化算法的快速寻优能力和模拟退火算法的概率突跳性,避免了基本粒子群优化算法易于陷入局部最优的缺点,提高了进化后期算法的收敛精度.将该算法用于解决车辆路径问题,实验结果表明该算法具有较好的性能.     

车辆路径问题的改进遗传算法研究

在现有的物流管理系统中,车辆路径问题(vehi-cle routing problem,VRP)研究在物流配送过程中的作用显得尤为重要.VRD最早是在1959年由Dan-ting和Ramser[1]提出,其研究的问题可以描述为:有n个商品需求点(可以称之为顾客),各个顾客之间的距离以及商品需求量事先已知,要求从中心仓     

基于位置服务的动态车辆路径问题研究

针对实际车辆路径计划的动态性和传统VRP解决方案的局限性,提出动态VRP的概念和研究内容,设计了基于位置服务的动态VRP求解的技术路线,研究了动态VRP路网模型.