基于PSO-VNS算法的质押物配送路径研究

【目的】质押物配送是物流金融中存货质押融资业务的重要流程。优化质押物配送路径可以节省配送时间,减小质押物在途风险以及运输成本。【方法】以配送质押物的车辆运行总距离最小为目标,将其转化为带距离和容量约束的车辆路径问题(DCVRP),建立数学模型。针对粒子群算法(PSO)的优缺点,设计用于求解该问题的混合变邻域搜索粒子群算法(PSO-VNS)。【结果】利用该算法求解应用实例,与基本粒子群算法对比求解的算法收敛过程和所得配送路径方案。【结论】通过实例研究表明,所改进的PSO-VNS算法能够快速跳出局部收敛,其全局寻优能力得到改善,且收敛速度更快,能够较好地为质押物配送路径问题提供解决方案。     

基于PSO-VNS算法的质押物配送路径研究

【目的】质押物配送是物流金融中存货质押融资业务的重要流程。优化质押物配送路径可以节省配送时间,减小质押物在途风险以及运输成本。【方法】以配送质押物的车辆运行总距离最小为目标,将其转化为带距离和容量约束的车辆路径问题(DCVRP),建立数学模型。针对粒子群算法(PSO)的优缺点,设计用于求解该问题的混合变邻域搜索粒子群算法(PSO-VNS)。【结果】利用该算法求解应用实例,与基本粒子群算法对比求解的算法收敛过程和所得配送路径方案。【结论】通过实例研究表明,所改进的PSO-VNS算法能够快速跳出局部收敛,其全局寻优能力得到改善,且收敛速度更快,能够较好地为质押物配送路径问题提供解决方案。     

基于PSO-VNS算法的质押物配送路径研究

【目的】质押物配送是物流金融中存货质押融资业务的重要流程。优化质押物配送路径可以节省配送时间,减小质押物在途风险以及运输成本。【方法】以配送质押物的车辆运行总距离最小为目标,将其转化为带距离和容量约束的车辆路径问题(DCVRP),建立数学模型。针对粒子群算法(PSO)的优缺点,设计用于求解该问题的混合变邻域搜索粒子群算法(PSO-VNS)。【结果】利用该算法求解应用实例,与基本粒子群算法对比求解的算法收敛过程和所得配送路径方案。【结论】通过实例研究表明,所改进的PSO-VNS算法能够快速跳出局部收敛,其全局寻优能力得到改善,且收敛速度更快,能够较好地为质押物配送路径问题提供解决方案。     

基于PSO-VNS算法的质押物配送路径研究

【目的】在改进动态惯性权重粒子群算法的基础上,结合VNS算法,进一步改善该算法的局部搜索能力和全局寻优能力。【方法】以配送质押物的车辆运行总距离最小为目标,将它转化为带距离和容量约束的车辆路径问题,建立数学模型。针对粒子群算法的优缺点,设计用于求解该问题的混合变邻域搜索粒子群算法。【结果】利用该算法求解应用实例,与基本粒子群算法对比求解的算法收敛过程和所得配送路径方案。【结论】通过实例研究表明,所改进的算法能够快速跳出局部收敛,全局寻优能力得到改善,且收敛速度更快,能够较好地为质押物配送路径问题提供解决方案。     

基于PSO-VNS算法的质押物配送路径研究

【目的】在改进动态惯性权重粒子群算法的基础上,结合 VNS 算法,进一步改善该算法的局部搜索能力和全局寻优能力。【方法】以配送质押物的车辆运行总距离最小为目标,将它转化为带距离和容量约束的车辆路径问题,建立数学模型。针对粒子群算法的优缺点,设计用于求解该问题的混合变邻域搜索粒子群算法。【结果】利用该算法求解应用实例,与基本粒子群算法对比求解的算法收敛过程和所得配送路径方案。【结论】通过实例研究表明,所改进的算法能够快速跳出局部收敛,全局寻优能力得到改善,且收敛速度更快,能够较好地为质押物配送路径问题提供解决方案。
     

基于混合遗传算法的应急物资配送路径优化

为解决突发事件下应急物资的配送路径优化问题,以配送车辆的固定成本、运输成本、违反最大载重量以及右时间窗的惩罚成本之和最小为目标,构建了带时间窗约束的应急物资配送路径优化模型;通过将遗传算法与节约算法、大规模邻域搜索算法相结合,设计出了一种混合遗传算法对模型进行求解;最后用算例仿真验证了模型和算法的可行性。实验结果表明:设计的混合遗传算法在求解过程和求解结果上都比标准遗传算法更优,可见能够为解决应急物资的配送路径优化问题提供科学的决策依据。     

基于蚁群算法的生鲜电商冷链低碳配送路径优化研究

针对生鲜电商冷链物流“最后一公里”末端配送环节存在的成本高、响应速度慢等问题,综合考虑该过程中的固定成本、运输成本、制冷成本、碳排成本、惩罚成本等,建立以总成本最低为优化目标的生鲜电商低碳配送模型。通过改进初始信息素分布和信息素更新方式优化蚁群算法,实例验证结果证明了上述模型和优化算法的有效性,进一步通过MATLAB求解得到车辆配送的最优路径,为生鲜电商冷链的低碳配送决策提供参考。     

基于改进布谷鸟算法的配送车辆路径优化方法

针对配送车辆行驶路径选择不合理、配送效率降低等问题,提出基于改进布谷鸟算法的配送车辆路径优化方法。遵循路径最短配送原则,构建目标函数,为简化模型结构,设置路径优化的相关约束条件,保证每个需求点只能被配送一次,车辆必须在最大距离负荷范围内行驶,建立路径优化模型;分析经典布谷鸟算法的鸟巢位置更新过程,添加调整因子,引入动态惯性权重;通过布谷鸟搜索算法求解优化模型,经过种群初始化、鸟巢位置更新等过程不断寻找全局最优解,当满足迭代停止条件时,输出最佳优化方案。实验证明,该方法搜索能力强,解集分布均匀,能确保配送路径最短,提高配送效率。     

基于配送模式的无人机城市配送路径规划

无人机以其“小、快、灵活”的优势逐渐应用于城市物流配送当中。本文首先论述了无人机配送模式,分为机车协同模式与无人机独立运行模式。其次阐述了无人机配送路径规划的影响因素,包括能耗、禁区障碍物等绕飞因素以及不确定的自然环境。最后根据两种配送模式,探讨了内外因素对无人机配送路径规划的影响。结果说明非线性无人机能耗模型更符合无人机实际运行特征;风、温度等天气因素影响其城市配送飞行方向与电量能耗等;禁飞区、时间窗等外部因素也影响无人机路径规划。实际运行中无人机会受到多重因素共同影响,能耗与外部因素对无人机路径规划影响问题研究还有待进一步完善。     

基于哈里斯鹰算法的两级冷链配送路径优化

农产品供应链是农产品流通现代化的重要体现。随着生活水平的提高,人们对生鲜农产品的需求逐渐增加,农产品供应链冷链配送压力不断增大,农产品包装也随之造成严重的环境污染。文章基于对包装二次利用的考虑,以车辆固定成本、车辆运输成本及制冷成本最小为目标,构建考虑客户满意度的两级生鲜农产品冷链车辆路径优化数学模型,融合变邻域搜索机制的离散哈里斯鹰算法对该模型进行求解,使用迭代贪心算法和随机方法生成初始解,然后使用设计的搜索算子寻优。通过仿真实验对提出算法与其他算法和数字优化技术（CPLEX）进行对比,验证了文章提出的改进哈里斯算法可行性、高效性及稳定性,对城市限行下农产品冷链配送路径优化问题研究具有一定的意义。     

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.     

基于和声搜索算法的快递配送路径优化研究

研究了在电子商务环境下新兴的启发式和声搜索算法在快递配送路径优化中的应用,根据案例和实验得出区域内快递配送路径优化的方案,通过实验数据和传统的遗传算法做了比较,分析了两种算法在解决路径优化这类离散问题中的特点和利弊。     

基于实时路况的配送路径优化问题研究

由于物流管理体系的不完善,形成了配送颈瓶,制约了B2C业务的发展.提出了基于现实路网和实时路况信息的情况下,多目标客户服务的动态配送算法,在路网状况不发生变化的时候,该算法能够和普通算法一样求出最优路径,但是随着路网状况变化的加剧,该算法比普通算法能更好地求出最优配送路径,这对我国动态路径优化问题的研究具有重要的借鉴价值.     

GIS超市配送系统开发及路径优化算法研究

随着客户关系与企业经营模式的不断变化,客户要求的服务逐渐个性化,超市网点送货运营的模式适应人们的需求而不断得到认可。以大庆地区道路的拓扑结构为基础,结合GIS网络模型中地理空间信息,以GIS组件Mapx为开发工具,介绍了运用地理编码技术和最短路径技术开发超市网点送货系统的过程,并对寻找最优路径的算法做出了研究与改进。     

铁路行包配送车辆路径问题模型及算法

铁路行包配送车辆路径问题属于同时具有送货和集货需求的车辆路径问题.结合该问题特点,建立数学优化模型.求解算法中采用基于最近邻居的启发式方法产生尽可能好的初始解,并通过构造合理的邻域结构,引入适合的罚函数评价解的质量,随机选取禁忌长度的禁忌搜索算法优化初始解.以5台车辆、21个配送点的实例进行仿真计算,计算结果表明,模型及算法有效可行.     

混合遗传算法求解多中心联合配送路径问题

针对传统遗传算法在求解多中心车辆路径问题时存在:传统编解码方式引起的染色体长度不固定导致计算效率低下和易产生不可行解;扰动过程中双亲遗传算子计算效率较低;难以平衡不同进化时期种群中精英比例与种群多样性间、搜索深度与搜索广度间的关系等问题,本文设计一种混合遗传算法,在编解码方式上将配送网络信息分开表达,提高计算效率;在选择操作上引入平衡精英比例与种群多样性的控制参数;此外,还提出一种自适应搜索范围策略,以有效平衡搜索深度与搜索广度间的关系.通过实验例证和对比分析,验证了算法的有效性.研究成果为求解多中心联合配送车辆路径问题提供一种新思路,也可为相关的物流配送决策提供指导.     

蚁群算法求解带时间窗的配送路径问题

VRP问题影响着车辆配送过程中的效率与经济效益,在现实生活中有着重要的现实意义;文章首先建立了一个带有时间窗的VRP数学模型,并针对VRP问题本身的特点,对蚁群算法中的伪随机概率公式等相关参数进行改进,最后将改进的蚁群算法应用于VRP问题的求解中;通过在matlab上进行的仿真试验,表明了此算法能够有效地改善基本蚁群算法中的收敛速度慢、易于陷入局部最优解等缺陷,并能应用于大规模的车辆路径寻优问题中.     

共同配送选址-路径优化模型与算法

以北京市奶制品配送问题为场景,研究了共同配送选址-路径优化问题。建立了两层级带容量约束的共同配送选址-路径问题的混合整数规划模型,设计了求解模型的三阶段算法。第一阶段采用基于遗传算法的带容量限制的K-means聚类方法,将客户划分为若干客户集;第二阶段计算每个备选配送中心为每个客户集提供服务的最优配送路径及成本,在此基础上将共同配送中心选址与第二层级配送路径优化问题简化为配送中心选址和客户集分配问题,建立数学模型并利用Lingo软件求解;第三阶段确定从物流中心到共同配送中心的最优配送路径。通过对比两大品牌奶制品在北京地区各商超的单独配送与共同配送成本,验证了模型和算法的合理性和有效性。研究结果为解决不同类型产品共同配送网络优化等问题提供了决策依据。     

蚁群算法在西餐连锁店配送路径中应用

西餐连锁店的路径优化是各连锁店食品配送路线的优化,要求满足各连锁店时间窗的约束,可抽象为带时间窗的车辆路径问题(VRPTW).文中采用启发式算法对VRPTW求解.为正确衡量信息素和期望值浓度在进化的不同阶段对算法的贡献,引入了一种自适应转移策略来提高算法的求解效率,并通过综合考虑全局和局部信息的更新策略——蚁权策略进行信息素更新,加快算法的收敛速度.最后,通过11个经典VRPTW对该算法的性能进行了检验.并以大连市西餐连锁店为研究对象,运用本文所提出的蚁群算法求解大连市西餐连锁店的配送路线.     

基于动态规划模式下的超市配送路径优化研究

随着外卖的迅速发展,对超市外卖配送问题的研究愈发重要,超市的配送问题,本质上就是配送路线的优化问题。配送路线规划是否合理将会直接影响到商家的配送成效,商家正确安排合理的货物配送路线,可以高效灵活调度车辆,提高配送作业效率,从而降低物流成本,最终提高商家的效益和服务水平。文章概述了物流配送,然后通过收集并整理正大优鲜商家相关配送路线资料和数据,分析得出该商家向各个消费者配送货物中存在着配送路线不固定、车辆装载率不高等问题,并通过节约里程法来减少该商家配送的总里程,改善车辆调度情况、提高车辆装载率降低成本,进而提高该商家的效益。