时变路网环境下多温冷链配送路径优化研究

【目的】生鲜产品在冷链物流配送过程中的新鲜度及货损成本与配送行程所耗时间密切相关,而配送车辆在城市路网中不同时段行驶的速度不同,基于此在考虑了道路交通状况的时变路网特性之后研究配送的优化问题。【方法】针对时变路网环境下的多温区产品配送车辆调度问题,考虑载重质量与车厢容积及时间窗约束,建立由运输成本、货损成本及制冷成本构成的目标为总配送成本最小的数学优化模型,设计基于模拟退火算法的求解程序,并用MATLAB对实例进行求解。【结果】与以往研究中用平均速度方法求解出时间变量的方法不同,通过时变路网理论及模型求解,验证了时变路网环境下冷链配送路径优化模型及算法的有效性。【结论】结合时变路网,改进了货损成本中腐败函数的时间变量求解方法,刻画了各配送车辆每完成一个客户的配送后,车辆剩余货物在余下配送时间里货损成本继续发生的动态过程。     

基于地铁的城市物流配送路径优化

为了应对日益增长的快递需求,缓解货运车辆加重的城市交通拥堵,提高城市配送效率,本文提出了整合地铁资源进行城市物流配送的构想。本文将从企业和用户的角度出发,考虑地铁与末端地面配送车辆的容量限制,以运输成本、车辆成本和时间成本最小为目标函数建立多目标优化模型,优化地铁列车班次的客户分配和末端地面车辆的路径选择,更加符合实际。然后采用遗传算法对模型进行求解。最后以南京市地铁2、4号线为例,验证了模型和算法的实用性及有效性。结果表明,基于地铁的城市物流配送的总成本远低于单独货车配送,具有较强的应用价值。     

时变路网下多配送中心多车型联合配送

随着电子商务发展,越来越多的城市、企业采用多配送中心模式,优化补货车辆、配送站点车辆出行时刻及出行路线的优化变得越来越重要。目前考虑城市时变速度特征的多车型联合配送中,对配送车辆出行时刻和配送路径联合优化角度的研究成果较少。基于此,主要构建基于时变速度多配送中心多车型联合配送模型;并设计基于禁忌搜索求解算法。收集了北京市城市配送大数据,以北京市公铁联运城市配送为应用背景,对算法进行了验证;通过计算发现本算法可以有效优化多配送中心多车型联合配送运输成本和时间成本,能够应用于北京这种特大城市的公铁联运城市配送方案中。     

时变路网下多配送中心多车型联合配送研究

随着电子商务发展,越来越多的城市、企业采用多配送中心模式,优化补货车辆、配送站点车辆出行时刻及出行路线的优化变得越来越重要。目前考虑城市时变速度特征的多车型联合配送中,对配送车辆出行时刻和配送路径联合优化角度的研究成果较少。基于此,本文主要构建基于时变速度多配送中心多车型联合配送模型,并设计基于禁忌搜索求解算法,论文收集了北京市城市配送大数据,以北京市公铁联运城市配送为应用背景,对算法进行了验证,通过计算发现本算法可以有效优化多配送中心多车型联合配送运输成本和时间成本,算法能够应用于北京这种特大城市的公铁联运城市配送方案中。     

考虑订单优先级带时间窗的多车型开放式车辆路径问题研究

针对物流运输中具有优先级的配送订单情况以及新能源车辆、燃油车辆混合配送的车辆路径优化问题,同时考虑车辆可行驶区域限制、车辆载重量、客户送货时间需求、新能源车辆充电约束,构建以碳排放成本、货运成本和时间窗惩罚成本总和最小的目标函数。根据订单优先配送特征设计带有优先策略的粒子群算法求解问题,并基于条件采用适应性算例进行实验,验证算法对考虑优先级订单序列带有时间窗的多车型开放式车辆路径问题的有效性。     

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.     

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。     

基于距离测算的企业物流配送最优路径规划模型研究

针对当前企业物流配送总成本过高、配送距离过长等问题,提出基于距离测算的企业物流配送最优路径规划模型.测算企业物流配送时的车辆行驶时间距离与空间距离,将两者归一化处理实现配送距离测算;借助鲸鱼优化算法,通过包围猎物的形似搜索最优配送路径;为避免陷入局部最优解,融合莱维飞行与鲸鱼优化算法,选择最优配送路径;结合距离测算值与改进后的鲸鱼优化算法,构建企业物流配送最优路径规划模型.通过该模型选择捕猎路径最短的鲸鱼,将该鲸鱼的位置作为最佳鲸鱼位置并输出,实现企业物流配送最优路径规划.该模型可在城市内有大量需求点情况下,规划出最优路径,且规划后的路径能够有效减少配送距离、降低时间消耗.     

基于订单拆分的容量限制商超配送路径规划

针对商超配送中多种配送方式共同面临的车辆配载和路径规划问题,考虑配送车辆容量限制,以最小化配送总成本为目标,构建了基于订单拆分的带容量限制商超配送路径规划模型.结合真实案例,提出了一种增加遗传变异操作的改进灰狼优化算法.通过与遗传算法的对比,验证了模型和算法的有效性.案例分析结果表明,当总商超客户需求量接近车辆容量的整数倍时,基于订单拆分配送路径规划更能够充分地利用车容量,降低车辆的空驶率,减少配送总成本.     

基于梯度提升决策树的城市车辆路径链重构

为了提取城市路网中车辆实际的行驶轨迹,支撑交通规划、设计、管理和评价等需求,提出了基于梯度提升决策树的城市车辆丢失路径链的重构方法。首先,根据车牌号码匹配目标车辆,以时间排序提取视频检测器获得的路径链,并结合交叉口邻接矩阵及路段行程时间估计进行路径链初次分离;然后,依据车辆出行特征和交通状况提取影响路径选择的关键特征,并基于此提出了基于梯度提升决策树的局部丢失路径链重构算法;最后,以某市南明区实际视频车牌识别数据为例,根据重构算法准确性和计算效率验证了文中算法与传统算法。结果表明,本文算法的重构准确率达到91%,对比传统算法,梯度提升决策树算法在车辆路径链重构方面有较大优势。     

电动汽车集散货一体化车辆路径问题

针对电动汽车特性,考虑里程约束和时间窗约束,建立以最小化总费用为目标的电动汽车集散货一体化车辆路径问题模型.模型考虑了车辆可在行驶途中多次前往充电站补充电量.因此,避免由于电量不足导致的车辆半路抛锚及电池过度放电.应用遗传算法求解模型,得到包含配送计划、行车时间及充电计划在内的配送方案.并基于Dijkstra算法求解任意两个邻接节点之间最短路径问题,在路网上为车辆规划行车路线.结合北京市城区路网的算例验证模型和方法的有效性和实用性.     

基于聚类蚁群算法的多车辆路径优化系统的实现

针对模型的可行性和有效性进行大量的仿真实验,首先对算法进行实现,然后通过仿真实验对不同规模的配送进行仿真配送,模型针对单车辆、多车辆、路径最优、时间最优4个方面进行仿真,其能够在较短的时间内得到优化结果,将大大提高搜索效率.     

大规模物流配送车辆调度问题研究

研究大规模物流配送车辆调度问题,提出其整数规划数学模型,把大规模配送车辆调度问题(VRP)转化为配送区域划分问题和单车线路优化问题2个子问题,用改进的基地启发式分区算法(ILBH)解决配送区域划分问题,运用混合遗传算法(GA NS)解决分区域后区域内的配送车辆的单车线路优化问题.此改进的2阶段算法有效地解决了大规模配送条件下,在可行时间内得到近似解或满意解的问题,该方法已在某物流企业中成功应用并取得了显著的经济效益,其成果在城市配送系统中具有普遍的适用性和应用推广前景.     

基于改进C-K节约算法的第三方冷链物流企业车辆调度

针对冷链车辆调度中存在的配送任务重、配送成本较大、冷链物品的质量要求高、制冷追踪技术要求先进等问题,结合第三方物流企业的多商品多零售商特点,提出了新的基于改进C-K节约算法的单货栈第三方冷链物流企业的车辆调度模型.该模型以配送总成本最小为目标函数,以配送点时间窗要求、货物运输总时间限制、冷藏车体积容量和载重量限制为约束条件.以北京某第三方冷链物流企业的货物配送实例作为研究对象,利用C++编写算法程序实现了对模型的求解,求解结果验证了该模型的合理性.     

城市现代物流系统建设的相关问题

基于我国城市货运交通发展及物流系统建设的现状 ,提出了我国城市货运交通发展的方向——建立以社会化、共同化、现代化为标志的物流系统 ;设计了现代物流中心管理信息系统的系统功能 ;给出了优化配送径路数学模型和优化算法 .以上海市为例 ,论述了现代物流中心的规划设计等问题     

混流装配线车间内物料调度工位组划分优化法

基于准时制生产方式(JIT)提出对混流装配线进行工位组划分并安排配送车辆进行配送服务的优化方法.为保证混流装配线生产过程不发生缺料停产的情况,以配送车辆的承载能力与消耗工位配送时间窗为约束,配送车辆满载率与工位物料需求紧急程度为优化目标构建优化模型.运用遗传算法对模型进行求解,优化单个工作日总配送次数及配送车辆数量,给出配送工位组划分及车辆调度方案.最后,实例验证表明该方法具有可行性和有效性.     

考虑道路通行状况的冷链物流配送路径优化

冷链物流配送具有时效性特征.在实际配送过程中,城市道路通行状况直接影响配送车辆的在途时间.根据各时间段内各路段的通行情况,统计出配送路段通行状况矩阵,并将路段距离矩阵转化为运输时间矩阵,构建考虑运输成本、货损成本、能耗成本和惩罚成本的冷链物流配送优化模型,开发了遗传算法与2-opt算法相结合的混合遗传算法.对比现有研究方法,证明了该模型及算法的有效性.     

时变路网下多中心混合车队联合配送车辆路径优化

针对时变路网下多中心混合车队联合配送车辆路径问题,综合考虑多配送中心开放、燃油车及电动车联合配送、车辆行驶速度连续变化等因素的影响,构建以车辆固定成本、运营成本和时间窗惩罚成本之和最小为目标的优化模型.根据问题特征,设计混合启发式算法进行求解,算法中采用K-means聚类方法生成初始种群,然后用变邻域搜索算法进行搜索优...     

应急车辆分配与应急物资配送的集成决策

针对应急物资配送中各受灾点应急车辆分配的公平性与应急物资配送的及时性难以平衡的问题,以各受灾点车辆分配的相对剥夺感(公平性)与配送时间(及时性)为目标函数,构建基于车辆分配公平性与应急物资配送及时性的多目标协调优化模型。为求解该模型,设计一种基于启发式算法、局部搜索算法和遗传算法的混合智能算法。研究结果表明:当配送中心车辆数不足时,公平性和及时性之间存在关联;该混合智能算法能快速、有效地找到满意解;目标权重对算法的稳定性和快速性有一定影响;该模型和算法在大规模地震实例中能有效实现公平性与及时性的协调优化。     

城市物流中心车辆配送配载调度指派模型研究

基于交通条件约束、客户时间窗约束以及车辆承载能力约束条件下 ,以车辆的配送路径最短、拼装货品最多为优化目标 ,研究车辆配送与配载的两目标优化调度模型组 ,该模型组可以完整描述调度过程的优化目标和约束条件 .以VB6 .0进行仿真模拟 ,结果表明该模型可以有效模拟配送中心调度系统在多种约束条件下的配送、配载调度过程 ,得到的调度指派方案是可接受的 ,而且是有效的 .