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。     

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.     

基于混合量子遗传算法的外贸企业物流配送车辆优化调度

为了提高外贸企业物流配送车辆调度能力,提出基于混合量子遗传算法的外贸企业物流配送车辆优化调度算法。构建外贸企业物流配送车辆路径规划的地图网格模型,采用混合量子遗传算法进行外贸企业物流配送车辆调度的信息模拟,构建外贸企业物流配送车辆的移动规则模型,进行外贸企业物流配送车辆调度的路径规划。结合信息素导引方法进行外贸企业物流配送车辆优化调度的自适应控制,构建外贸企业物流配送车辆优化调度的混合量子遗传进化寻优模型,根据混合量子遗传路径约束寻优方法构建外贸企业物流配送车辆优化调度的人工智能算法,实现外贸企业物流配送车辆优化调度和人工智能控制。仿真结果表明,采用该方法进行外贸企业物流配送车辆调度的寻优能力较好,路径规划能力较强,提高了车辆调度效能。     

基于蚁群算法的物流配送路径优化研究

在实际生活中,如何选择最优的物流配送路线是物流车辆调度系统中最重要的问题之一。首先,针对物流配送路径优化问题,充分考虑了车辆路径的约束条件,以成本最小化和最大限度减少碳排放量构建了一种路径规划多目标优化模型;然后利用蚁群算法对其进行了求解,该算法在问题空间的多点同时开始独立的解搜索,保证了算法具有较强的全局搜索能力,并且具有较强的鲁棒性;将该算法应用到实际问题上运用MATLAB软件进行实验仿真,计算出最优的车辆配送路径方案;仿真结果表明:该模型和算法能较好地解决相关物流配送路径问题,从而提高物流服务的质量。     

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.     

GIS支持下的物流配送系统研究

针对城市物流配送的特点,利用GRUDF(GIS通用开发框架)和GPRS技术,提出了切合实际的系统集成方案,对数据集成与功能集成进行了深入探讨,使能够提供一般性的物流配送调度功能,在GIS平台上进行了物流系统的整体设计与动态路径规划实现,使系统能对企业的物流配送过程进行时间和空间上的实时动态管理,在可视化、智能化的信息平台实现高效、便捷的物流配送,提供优化决策方案.     

GIS/GPS支持下的物流配送系统设计

在物流配送管理中,合理选择配送路线是有效控制物流成本的关键。针对城市物流配送的特点,利用GRUDF（GIS通用开发框架）和GPRS技术,提出了切合实际的系统集成方案,对数据集成与功能集成进行了深入探讨,使它能够提供一般性的物流配送调度功能,在GIS平台上进行了物流系统的整体设计与动态路径规划实现,对企业的物流配送过程进行时间和空间上的实时动态管理,为在可视化、智能化的信息平台上实现高效、便捷的物流配送提供优化决策方案。     

基于粒子群算法的物流配送车辆优化调度研究

应用粒子群算法求解物流配送系统的车辆优化调度问题,针对车辆调度问题中需要考虑车辆容量和车辆行驶路径的限制等要求,提出一种基于收货点、粒子位置次序和粒子位置取整操作的三维粒子编码方法,采用惯性权重线性递减粒子群算法对两个算例进行计算,并与遗传算法的计算结果进行了比较.结果表明,粒子群算法能够有效地对物流配送车辆调度问题进行优化.     

基于Google Maps的地理信息标注系统的设计与实现

GooSe Maps给人们的日常工作生活带来了巨大的便利,但是由于Google Maps其自身的定位问题,它很难解决人们生活的细节问题.作者结合当前发展最为火热的Web2.0技术和思想,设计与实现了基于Google Maps的地理信息标注系统.系统把所有用户所标注(共享)的信息进行统一组织和管理的同时又分享给每个用户.它为人们发布和获取共性、个性信息提供了一个开放的平台.图4,参9.     

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的城市物流配送系统规划方法

根据地理信息系统（GIS）的特点，将GIS所提供的空间分析能力以及数字图形环境等功能与城市物流配送系统规划有机结合，提出了基于GIS的城市物流配送系统总体结构，并据此改进了传统的城市物流配送系统规划步骤。对于在配送中心数目优化中规模大小难以确定这一难题，提出了基于克理斯塔勒（Christaller W）六边形法则划分区域的方法，结合配送车辆经济配送半径，有效解决了配送中心数目的确定问题。同时建立了配送中心空间布局优化模型，并提出采用交替选址划分法对模型进行了有效求解，为完善城市物流配送系统的规划提供了新的途径。     

基于Google Maps API地震信息查询系统研究与开发

针对地震信息网络发布现状,为了实现对地震信息实现有效的管理,特别是方便用户的快速查询,本文探讨了基于Google Maps API、Google Earth KML及数据库等相关技术建立信息查询系统,并开发出了应用系统.该系统实现了对地震信息资源在GIS平台上的应用,这为有关部门在信息检索方面提供了支持,为公众快速获得相关地震信息提供了一个便捷的平台.     

物流配送最佳路径的最差-最优蚁群算法实现

物流配送是物流中的核心环节,因此有必要对物流配送路径进行优化调度,合理规划车辆的行驶路线,实现运输成本最小。本文应用改进的蚁群算法优化物流配送决策,并描述该优化决策中的信息素结构和适应度函数,设计相应的最优-最差操作,并进行仿真实验。     

救灾物流配送路径决策研究

根据救灾应急物资运输调度的约束条件,构建具有多品种物资的混装模型,提出一种救灾物流网络配送路径决策方法.应用Matlab工具编写程序,实现基于遗传算法的救灾物流网络配送路径决策方法,并进行了算例验证.结果表明,该方法可以快速有效地确定救灾物流配送方案,解决了总运输成本最小的车辆路线优化决策求解问题.     

港口车辆作业智能导引系统设计与实现

目前国内港口集疏运效率低、物流车辆管理技术手段落后、场内调度信息获取滞后等一系列问题,成为影响港口总体竞争力提高的瓶颈。因此,利用先进的技术手段提高港口车辆集疏运效率,对提高港口码头的生产管理水平及长远发展至关重要。该文以港口集疏运车辆作业为研究对象,综合利用网络与通信技术、GIS技术、移动定位技术、嵌入式终端开发等关键技术设计了港口车辆作业智能导引系统,实现基于智能终端的结合车辆作业流程的实时路径规划与导航和管理端的车辆实际行驶路径的自动纪录与综合查询。     

适于配送车辆导航路径规划的遍历模型的改进型粒子群优化算法

车辆路径规划是物流配送导航系统中的关键环节,是实现物流配送路径引导的前提条件和车辆导航的技术保障.为解决物流配送车辆导航中的路径规划问题,文中建立了物流配送车辆导航路径规划(VND)遍历模型,设计了求解该模型的改进型粒子群算法,并对初始种群的产生方法及种群的进化策略进行改进,使原本不能直接用于求解VND模型的基本粒子群...     

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ArcGIS的智能物流配送信息系统的研究

在分析传统物流管理业务的基础上,提出了物流智能化管理的解决方案,综合运用GPS和WEBGIS技术着重解决了运营过程中车辆跟踪及调度、运输路线规划和导航、电子地图显示和空间信息查询等核心问题,在对WEBGIS工作原理、技术特点、发展现状、构建模式进行深入分析的基础上,以ArcGIS软件产品为系统的开发应用平台,提出了基于GPS的智能物流配送系统的构建方案,并对主要模块及其相关技术进行了探讨.     

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.