供应链节点间配送线路规划蚁群算法

为了提高配送效率，研究了供应链节点间配送线路的特点，并根据其特点建立数学模型。介绍并运用蚁群算法来求解供应链节点间配送路径安排问题。实证效果表明该算法具有良好的搜优性和可行性。     

物流网络中多地区配送需求预测方法研究

物流网络较为复杂,当前预测方法只采用一种方法对物流网络中多地区配送需求进行预测,无法保证预测精度。提出一种新的需求预测方法, 通过两个或两个以上不一样的预测方法,对物流网络中多地区配送需求进行预测,构建物流网络中多地区配送需求组合预测模型,对不同方法进行加权组合,通过熵值法对组合预测模型的组合权重进行计算,充分利用不同预测方法的优点,获取较优的预测结果。通过残差检验和后验差检验,对组合预测模型的配送需求预测能力进行评价。实验结果表明,所提方法具有很高的预测精度。     

多LNG点供企业联合配送的半开放式车辆路径问题

为解决多家LNG点供企业联合配送的路径优化问题,构建带时间窗的半开放式多中心车辆路径模型.考虑到LNG具有危险化学品特性,限制了 LNG槽车的通行路段,为求解该问题,设计改进的回溯搜索优化算法,提出客户信息与配送中心信息相对独立的新型编码方式,有效解决了车辆容量限制可能会导致传统自然数编码长度不一致,进而影响种群交叉、...     

广义零售商合作制配送中心的定价模型

提出广义配送中心的配送定价问题，描述该配送定价的形成机制，以成本利润率差异最小化为目标，构造非线性规划模型,并给出一个简单的算例．     

工件可拒绝的分批配送问题研究

考虑工件可拒绝的分批配送问题:一个制造商为一个客户加工n个工件,每个工件既可以被接受加工,也可以被拒绝加工(但要支付拒绝费用),工件加工完之后要安排车辆运送给客户,完工时间为工件送达客户的时间.目标函数为被接受工件的总完工时间、总配送费用和被拒绝工件的总拒绝费用三者之和,文中对处理机为单机的情形给出了多项式时间算法,且证明了两台平行机的情形下该问题是NP-完备的,并给出了伪多项式时间算法.     

电子商务货物配送系统解决方案与实现

根据电子商务货物配送系统的实现目标和功能，提出了规模可变的多层分布式应用解决方案，分析了电子商务货物配送系统的业务流程，并以出库管理模块为例说明多层分布式结构的实现方法。     

基于蚁群-免疫算法的组团弹性物流配送优化

为有效降低烟草配送成本,从配送与补货角度,提出组团式新型物流配送模式.结合位置、需求与补货周期等信息,将需求点按小组划分,建立了组团弹性配送优化模型.以配送路径最短为目标,设计了组团弹性模式下的蚁群-免疫算法,实现了对配送路径的优化和仿真.通过实验例证和对比分析,验证了模型可行性与算法的有效性.     

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。     

O2O模式下外卖骑手的配送路径优化

基于大连市某外卖配送站点的运营实例,针对午餐高峰时段涌入的大量订单,对骑手的配送路径进行优化.以最大化运输效率为目标,综合考虑外卖配送的实际约束,有针对性地构建骑手配送路径优化的混合整数规划模型,开发改进型蚁群算法对实例进行求解.然后,将所得结果与行业实际数据、小规模算例的CPLEX精确解以及传统的蚁群算法进行对比,从多方面验证了算法的合理性与有效性.最后,详细分析了算法参数对优化结果的影响机理,可为外卖配送行业提供决策支持.     

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。