基于动态需求的多车型车辆配送路径优化研究

基于实际物流配送中客户需求的动态变化特性以及配送车辆的多样化,首先,提出多车型情形下的动态需求车辆配送路径优化问题,并以配送成本最小化为目标建立了两阶段车辆配送路径规划模型;其次,在初始配送路径优化阶段,采用了遗传算法得出车辆配送线路方案;在实时优化阶段,通过关键时间点将动态变化的需求转化为静态的需求,并采用了遗传算法进行分析求解。最后通过对JLD物流公司的实际需求数据进行研究,改变JLD专线路的原则,重新规划车辆的行驶线路,并与JLD的实际配送方案进行对比分析,发现基于动态需求的多车型模型有效的减少了配送车辆数并降低了运输成本。     

面向需求不确定的混装线物流车辆配送区域划分方法

静态的物流车辆调度方案难以适应需求不确定引起的混流装配线物料需求动态变化,导致配送效率低下,甚至生产流程紊乱等问题。针对此问题,提出了一种面向需求不确定的混流装配线物流车辆配送区域划分方法。首先,分析需求不确定对物流车辆配送量的影响,提出了基于信息熵的配送任务复杂性测度方法。其次,在复杂性测度的基础上,建立以物流配送车辆满载率最大、配送任务复杂度最小为目标的调度优化模型。最后,在实例中应用遗传算法对调度优化模型进行求解,得出物流车辆配送区域最优划分方案。结果表明,所提方法能够输出适应需求不确定的物流车辆配送区域划分方案,满足需求变化的同时,保证车辆满载率维持在最高水平,并降低配送任务复杂度,减少配送错误发生率。     

考虑时间窗和装载约束的装配线集成物流调度

针对电动工具装配车间物料配送的集成调度问题,考虑配送时间和配送效率,将集成调度方案划分为两个层次,以空间利用率最大化为目标构建基于标准化料箱的物料装载模型,并将物料装载约束与装配车间配送路径规划问题有机融合,结合装配流水线的动态需求时间窗信息,构建考虑时间窗和最优装载约束的车辆路径最优配置模型,保证配送及时性和成本优化双重目标要求,给出了基于遗传算法的模型求解方法,并通过不同规模问题的算例验证了模型和算法的有效性。以南京D公司电动工具装配车间实际背景为例,提出了物流调度方案,进一步表明该模型和算法能够有效提高车辆装载率并降低车间物料配送成本,具有实际应用价值。     

越库配送物流系统车辆调度算法的研究

在车辆路径问题(VRP)和一维装箱问题(BNP)研究的基础上,从越库配送的特点和实施方法出发,以最小化仓储成本、运输成本和车辆的使用成本之和为目标,建立越库配送的车辆调度模型.分别基于优化仓储时间和仓储量、车辆使用率以及综合成本等因素,提出求解问题的三种不同的启发式算法.通过开发车辆调度系统,说明越库配送车辆路径问题的模型和算法的实践应用.     

考虑客户满意度的低碳冷链车辆路径优化

在考虑冷链配送客户满意度的基础上,以车辆载重、客户时间窗和冷链产品变质率为约束,构建在客户服务时间范围内以碳排放量最小为优化目标的冷链车辆路径优化模型。将信息素浓度上下限融入传统蚁群算法,并结合领域搜索加快收敛速度、提高算法全局搜索能力。通过实例仿真表明,在低碳冷链VRP问题的求解过程中,改进型蚁群算法能够以更高的效率搜索最优成本。模型同时满足企业经济及社会效益,在不同规模实验场景下取得良好的路径优化效果,验证了模型的有效优化能力。     

三维装载约束下基于运输资源共享的车辆路径问题

针对车辆路径问题研究在三维装载方式和运输资源共享模式结合方面存在的不足,提出三维装载约束下基于运输资源共享的车辆路径优化策略。首先,结合客户点地理位置特征和服务时间窗属性确定多个服务周期,建立了多个服务周期内物流运营成本最小化和车辆使用数最小化的双目标优化模型。其次,设计了集成k-means时空聚类的Clarke-Wright—非支配排序遗传算法求解模型,该算法引入Clarke-Wright节约算法以提高初始解的质量,并结合非支配排序遗传算法提高了混合算法寻找优化解的全局和局部空间搜索能力。最后,结合实例数据对所提方法进行了计算验证,给出了三维装载约束下基于运输资源共享的车辆路径优化方案并探讨了不同车厢空间分区模式下物流运营总成本、车辆使用数、车辆平均装载率和车辆平均使用频次的变化情况。研究表明：根据客户需求货物种类数和货物规格划分配送车辆装载空间,可有效降低物流运营总成本,减少配送车辆使用数,增加车辆共享频次和有效提高车辆平均装载率,并可为基于运输资源共享的三维装载物流网络优化问题提供决策参考和方法支持。     

改进猫群算法在车辆配送路径优化中的应用研究

为解决在生鲜农产品的车辆配送过程中存在的成本高、碳排放高的问题,以顾客满意度最高和总配送成本最低为目标,构建低碳冷链生鲜农产品的车辆配送路径优化模型。首先,通过多种方法对猫群算法进行优化;然后,用优化的猫群算法对模型进行求解。通过仿真实验对车辆配送路径优化前后效果进行分析,验证了所构建模型的可行性。结果表明,所构建的模型能有效地解决车辆配送的路径优化问题;与传统车辆配送的路径规划方法相比,采用所构建的车辆路径优化模型,车辆配送总路径和碳排放量都有一定程度的改善;车辆总配送路径长度缩短了489.77km、车辆碳排放量降低了21.4%。该方法能有效降低车辆配送过程的总成本和碳排放量,可在一定程度上提高车辆的利用效率和物流企业的市场竞争力。     

旅行时间不确定下的车辆路径问题研究

在实际的配送过程中会遇到交通,天气,需求等信息不确定的状况,而这种不确定性会影响配送的路径选择及时间,从而影响实际的配送效率,因此研究在这种不确定配送条件下的车辆路径优化问题既符合实际又显得尤为重要。假设车辆在配送点之间的旅行时间是不确定的,在满足客户时间窗要求及车辆载货量限制的前提下,运用不确定理论,在期望的置信度下建立以配送成本最小为优化目标的不确定规划模型,再将模型进行等价转化,并设计遗传算法进行求解。最后通过算例分析验证模型的合理性和算法的有效性。     

计及漂移瓶颈的时变物料配送路径优化

针对不确定作业车间环境下物料配送路径优化问题,采用能反映制造单元相对生产负荷及其变化趋势的瓶颈指数和瓶颈漂移指数表征实时变化的制造单元物料配送优先级,对路径选择过程中违反此优先级的行为设置惩罚成本,提出以最小化包括车辆运输成本和违反优先级的惩罚成本在内的总配送成本为优化目标,建立了时变的物料配送路径优化模型。在此基础上,为保证运输车辆所载物料全额配送,避免非必要负载以及由此造成的非必要配送子路径,对配送路径优化模型进行改进,允许运输车辆非满载和物料拆分配送,以提高物料配送效率降低配送成本;并结合模型特点将贪婪策略融入遗传算法对优化模型求解。最后,通过某作业车间内物料配送实例验证了所提出的计及漂移瓶颈的改进时变物料配送路径优化方法在不确定作业环境中具有有效性和实用性。     

基于车辆共享的软时间窗动态需求车辆路径问题

为解决配送机构的乍辆有时不能满足客户需求的问题,同时降低物流配送成本,节约资源,基于产品服务系统的理念.引入车辆共享机制,结合时间窗、多配送中心和现代物流客户需求动态变化的特点,建立了基于车辆共享的软时间窗多配送中心动态需求车辆路径问题的两阶段数学模型,并设计了混合3-OPT量子进化算法对各阶段模型进行求解.通过算例测试及与其他算法进行比较,表明该算法能快速有效地求解此类动态需求的车辆路径问题.最后对影响算法性能的种群规模参数进行了分析.     

动态需求低碳开放式选址—路径问题

针对需求动态变化对选址及配送路径碳排放的影响,提出了预优化和实时优化的两阶段选址—路径问题,建立了相应的低碳动态需求开放式选址—路径模型,设计了四阶段混合量子差分进化算法进行求解。通过构造最优差分变异策略,并将其与动态量子旋转门及贪婪量子选择方式相结合进行解的更新及改善。仿真实验结果表明碳排放量与需求正相关,采用实时响应策略使目标成本降低15.05%;与其他3种算法相比,所提算法具有较好的搜索能力,能满足实时调度的要求。     

多车型动态需求车辆路径问题建模及优化

针对现代物流配送系统中客户需求动态变化、配送中心车型多样化以及车辆行驶路线开放式的特点,建立了多车型开放式动态需求车辆路径问题的两阶段数学规划模型。制定了相应的预优化路线调度和实时动态调度的两阶段求解策略,提出了混合2-OPT量子进化算法的求解方法,设计了一种将常用的整数编码转换为量子比特的编码方法,每一个染色体都代表一种行车路线方案,对于量子进化算法求得的行车路线方案,引入2-OPT优化方法,对线路内的子路径进行局部调整,进一步提高了算法的收敛速度。最后通过实例测试及与其他算法的比较,验证了该方法的有效性。     

车辆货物配装过程建模与优化决策

以家电企业配送为例研究车辆和多品种货物的配装问题。以配送中心车辆运力最大化为目标,研究如何对货物进行装车调配、优化处理来提高车辆的装载效率,以降低配送运输成本。对车辆类型、体积、载重额、客户优先级以及按区域配送线路等约束条件和目标函数进行系统分析,建立车辆货物配装数学模型。运用物流仿真软件建立货物配装的动态仿真模型,用遗传算法对配装过程进行优化,得出装载货物顺序编号的决策方案。仿真统计结果分析表明该仿真模型可以使顾客需求货物满足车辆容重约束并按优先级依次装车时的价值最大,车辆的载重量和有效容积利用率达到90%以上,降低了配送成本。     

云计算优化物流车辆路径规划算法

充分利用云计算在资源调度上的优势,可以在降低物流企业配送时间和成本的同时,提高其车辆的路径规划效率,为此,提出了云计算环境下基于改进粒子群算法的物流车辆路径规划算法,算法以加权成本、装卸成本、平均满意度和剩余时间四个指标描述物流车辆的调度问题,并建立了多目标优化函数,通过对粒子群算法的适度函数改进、参数自适应调整和概率...     

基于沿途补货的多配送中心动态需求VRP建模及优化

为了研究沿途补货策略在客户需求动态变化环境下的实用性,提出基于沿途补货的多配送中心动态需求车辆路径问题.将动态问题按照时间轴依次分解为一系列的静态调度子问题,并建立其两阶段数学模型;设计了一种最邻近法结合贪婪法则来控制车辆沿途补货的解码方法;提出了自适应免疫量子进化算法的求解方法,引入免疫算子进行线路内和线路间的再优化,从关于问题的先验知识中提取疫苗,有效地加快了算法的收敛速度,提高了解的质量,同时在疫苗接种的过程中设计了一种随个体适应度大小而变化的自适应选择概率,减少了算法的运行时间.对实例进行仿真测试并与其他算法进行了比较,结果表明所提算法能获得较好的解,能有效求解动态调度问题,同时分析了沿途补货策略影响,实验表明沿途补货策略适用于动态需求车辆路径问题.     

带时间窗的乳品配送车辆调度问题研究

本文对带时间窗约束的乳品配送车辆调度问题进行了研究,以乳品配送特性为基础,以调研数据为依据,建立了一个适用于乳品配送的车辆调度模型,并通过遗传算法求解,将某企业优化前后的配送路线进行对比,结果缩短了距离,提高了效率,达到了最终优化的目的。     

基于Petri网的车间物料配送及路径规划方法

针对离散制造车间物料配送、废料回收效率低且成本高等问题,建立了能够描述车间资源流动状态的Petri模型。以车间物流总成本为优化目标,在分析车间资源流动的基础上结合物料配送的时间窗,提出了具有Petri网特性的软时间窗车辆路径规划方法。利用整数线性规划方法,在MATLAB软件中对实例进行求解,验证了Petri网应用于离散制造车间路径规划的可行性和有效性。该问题的研究能够降低车间物料配送和废料回收的运输成本,提高车辆使用率。     

基于蚁群算法的货物配送路径优化研究

在探讨车辆路径问题和蚁群算法基本原理的基础上,建立了某货物配送路径优化模型,并采用蚁群算法和单纯形法对该配送中心配送货物运行路径进行了优化研究。对三个实例进行了探讨研究,得出了两种重要的关系。优化方案解决了车辆载货量不均以及配送路程长等问题,优化后的路线方案更加合理。采用蚁群算法解决货物配送路线优化问题的研究,对解决类似理论与实践问题具有参考和指导意义。     

基于时间窗指派的污染路径问题

考虑物流企业与客户对配送到达时间一致性的诉求,同时结合国家节能减排要求对车辆路径问题进行研究.物流企业需要在配送开始前为客户指派一个时间窗,由于客户具有配送前不确定需求的特点,通过引入需求场景概念,建立了以最小成本(碳排放成本和旅行成本)与最小配送时间为目标的基于时间窗指派污染路径问题的双目标优化模型.考虑到模型的复杂性,设计混合遗传—禁忌搜索算法.通过算例对设计的混合算法与构建的双目标模型进行分析,验证模型与算法的有效性,并与传统目标行驶距离最小和配送时间最小的指标进行数据对比分析.实验结果表明,基于时间窗指派污染路径问题的模型能够有效减少碳排放成本和旅行成本,但会引起配送时间的增加.     

单机多车情形生产与配送协同调度算法

为实现拉动式供应链整体优势,研究了一类单机多车情形下的生产与配送协同优化调度问题,其中假定制造商生产部门采用单机模式,生产后由配送部门或第三方物流将多个订单任务分车配送给多个客户,同时考虑配送路径的优化。引入制造商信誉惩罚成本,并假定它与客户的收货时间成正比。调度的目标是协调生产与配送步调,使得制造商信誉惩罚成本与配送成本总和最小化,从而实现生产与配送的协同优化调度。对于此类NPhard问题建立了数学模型,分析了最优解应具备的特征,构建了模拟退火算法,并通过大量随机数据验证了所构造算法的性能。实验表明:所构造的模拟退火算法能够在合理的时间内提供高质量满意解,解的质量明显优于传统的生产与配送两阶段优化方法。