基于绿色供应链的冷链物流配送路径优化

针对冷链物流配送路径优化问题，根据绿色物流理念及冷链物流配送过程特点，分析了配送过程中车辆固定成本、配送过程燃油成本、配送过程货损成本及碳税成本，并以上述各成本之和最小为优化目标构造数学模型，并将全局人工鱼群算法运用到该模型中。借助Matlab软件对具体案例进行求解，得出总成本为4 456元。结果表明，数学模型和全局人工鱼群算法对求解此类问题有着一定的理论指导和参考价值。     

考虑碳排放的冷链物流联合配送路径优化

基于绿色物流发展理念,将碳排放转化为成本融入冷链物流配送路径优化问题。结合冷链物流企业拥有多个配送中心且各配送中心在各决策阶段运力不均衡的实际情况,提出一种在企业拥有多个配送中心、有限车辆数且各车辆可回到任一配送中心继续配送的情况下,考虑时间窗、碳排放成本和货损成本的冷链物流联合配送路径优化模型。通过引入一个虚拟车场将多配送中心问题转化为单配送中心问题,采用改进遗传算法求解路径优化问题。通过算例将传统分区配送方式与联合配送方式的路径优化结果比较发现:联合配送不仅在冷链配送费用方面远远低于传统分区配送,而且产生的碳排放成本也低于分区配送。     

基于蚁群算法的荔枝冷链物流配送成本模型优化

目的 为了确保荔枝的采摘、预冷、贮藏、配送和销售等环节能在短时间内完成,以提高品质安全和新鲜度,降低物流成本。方法 以配送车运输、冷链能耗、荔枝损耗、时间窗惩罚等4个主要因素为研究对象,构建各因素成本模型,并确定荔枝冷链物流配送过程中成本最优的目标优化函数。利用蚁群算法对荔枝冷链物流配送过程中成本最优目标函数算例进行求解,得到荔枝冷链物流配送路径网络优化路线图。结果 当算法启发因子α=1,期望启发式因子β=4,信息素的挥发程度系数ρ=0.75,蚁群数量m=600,信息素强度系数Q=0.9,最大迭代次数Nmax=600,迭代次数超过300时,迭代趋于稳定。结论 当算法运算的迭代次数越多,其优化结果越趋于稳定。该优化模型能够实现对荔枝冷链物流配送成本的优化设计,提高荔枝配送效率,并降低物流成本,为荔枝的冷链物流配送提供参考。     

多级库存控制的连锁经营企业配送网络设计

研究了随机需求条件下连锁经营企业配送网络设计及其库存决策的联合优化问题.详细分析了基于POT(power of two)多级库存控制策略的连锁企业多级工作库存及订货成本,给出了门店及配送中心在满足给定服务水平条件下的安全库存成本.在综合考虑运输成本和配送中心选址成本的基础上,建立了以系统总成本最小为目标的配送系统总成本优化模型,并采用遗传算法求解该优化模型,在得到最优配送网络设计方案的同时,确定了配送中心订货周期及门店配送周期.通过算例验证了模型及算法的有效性,并分析了需求、运输距离和选址成本等因素的变化对系统总成本的影响,为连锁经营企业的物流配送网络设计及库存控制提供决策支持.     

随机需求下半开放式冷链物流车辆路径优化

目的 降低冷链物流配送成本的同时,保证客户体验及碳排放达到企业要求。方法 综合考虑运输距离、客户软时间窗约束、碳排放、生鲜变质等因素,以制冷成本及对配送时间惩罚成本在内的总成本最低、碳排放量最低、生鲜产品新鲜度最高为目标,建立多目标生鲜配送路径优化模型,并设计模拟退火算法,以北京某冷链物流企业为例进行求解验证。结果 得出生鲜配送方案,通过配送模式对比表明多中心半开放式在降本和缩短路径长度方面更具优势,其中运输总费用和车辆行驶总距离相比于单中心独立配送模式分别降低了8.41%和36.36%。结论 需求不确定下,合理决策路由可在达到企业对生鲜产品新鲜度及碳排放标准的同时,有效降低配送成本。     

考虑车速时空动态性的城市配送车辆路径问题

基于对城市路网中配送车辆车速时空动态性的分析,对配送时段和配送网络中的路段分别进行切割,建立城市配送网络的车速矩阵以实现动态计算车辆在配送线路上的行驶时间。基于车辆在配送网络节点间行驶时间的计算,建立了带时间窗的城市配送车辆路径优化模型。为更贴近实际,模型的目标函数在实际运作成本的基础上纳入了配送车辆的碳排放成本。设计了先用改进节约法构造初始解,再用变邻域搜索算法进行改进的求解算法框架。最后,通过实例分析表明了在车辆路径模型中纳入对车速时空性的考量能更好地刻画城市物流配送,给出更合理的配送车辆调度方案,实现提高配送效率、降低配送总成本和减少配送车辆碳排放的目的。     

考虑碳排放和时间窗的冷链物流配送路径优化研究

目的 确保生鲜农产品在短时间内完成从配送中心到客户点的配送,提高配送效率,降低配送成本。方法 综合考虑温度变化对卸货过程中生鲜腐烂率的影响,运输过程和冷藏过程中的碳排放成本,以及违反时间窗的惩罚成本等因素,构建配送成本最小化模型,引入碳税机制定量分析碳排放成本,运用改进的自适应遗传算法进行求解,并对碳排放价格进行灵敏度分析。结果 优化后的总配送成本相较于优化前减少了3.8%,碳排放成本相较于优化前减少了27.8%,总配送时间相较于优化前减少了3.3%。结论 优化后的遗传算法在降低配送成本和碳排放成本上具有显著效果,可以通过合理控制碳排放价格等手段来降低配送成本和碳排放成本。     

低碳环境下冷链物流企业库存-配送优化

目的 优化冷链物流企业库存-配送的路径,以降低企业冷链物流的成本.方法 考虑冷链物流企业库存和配送环节产生成本的因素,并结合我国关于碳减排的碳交易政策,将企业的碳排放代价同其他代价综合考虑,建立以总代价最低为目标的成本模型,设计并改进麻雀搜索算法进行计算.结果 通过使用MatlabR2018b进行仿真实验,将采用麻雀搜索算法计算的仓储-配送作业总代价与其他经典算法进行比较,在1个仓储配送任务内,代价可减少2％～4％,验证了麻雀搜索算法解决文中代价模型的有效性.结论 该研究为冷链物流企业库存-配送优化问题提供了一种新型的解决方法,具有较强的操作性和实际意义.     

基于货架寿命的乳制品配送车辆路径优化研究

目的 基于货架寿命对库存和配送进行优化研究,降低冷链过程中的乳制品损耗,保证乳制品的质量,降低企业成本,提高消费者的满意度。方法 考虑到货架寿命对配送的影响,在研究货架寿命的基础上,建立乳制品货损率与货架寿命的关系式。在时间窗约束下,以总成本最小为目标,分别构建未考虑货架寿命的配送车辆路径优化模型和考虑货架寿命的配送车辆路径优化模型,并通过改进遗传算法对2种模型进行求解分析。结果 对比2种模型的最优结果,发现在1个配送周期内,基于货架寿命配送的总成本比不考虑货架寿命的运输总成本低3.71%。结论 该研究在一定程度上可以为物流企业减少配送成本,提高企业的经济效益。     

基于改进智能水滴算法的冷链物流配送路径优化问题研究

针对冷链物流配送路径优化问题,以传统的配送路径优化问题为基础,根据冷链物流的特性,构建了带时间窗的冷链物流配送路径优化成本模型。根据智能水滴算法的思想和原理,对智能水滴算法进行改进,把改进后的智能水滴算法运用到该模型中。最后借助MATLAB软件对实例进行仿真并与其他智能算法结果进行对比,证明该方法对于解决带时间窗的冷链物流配送路径优化问题更具准确性和优越性,能够为类似的路径优化问题提供一种可行的研究方法。     

基于时间窗和多仓温控的生鲜商品配送车辆路径优化问题

目的 针对当前生鲜商品配送效率低和成本高等问题,采用车仓温度可控的多仓车辆作为配送装备,并结合时间窗等约束,研究基于时间窗和多仓温控的生鲜商品配送车辆路径优化问题。方法 建立最小化物流运营成本和车辆使用数量的双目标模型,然后设计基于Clarke-Wright节约算法的非支配排序遗传算法（CW-NSGA-Ⅱ）求解该模型。利用CW节约算法生成初始配送路径,以提高初始解的质量,并设计精英迭代策略,以提高算法的寻优性能。结果 基于改进的Solomon算例,将文中所提算法与多目标粒子群算法、多目标蚁群算法、多目标遗传算法进行了对比,验证了CW-NSGA-Ⅱ算法的求解性能。结合实例,对多仓车辆使用数量、温控成本和运营成本等指标进行对比分析,结果表明,经优化后多仓车辆使用数量减少了35.7%,温控成本减少了39.2%,物流运营总成本减少了47.7%。结论 文中所提模型和算法能够有效优化配送路径,降低运营成本,为构建高效率、低成本的生鲜配送网络提供了理论支持和决策参考。     

碳政策下货运企业运营成本比较分析

考虑两种碳政策：碳交易、碳税,研究其对货运物流企业运营成本的影响。以总成本最小为目标,考虑车辆油耗与其载货重量的关系以及减少固定碳排放需要付出一定的机会成本,构建两阶段车辆路径优化模型,并设计遗传算法求解。数值分析显示两种碳政策的实施均增加了企业的经营成本,但促使企业减少碳排放;货运企业可以从两方面减少碳排放：1）减少固定碳排放,例如减少办公能耗与员工出差等;2）优化车辆性能,降低车辆的百公里综合油耗与提高车辆排放标准。     

考虑动态需求的生鲜商品物流配送优化方法研究

目的 针对生鲜商品配送过程中客户需求的变化,协调静态与动态客户需求之间的关系,合理规划路径,并降低物流总成本。方法 首先考虑客户生鲜需求的多样化温控区间、随机订单请求时间及动态需求量等因素,构建物流总成本最小化的整数规划模型。然后,设计基于高斯混合聚类的改进蚁群算法求解该模型,并提出动态需求处理策略,用于路径的再优化。其次,通过与粒子群算法、遗传算法和鲸鱼优化算法进行对比分析,验证文中设计算法的有效性。最后,以重庆市某生鲜配送网络为例,对比分析优化前后的运营指标,并探讨生鲜商品价值损失水平与物流总成本之间的关系。结果 经优化后,物流总成本下降了22.35%,其中惩罚成本、价值损失、配送成本和温控成本分别下降了39.84%、61.84%、29.80%、57.00%。结论 文中所提的模型、算法和动态需求处理策略可以合理规划配送路径,有效降低了总成本,为考虑动态需求的生鲜配送网络优化提供了参考。     

基于客户厌恶度的冷链物流配送网络优化

冷链物流中的储运产品具有易腐易变质的特性,其品质会随着时间的推移而逐渐下降;随着时间的变化,人们对产品品质厌恶的心理感受也随之变化。基于产品品质与温度的变化关系,结合阿伦尼乌斯方程和冷链产品变质函数,在此基础上给出了客户厌恶度函数,建立了寻求客户厌恶度最小和总成本最小的冷链物流配送优化模型。根据优化模型的特征,设计了微粒群算法和局部搜索算法相结合的混合算法寻求最优配送路径。最后通过算例,验证了优化模型和求解算法是可行和有效的。     

碳税政策下多目标再制造物流网络优化

构建了碳税政策下总成本和碳排放最小化的混合整数规划模型,随后采用多目标粒子群优化算法并结合水泥企业具体问题设计约束处理机制求解模型,接着解析运输方式选择及碳税税率变化对再制造物流网络Pareto最优解集的影响。算例分析表明:企业再制造物流网络最优解集中总成本和碳排放量此消彼长;物流网络节点选址同时,采用多式联运方式能够有效降低正向物流网络总成本和碳排放;针对水泥行业,碳税税率在(5,30]元/t内适度调整能够有效引导碳减排。     

改进麻雀搜索算法求解多目标低碳冷链物流车辆路径问题

目的 在传统冷链物流的车辆路径问题模型基础上,考虑服务节点和车辆运输过程中产生的碳排放,并加入客户满意度,在有限资源情况下最小化路径成本和最大化客户满意度。方法 构建多目标低碳冷链物流车辆路径问题模型,将爬山算法局部搜索思想应用到麻雀搜索算法中,形成改进麻雀搜索算法,并用其对上海市某区域内的冷链物流配送路径优化问题算例进行求解。结果 通过与改进前及其他2种智能优化算法运行结果进行对比发现,改进后的麻雀搜索算法具有更快的寻优速度和更好的寻优能力,且改进后的算法对模型的碳排放效用性更高。结论 基于国家的低碳政策,设计出符合当下实情的低碳冷链物流运输模型,通过改进优化算法设计运输方案,验证了爬山算法局部搜索思想对麻雀搜索算法进行改进的有效性及所构建低碳冷链物流车辆路径模型的合理性。     

质量体积双约束下车辆装载与配送路径联合优化研究

目的 针对质量与体积共同限制的配送路径问题,综合考虑订单不可拆分、货物的体积等约束,构建包含路径最短和装载率最高双目标的车辆装载与配送路径联合优化模型。方法 在车辆路径优化模型的求解方面,首先利用聚类算法对配送区域进行划分,然后通过车辆的载质量判断是否能进行站点货物的配送,最后利用遗传算法求得最优路径。在三维装载模型的求解上使用贪心算法和基于块的启发式算法,解决了货物的装箱问题。结果 基于某公司具体实例对模型与算法的可行性进行了验证,优化后配送的车辆减少了1辆,配送距离减少了154.247km,平均装载率达到了93.89%,节省了企业的配送成本。结论 所构建的模型以及求解的算法可以提高装载率和配送效率,为解决车辆装载与配送路径联合优化问题提供理论依据。     

果蔬冷链配送网络演化机制分析

目的 针对BA无标度网络模型中择优连接方式,真实描述果蔬冷链配送网络演化机制的局限性.方法 在分析果蔬冷链配送网络特性的基础上,选取果蔬损耗风险系数和送货及时率作为节点择优连接的测量指标,考虑节点退出及边消失的方式,构建果蔬冷链配送网络演化模型.结果 果蔬冷链配送网络的度分布仍服从幂律分布,具有无标度性,且模型相关参数对度分布和幂律指数产生了一定影响.结论 对BA无标度网络模型的择优连接进行改进,能真实反映果蔬冷链配送网络的演化机制,为冷链企业合理利用冷链配送中心,防范果蔬冷链配送网络突发失效风险提供帮助.     

冷链物流系统碳足迹模型构建与实证分析

为系统衡量冷链物流的碳足迹问题,本文提出了一种计算冷链物流碳足迹的系统方法并构建了冷链物流系统碳足迹模型。研究以香蕉全程冷链物流碳足迹问题展开实证分析,采用生命周期评估法、投入产出法、碳排放系数法界定冷链物流不同流通环节碳足迹的核算范围,测算了生产、采收处理、预冷及冷藏运输、贮藏、配送作业和终端销售等各环节所产生的碳足迹;运用实际案例对模型优化求解。在本案例中,当系统总成本为354.74万元,对应的系统总碳足迹为148.62 t;当系统总成本为369.21万元时,对应的系统总碳足迹为145.21 t。对冷链物流碳足迹进行敏感性分析,结果表明:碳税的增加能使系统总成本最大程度增加0.8%,而腐损率的上升可使系统总成本和碳足迹以相同的趋势增加约35%,说明该模型可有效测算冷链物流活动中的碳足迹。     

考虑无人机辅助的卡车配送路径优化

无人机具有飞行不受地形限制等优点而被应用于提升城市物流配送“最后一公里”的效率实践，但无人机配送受到最大飞行时间及最大载重等限制。结合卡车与无人机配送特点，研究了一类考虑无人机辅助的卡车配送路径优化问题。考虑无人机最大飞行时间、最大载重和飞行速度等因素，以配送完成时间最短为目标建立混合整数规划模型；采用结合自适应K-means聚类搜索的混合变邻域搜索算法进行求解。基于Solomon Benchmark C101、R101、RC101构建算例，分析结果表明：嵌入简单启发式算法的混合变邻域搜索算法能够较好求解所提出的路径优化问题，并能提高物流配送服务时效性；无人机飞行速度受载重影响越小，飞行持续时间越长，越有利于缩短配送时间。