大型物流车辆配送线路自适应调度方法

为了有效提高物流配送车辆的利用率,降低配送车辆的空载率及物流运输成本,需要对大型物流车辆配送线路自适应调度方法进行研究。当前方法多是采用通过对物流车辆配送过程中的调度与路径选择进行分析,建立多类型的物流配送车辆调度模型,并构建改进后的遗传算法,对物流调度模型的算法效率以及计算时间和复杂度进行优化,以获取物流车辆配送调度问题的最优解,但该方法存在过程较为繁琐的问题。为此,提出一种大型物流车辆配送线路自适应调度方法。该方法首先建立物流车辆配送线路调度问题的数学模型,为实现自适应调度方法对数学模型进行优化求出最优解,利用蚁群算法对物流车辆配送调度数学模型的最优解进行优化,获取最优路径的适应度初始化蚁群算法的各客户点之间的信息素,从而得出了优化的最优路径;以优化的最优路径完成对大型物流车辆配送线路自适应调度。仿真实验表明,利用蚁群算法不仅加快了物流配送路线调度优化问题求解的速度,降低了物流运输的成本,而且获取了最优解的概率,比其他调度算法具有更明显的优势。     

一种先进的物流配送系统集成平台研究

本文从整合物流相关各行业资源的角度出发,在物流信息平台的基础上,将车辆导航技术应用于物流配送中,并将导航相关技术集成到物流信息平台上,采用网络GPS、WebGIS等现代先进技术来开发集成平台,设计了集成平台的逻辑结构和物理结构.本平台可以实现为物流配送提供全面的导航服务,包括配送车辆路径规划、路径引导、智能报警、车辆在途跟踪及客户实时配送状态查询服务等功能.本平台的研究对物流企业普及应用车辆导航技术,实现配送过程实时跟踪和控制、节约成本等具有重要的实际应用价值.     

打车软件在城市配送中的应用研究

本文对我国物流行业发展现状做了研究,就物流信息不流通、城市物流配送社会化及专业化程度不够、城市配送基础设施落后、物流运输车辆利用率低、物流同城配送时效性较低等问题做了详细的分析,以及提出了相应的解决方案。即提出社会车辆调度平台的建设方案,以及构建物流车辆调度信息系统,从而改变物流车辆调度的现状,节约物流运输成本。在系统构建中,通过两个独立的平台即"物流公司与出租车联合配送APP",以及"车辆合作调度信息平台"来解决车辆调度问题。     

基于时间阈值及竞争决策的VRP模型

为降低物流成本,提高用户满意度,优化物流配送的路径选择决策,在多约束条件下,采取配送任务聚类,沿途配送同城O2O(online to offline)包裹任务策略。以物流配送时间最小为目标,兼顾用户满意度,建立具有时间约束的VRP(vehicle routing problem)的模型,解决物流优化问题,设计一种基于时间阈值的竞争决策算法求解该模型。以阿里巴巴天池大数据科研平台提供的样本数据对该方法进行验证,验证结果表明,该算法有效且可行,为企业物流调度提供参考模型和求解算法。     

基于A*算法和图遍历的烟草物流VRP的研究

同发达国家相比,我国的物流成本明显偏高,因此如何在日益激烈的竞争环境下,降低自己的物流成本,成为了众多企业关注的焦点.以烟草行业物流为基础,积极探索降低物流成本的方法.通过对烟草物流过程中的核心环节烟草配送的研究,在配送最优路径搜索过程中,采用A*算法,并在此基础上结合图的遍历进行物流调度优化,可以快速有效地找到配送的最优路径,从而大大地降低了烟草配送的成本.通过福建中烟项目的实行,也很好地证明了这一点.     

基于双向反馈信息的逆向物流网络优化方法

研究物流配送网络优化问题,提高物流配送网络运行效率.考虑到物流中存在退货问题,针对传统物流优化网络是基于单项路径传递构建的,没有考虑退货等现象造成的逆向路径负荷增加,一旦逆向物流网络路径中的密度过大,造成运输中心密度负荷过高,使负向密度不能反馈到调度算法中,导致物流配送网络运行效率过低的问题.提出了一种基于双向反馈信息的物流网络优化调度方法.通过建立物流逆向配送网络关系的数学模型,利用双向反馈信息加权算法进行网络配送优化计算,从而充分考虑逆向路径负荷的情况,提高网络运行效率.实验证明,改进方法提高物流配送网络运行效率,取得了物流优化的满意的效果.     

基于GPS/GIS协同的动态车辆调度和路径规划问题研究

从物流行业信息化和智能化发展的需求出发,利用以物联网为代表的现代信息和通信技术,设计了GPS/GIS协同下的智能车辆监控和调度系统。同时,基于该调度系统具有的信息实时获取和智能处理能力,考虑配送车辆及客户需求等相关实时信息对车辆调度和路径规划的影响,构建了基于实时信息且带时间窗的动态车辆路径问题(DVRPTW)混合整数规划(MIP)模型。结合模拟实验,通过混合遗传算法寻优对车辆配送路径进行动态调整和优化,为物流行业降低企业运营成本、提高物流配送效率、改善物流服务质量提供借鉴和参考。     

基于改进粒子群算法的物流配送车辆调度

物流配送车辆调度问题是指安排有限的车辆有效地完成配送任务。优化目标是在满足客户需求和车辆能力约束的条件下,找出配送成本较低的配送车辆调度方案。由于配送过程受客户位置、配送车辆限制等多种因素影响,导致车辆的调度问题十分复杂。参照经典车辆路径问题模型,考虑了车辆配送里程和用户数等限制,建立了双向车辆调度问题的数学模型。在标准粒子群算法的基础上,引入爬山操作,增加了粒子群的多样性,提高了算法的局部搜索能力,并设计了基于改进粒子群算法的物流配送车辆调度算法,有效地解决了物流配送车辆的优化调度问题。     

改进差分进化算法在物流配送中的多目标优化研究

为了合理调度物流配送车辆和规划路程、达到降低物流管理成本的目的,针对物流配送中多目标路径规划问题,利用差分改进算法,设计了优化方案。物流配送路径规划涉及路程和用车量两项优化目标,属于与标准差分优化不同的多目标优化类型。为了达到物流配送节约成本的总体目标,在分析基本差分进化算法的基础上,对配送顾客采用实数编码。针对差分多目标优化算法,提出了通过对变异算子的改进,来规划用车及选择行程。利用MATLAB仿真软件,对不同初始种群进行仿真。仿真结果表明:改进的差分进化算法收敛快而稳定,实现了物流配送多目标的最优化。通过物流配送多目标优化,达到了物流企业提高成本管理的基本要求,有效增强了物流企业在市场经济中的竞争力。     

物流配送中的最优路径规划模拟软件研究与开发

信息社会,企业间的竞争日渐激烈。随着网络购物的普及,物流配送日渐发展壮大,已成为第三方利润源泉,受到物流等相关企业的高度重视。合理科学的物流配送路径,可实现快速配送、提高配送质量、降低配送成本,提高经济效益。使用软件模拟物流配送中的路径规划问题,对于物流企业选择优化的配送路径和信息化具有一定的意义。