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。     

多通路环境下的动态车辆路径问题研究

城市路网的不断扩张和实时交通信息的便捷获取使得物流配送线路优化更具灵活性,为提升城市物流配送效率提供了新方向。为此,以多通路环境下的动态城市配送为研究对象,建立具有路径灵活选择的动态车辆路径问题（dynamic vehicle routing problem with path flexibility,DVRP-PF）的两阶段混合整数数学规划模型,并设计改进遗传算法对模型进行求解。为了验证模型与算法的可行性和适应性,以重百超市物流配送为研究案例,从配送时间、距离以及成本等方面分析DVRP-PF模型的优化效果。结果表明：相比于传统车辆路径问题,DVRP-PF在配送时间上节约10.64%,配送成本减少5.59%,而配送距离仅仅增加2.84%,显示了DVRP-PF对于提升城市配送效率有着显著的意义。     

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。     

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。     

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。     

考虑碳排放及时间窗的LIRP模型与算法研究

随着城市内车辆的不断增加,汽车尾气的排放对环境的影响越来越大,但传统的LIRP研究很少考虑节能减排的因素。本文在传统的LIRP基础上,针对考虑碳排放成本和时间窗惩罚成本的城市车辆配送问题,将选址、库存和路径集成化进行研究,建立以经济成本最小化为目标的LIRP模型,采用差分进化算法对该问题进行求解。通过实验,验证设计的差分进化算法在求解该问题时的有效性。     

时间依赖网络城市物流车辆调度的模型及算法

在城市配送中,车辆在不同时间段通过相同路径的行驶时间可能不同,时间依赖网络能更好地刻画城市物流车辆调度的实际特征,解决时间依赖条件下的城市物流车辆调度优化问题具有更强的实际应用意义。文在分析时间依赖网络车辆行驶时间的基础上,综合考虑顾客及物流公司两方面要求,以总配送时间、使用车辆数最小及客户满意度最大为目标,建立多目标时间依赖网络城市物流车辆调度模型;设计了遗传算法对该模型进行求解,并进行了算例研究,算例分析表明本模型在城市物流车辆调度方面是合理可行的,设计的算法是有效的。     

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。     

考虑低碳的城市配送车辆路径优化模型研究

随着城市内营运车辆的增加,汽车尾气作为雾霾重要成因之一影响越来越大,但传统的VRP研究很少考虑节能减排的因素,其路径优化结果无法满足当前低碳化社会发展的需要。在传统TDVRP的基础上,构建了综合考虑低碳、节能和成本节约的城市车辆配送问题模型(E-TDVRP,Emission-Time Dependent Vehicles Routing Problems),将包含上述三个因素在内的经济成本的最小化作为优化目标对车辆路径进行规划。采用遗传算法,改进了基于客户的实数编码方式,通过算例验证了模型和算法的有效性和可行性。就本文算例与传统TDVRP模型中以最小里程为目标函数的路径优化结果进行比较发现,考虑低碳化的路径安排比最小里程的路径安排多派遣了1辆车,路径总长增加了约18.6%,但总成本比后者降低约2%,减少碳排放量约为14.4%。     

考虑动态行驶时间的无人驾驶车辆调度问题研究

利用无人驾驶车辆进行物流配送有助于降低物流运输成本,提高运输效率。研究考虑动态行驶时间的无人驾驶车辆路径问题,提出动态行驶时间与时变速度相关。综合分析实际中的车辆速度、时间、剩余里程和充电时间,建立以总配送时间最短为目标的数学模型。最后,结合京东在某城市物流配送项目中的实例,运用不同的算法合理有效地完成了车辆配送路径规划。通过实例验证了搭建的数学模型的准确性和设计算法的优越性。     

分割配送的生鲜产品库存-路径优化研究

目的 基于供应商管理库存策略,优化协调第三方物流（3rd Party Logistics,3PL）参与的二级供应链系统中库存补充与补货配送的关系,在满足配送需求的同时降低系统的库存和运输成本。方法 综合考虑3PL物流模式下的库存-路径系统中生鲜产品的运输距离、质量时间窗以及需求分割配送策略在时间上的调整等因素,以异质车队车辆行驶燃油成本、车辆调用固定成本、配送超时腐坏成本以及各零售商的库存成本为目标函数,建立多品种生鲜产品库存-路径优化模型。结果 通过改进的遗传算法计算并进行配送量调整优化,得到最终的生鲜配送方案,其系统总成本比配送量调整前减少了9.98%。结论 通过在时间上对配送量进行拆分调整可以有效地节约供应链系统总成本。     

多配送中心冷链运输路径优化

目的 在降低配送成本的同时,保证生鲜配送的顾客满意度。方法 综合考虑运输距离、配送时间窗约束、生鲜变质等因素,以运输成本、制冷成本、车辆调用成本、配送中心开放和闲置成本及自提点对配送时间和生鲜品质的满意度为目标函数,建立双目标生鲜配送路径优化模型。结果 利用非支配排序遗传算法求得了不同需求情况下的生鲜配送方案。结论 在不同的需求状况下,合理选择开放配送中心能够在保证一定顾客满意度的情况下,有效降低了配送成本。     

考虑实时路况和车辆周转率的成品油配送路径优化研究

针对成品油销售企业主动配送模式的新形势。首先,结合实时路况、夏季高温天气政府禁止12:00到16:00区间配送成品油和配送企业对车辆配送周转率的现实需求,利用GIS地图应用程序获取现实中的路网结构和行驶时间。其次,以"时间最少"的运输总距离最小化作为优化目标,通过建立数学模型和采用禁忌搜索算法解决成品油二次配送过程车辆路径问题,保证配送企业运营效益的最大化。最后,通过实例分析和验证。研究表明:该方法可解决真实路况下成品油配送的路径优化问题,具有很好的应用价值;同时可以降低配送成本,能够大幅提高车辆配送周转率。     

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。     

时变路网下电动冷藏车配送路径优化研究

为了解决时变路网中电动车在冷链物流配送过程中的路径选择问题,根据冷链产品和电动冷藏车的特性,引入多模糊时间窗约束及配送车辆电量约束,建立时变路网下考虑充电站的多时间窗约束的电动冷藏车路径优化模型。运用AP聚类算法划分配送区域,在明确配送范围的基础上采用改进的遗传算法对模型进行求解。通过算例仿真,验证模型和算法的有效性和可行性,并将静态路网与时变路网下的配送方案进行对比,利用随机生成不同规模的案例对模型的普适性进行验证。结果表明,与静态路网相比,基于时变路网规划出的配送方案可以减少12.201%的配送成本。研究成果对于帮助企业科学的规划配送路径,降低配送成本等方面具有一定的指导意义。     

基于碳排放的模糊约定时间车辆路径问题研究

考虑碳排放因素以成本最小和平均顾客满意度最大为目标函数,构建了具有模糊约定时间的车辆路径问题的多目标优化模型,提出了解决该问题的一种结合2-opt局部搜索机制和推-碰-掷过程的改进蚁群算法,并用Solomon标准问题库中的实例对模型及算法的有效性进行验证,仿真实验及算法对比结果证明模型和算法是有效的,可以为物流企业的配送决策提供参考。     

考虑电量消耗的车辆调度优化研究

基于电动汽车电量消耗特性,考虑电动车里程、载重、顾客服务时间窗等约束,建立以配送总成本最小为目标的电动车调度优化问题模型;利用自然数编码的遗传算法,求解出电动车的配送路线以及车辆的充电计划,再结合枚举法,在配送中心运营时间内以10 min为时间间隔,计算出配送车辆惩罚成本最小时的最优发车时刻。最后结合算例,验证该模型和方法的有效性、正确性。     

考虑时变交通拥堵的污染路径优化研究

针对城市配送过程中引发的交通拥堵问题,研究时变拥堵情况下车辆路径优化对碳排放的影响,为此引入车辆在行驶弧上的等待策略,建立以碳排放最小和行驶时间最小的双目标优化模型。设计改进的禁忌搜索算法对模型进行求解。最后进行算例分析,证明模型与算法的有效性,分析时间约束及等待策略对碳排放的影响情况。     

共享电动车电池配送问题研究

共享电动车电池的配送方案关系到用户的切身体验和企业利益。为制定最优配送方案，真正打通人们出行的“最后一公里”，本文考虑企业对成本的要求和用户对时效性的要求，以总配送成本最小以及用户满意度最高为目标建立了一个带软时间窗的车辆路径问题模型，利用扫描法和基于最佳路径成本的交叉算子改进了传统遗传算法，用算例验证了模型与改进算法的有效性，并通过数值实验找出了种群大小、迭代次数与最优解之间的相关关系。     

带时间窗的易腐食品冷藏车辆配送问题

以带时间窗的车辆配送模型为基础,以包括制冷成本、车辆固定成本和运输成本在内的总成本最小为目标函数,建立易腐食品冷藏配送模型.在算法上,构造了基于邻域搜索的节约算法,并对8客户算例,用该算法分别对冷藏配送模型与一般配送模型求解,由结果可知2个模型得出的最优路径不同,说明了研究易腐食品的配送问题的必要性.