基于改进QPSO算法的物流运输路径问题研究

传统的物流运输路径问题研究在模型建立上比较单一,难以满足物流运输的实际需要;路径搜索算法的全局搜索能力弱,并容易陷入局部极值点.为了有效的进行车辆调配,降低物流成本,提高企业的竞争能力,提出以物流运输成本最小化与顾客满意程度最大化为目标,借助权重系数变换法将多目标优化模型转换成单目标优化模型,并构造改进的QPSO算法进行求解.仿真结果表明,改进的QPSO算法在求解多配置中心多车辆的物流运输路径问题中呈现出了较好的稳定性与收敛速度,为运输路径优化提供了参考.     

汽车整车配载与运输路线优化方案及算法研究

对于运输车辆的调度与运输路线优化问题,借鉴成熟启发式算法的思想,将汽车整车的合理装载和运输路线优化问题结合到一起考虑,确定整车配载和运输路线优化模型并给出模型求解算法,设计出一个有效的求解方案,即把运输任务进行分解,对满载运输采用经典的Dijkstra算法;对于非满载运输,借鉴改进的C-W节约算法的基本思想等.实验表明,此方案及算法对于编制汽车整车运输计划、求解整车配板与运输车辆路线问题达到了比较理想的效果.     

工厂线边接货模式下的车辆运输调度问题

为了节约仓储用地和库存成本,许多制造企业取消了传统的仓库而采用了在工厂生产线边设置面积有限的发货区。成品运送至有限发货区后,只做短暂停留就被第三方物流运往中央成品仓库。这种线边接货模式给车辆运输调度带来了困难,因为需要保证发货区的货物临时存储不能溢出。借助于发货区库存离散化的思想,可将进入发货区的货物分拆成若干个运输任务,进而将上述线边接货模式下的车辆运输调度优化问题转化带时间窗的多趟车辆路径优化问题,进而利用改进的粒子群算法求解,采用聚类和划分任务等级来提高算法的效率。通过工厂实际案例对算法的可用性和有效性进行验证。     

强化学习在车辆路径问题中的研究综述

车辆路径问题是物流运输优化中的核心问题,目的是在满足顾客需求下得到一条最低成本的车辆路径规划。但随着物流运输规模的不断增大,车辆路径问题求解难度增加,并且对实时性要求也不断提高,已有的常规算法不再适应实际要求。近年来,基于强化学习算法开始成为求解车辆路径问题的重要方法,在简要回顾常规方法求解车辆路径问题的基础上,重点总结基于强化学习求解车辆路径问题的算法,并将算法按照基于动态规划、基于价值、基于策略的方式进行了分类;最后对该问题未来的研究进行了展望。     

粮食物流车辆路径问题的混合粒子群算法

研究粮食物流运输车辆路径问题.针对粮食物流过程批量大、点多、面广等特点,引入模拟退火思想,将粒子群优化算法与模拟退火算法结合,提出一种求解粮食物流车辆路径问题的混合粒子群算法.仿真结果表明,该算法可以快速地求得带时间窗的粮食物流车辆路径问题的优化解,进而降低粮食物流配送成本.     

高度不确定性条件下逆向物流多车辆运输策略

从车辆路径的角度研究了具有一个配送中心、多台车辆结合前向物流配送和逆向物流回载的运输策略,建立并分析了问题的数学模型。车辆从中心出发在完成前向配送任务的同时,回载全部或部分的回收产品。在模型中引入缓冲库存变量和回收产品的质量系数来解决回收产品的不确定性。构造了先分组后组内运用基于TSP的插入算法进行优化调整的启发式求解方法。算例分析表明该策略是合理有效的。     

多Agent及C-W算法在物流系统中的应用

将通常用于配送领域路线优化的节约法(C-W算法)运用于采购物流领域，研究运输过程中可能出现的突发任务，采用多Agent技术及时予以解决。针对装配企业采购物流中运输产品的特点，将任务分为初始任务和突发任务，初始任务采用插入车辆载重量、容积双重约束条件的C-W算法，突发任务采用车辆Agent自主竞标的方式，获得最优解的同时及时智能地解决突发任务。用一个实例验证了C-W算法对初始任务的分配和Agent车辆对突发任务竞标的适用性。     

基于多态蚁群算法的多目标邮政物流车辆路径问题研究*

针对在现有邮路运输的基础上加载一体化物流项目后的邮政物流车辆调度与路径选择优化问题,建立了基于硬时间窗、车辆混合搭载、往返归集的多目标邮政物流车辆路径问题数学模型,以四川邮政雅芳一体化混合物流2008年5月的数据为例,利用自适应的多态蚁群算法对带时间约束多目标混合邮政物流VRP进行了求解。结果表明多态蚁群算法可以求解多目标邮政物流VRP,能提高收敛速度和寻优性能。     

应急物流配送车辆调度的遗传算法求解

在应急物流中,合理的车辆调度优化可以极大地节约物流成本。本文结合实际情况,对应急物流车辆调度问题的特点进行了分析,构建了一般性非满载应急物流车辆调度优化的数学模型,并采用智能优化算法中的遗传算法该问题进行求解。仿真结果表明,该算法是可行和有效的。     

物流“结合部”神经网络运输平衡优化的快速算法

一个好的神经网络结构可以大大提高它的处理能力和收敛速度,所以神经网络的算法一直是人们研究的热点问题.通过对物流活动全过程进行的整体研究,从物流活动业务网络的一般结构中,抽象出物流系统的网络图,并总结了物流系统网络图的特点,将优化运输问题转换成求解网络系统的平衡点,并尝试用物流系统"结合部"神经网络技术快速计算运输供给-需求平衡优化问题.     

基于AGVs路径规划的物流智能调度系统设计与实现

为了解决现有物流调度系统低效缓慢、容错率低的问题,设计了基于自动导引运输车(AGV,automated guided vechicle)和路径规划优化算法的物流智能调度系统;系统搭配了AGV的物流调度硬件,又结合了路径规划理论,开发了基于Petri网络的智能路径规划算法;通过算法性能对比得知,路径规划算法设计了最优调度路径,确保了较高的准确率和工作效率;系统测试结果显示,基于AGVs路径规划的物流智能调度系统能够在各种物流环境或者库房基地完成调度任务,很好地解决了物流企业在忙碌期的繁杂调度问题;基于AGVs路径规划的物流智能调度系统提高了物流调度的自动化程度,保证了物流调度和道路运输的效率,有效推动了商业模式和市场规范的发展。     

基于ACS-GA算法的车辆路径问题研究

物流配送车辆路径问题是智能交通和商业物流领域中一个重要研究方面。合理规划车辆的行驶路线,减少配送里程,降低物流成本,对提高经济效益具有重要意义。重点分析了带时间窗的物流配送车辆路径问题,建立了兼顾配送时间与配送距离最短的改进数学模型。提出了基于蚁群系统算法和遗传算法相融合的混合算法。该算法利用蚁群系统算法得到初始解,运用遗传算法中复制、交叉、变异操作对解的种群多样性进行扩充,克服了蚁群系统算法的早熟现象,增强了算法的全局搜索能力。基于标准数据集的实验结果表明,该算法与其他优化方法相比较,具有较好的搜索车辆路径最优解的能力。     

物流配送与运输企业业务处理系统设计

物流配送与运输企业业务处理系统针对典型物流配送企业的业务过程展开设计,能够帮助企业实现对物流全过程的优化调度和动态控制,实现了高效、实用、技术的物流配送与运输管理。系统采用C/S设计模式,设计时充分考虑系统的扩展性和可维护性。     

基于Java的物流信息系统开发及应用

以实际大型物流企业基于中心分拨理论的运输需求为基础,建立了为物流企业服务的商用物流信息服务系统。完成Unix系统下基于W ebSphere、Oracle及通讯服务器的物流信息系统软件开发,全面支持物流企业的业务运行。系统具有运输货物管理、车辆管理、人员管理、车辆监控调度、财务管理、数据统计等功能。目前系统已应用于某大型物流企业,其业务范围覆盖东北、华北、华东、华南、西南等60多个城市,系统实际运行稳定,对提高物流企业的信息化管理及客户服务水平,降低成本,提高效益具有积极意义。     

道路运输物流信息平台的设计与实现

根据现有道路运输物流企业的业务运作模式和道路运输物流信息平台的最终效果,该文构建道路运输物流所涉及的物流资源领域、仓储业务领域、运输业务领域和配送业务领域的业务模型,设计合理的道路运输物流信息资源数据中心和平台模块结构,借助ASP.NET对平台进行了3层架构部署,总结良好的软件设计及开发思路,并为平台运行所需的最终软硬件环境的实现提供了可行的解决方案。     

RFID技术及其在物流企业的应用

无线射频识别技术(RFID)已成为现代物流的热点技术,对物流管理的信息化发展具有十分重要的作用。文中说明了RFID的基本工作原理及其系统组成;讨论了RFID在国民经济各个领域的广泛应用尤其是物流领域的具体应用,物流业广泛使用RFID技术,可以实现产品的生产、存储、运输、销售整个供应链过程的智能化;随后提出了一种通用的基于RFID的物流应用框架;并阐明了RFID应用于物流企业的优势所在;最后从标准、成本和安全可靠性三个方面讨论了目前阻碍RFID应用于物流领域的现实因素。     

Credibility-based fuzzy mathematical programming model for green logistics design under uncertainty

Measuring and controlling emissions across the logistics network is an important challenge for today’s firms according to increasing concern about the environmental impact of business activities. This paper proposes a bi-objective credibility-based fuzzy mathematical programming model for designing the strategic configuration of a green logistics network under uncertain conditions. The model aims to minimize the environmental impacts and the total costs of network establishment simultaneously for the sake of providing a sensible balance between them. A popular but credible environmental impact assessment index, i.e., CO₂ equivalent index is used to model the environmental impact across the concerned logistics network. Since transportation mode and production technology play important roles on the concerned objectives, the proposed model integrates their respective decisions with those of strategic network design ones. In addition, to solve the proposed bi-objective fuzzy optimization model, an interactive fuzzy solution approach based upon credibility measure is developed. An industrial case study is also provided to show the applicability of the proposed model as well as the usefulness of its solution method.     

基于改进蚁群算法的物流运输路径研究

为了在复杂的交通环境中能够快速求解出物流运输的最优路径,在传统蚁群算法基础之上提出了一种基于改进蚁群算法的物流运输路径优化模型。首先,通过在传统蚁群算法中加入基于运输时间、成本、道路平均通畅程度因子的约束条件,同时改进传统信息素的更新方式,对道路上的信息素浓度进行最大最小限制,从而改变路径选择转移概率。最后,利用改进蚁群算法与CSAACO算法、ACO算法进行仿真实验,在相同实验环境条件下测试3种算法在物流运输路径的距离缩短量和时间减少量,实验数据表明,改进蚁群算法在运输距离和运输时间方面明显低于CSAACO算法和ACO算法。改进蚁群算法拥有更强的全局寻优能力,算法收敛速度更快,所需时间更少,获得的最优路径更短,提高了整个物流行业的运输效率。     

RETRACTED ARTICLE: Hierarchical evaluation algorithm of logistics carrying capacity based on transfer learning in multimedia environment

In order to measure and enhance the carrying capacity of regional logistics system scientifically and give full play to the efficiency of regional logistics system, based on the perspective of sustainable development, this paper analyzes the network topology structure of regional logistics system. Combining the component elements and operation flow of regional logistics system, we take link line, operation capacity and energy environment as constraint conditions, and construct the measurement model of regional logistics system carrying capacity. The integrated management of logistics requires systematic integration of various modes of transportation, such as highway transportation, water transportation, rail transportation and air transportation, as well as the network of key nodes and their network. Therefore, we need to solve the different transportation models and the nodal carrying capacity calculation methods that constitute the logistics system. Therefore, this paper analyzes the connotation, various transportation mode and port capacity related to the concept of research ideas, research tools and methods, the related calculation formula, traffic flow as the main line to construct different modes of transport carrying capacity between the inner link, and the bearing capacity formula of each transport mode into a unified unit, the transportation mode of coordinated development that is the basis of the overall optimization and decision of logistics system.

     

A mixed-integer programming model for global logistics transportation problems

In today's highly competitive global environment, companies are forced to compete on price and delivery speed. Global logistics transportation presents some special challenges and issues for business organizations, and these issues differ from those posed by domestic logistics transportation. This study considers road transportation problems between two countries. A mixed-integer programming model is formulated to determine the optimal fleet components, route plans, and warehouse control in two countries. A series of experiments is designed to test the effectiveness of the proposed model. To enhance the practical implications of the model, different logistics plans are evaluated according to future changes.