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。     

粒子群算法的物流配送路径优化研究

研究物流配送路径优化问题,物流配送路径优化要找到一条配送车辆少,路径总长度最短的最优配送路线,并具有配送快速性。传统算法搜索最优路线时间长,难以找到最优配送路线,导致物流配送成本高。为了提高快速找到物流配送路径最优配送路线,提高物流服务质量,提出一种粒子群算法的物流配送路径优化方法。首先根据物流配送路径问题的数学模型,然后全局搜索速度快的粒子群算法对模型进行求解,找到物流最优配送路线,最后通过具体实例进行仿真测试,结果表明,粒子群算法不仅能够快速找到物流配送路径最优配送路线,同时获得的路长总长度最短,有效降低物流配送成本。     

改进的蚁群算法在优化物流配送管理系统中的应用

基于企业物流配送管理系统的优化研究,文章改进了蚁群算法,并根据改进的蚁群算法,建立蚁群算法模型,提出配送算法,应用到物流配送管理系统中,以提高企业物流配送中心的配送能力,降低成本,最大化地合理利用现有资源。试验计算结果表明,改进的算法具有较好的寻优能力,收敛速度快,是解决物流配送管理路径优化问题的有效算法之一。     

基于GIS的烟草行业的智能化物流配送调度优化平台的研究

针对我国现代化物流配送所具有的智能化、集成化的特征,并依据烟草企业对当下物流配送调度优化管控平台的应用需求,结合物流调度优化改进算法、电子锁、GPS、GIS、GPRS无线通信技术等多种先进技术,设计并实现了服务于烟草物流配送企业的智能调度优化管控平台,该平台对物流的配送路线、订单分配和业务流程进行了整体优化,从而为企业制定科学的调度分配、安排最优的配送线路等提供很好的参考依据.     

改进量子粒子群算法的物流配送路径优化研究

传统物流配送路径优化方法存在运输成本高的问题,已经不能满足物流配送需求,为解决这一问题,设计了一种改进量子粒子群算法的物流配送路径优化方法.首先根据改进量子粒子群算法构造粒子实数编码,并确定物流配送路径优化目标,建立物流配送的运输固定成本和准时到达的目标函数,然后应用改进量子粒子群算法实现物流配送路径优化,最后采用具体实验对象分析了配送成本,实验对比结果表明,在多次物流配送过程中,传统方法配送方法比改进量子粒子群算法的物流配送路径优化方法的配送成本要高.     

基于GIS的粮食配送决策支持系统分析与设计*

以粮食物流企业的配送问题为背景,结合GIS理论和方法,对粮食物流配送决策支持系统进行了系统分析。首先结合粮食物流配送决策支持系统的数据需求,详细分析了数据库系统的结构;然后根据粮食物流配送的决策问题,研究分析了粮食物流配送决策支持系统中配送中心选址优化以及粮食配送过程中车辆路线规划等核心模块,并对模型库系统中的模型进行了设计。建立了基于GIS的粮食物流配送系统模型,为GIS应用于粮食物流配送决策支持系统(GLD_DSS)提供了较实用的指导性方案。     

基于动态规划法的物流配送路径的随机选择

物流配送是电子商务的重要环节,配送路径的选择对于提高物流企业的效率十分重要。分析适用于多阶段决策的动态规划法,在基本的动态规划算法基础上,结合物流配送的路径选择问题,引入配送途中道路的拥堵因子,随机修正配送路径的相应权值,动态调整选择配送路径。结合具体的实例,分析证明了该方法的有效性和可行性,实现物流配送过程中路径的动态选择。     

基于改进遗传算法的无人机物流配送路径自动优化方法

由于现有的优化方法路径数量多,配送效果差,为此研究基于改进遗传算法的无人机物流配送路径优化方法。首先,无人机配送站点在配送中,将配送站点服务范围内作为需求点进行配送选址;其次,在配送过程中,解决客户的时间窗问题;最后,从染色体编码开始,应用后改进遗传算法对物流配送路径进行自动优化,并将指令传达到无人机中达到配送自动化。实验结果表明,实验组的配送线路条数为3条,应用效果优于对比方法,提升了配送效率,达到最优配送效果。     

物流配送车辆导航系统设计研究

本文将导航技术应用于物流配送车辆,首次将物流配送车辆导航作为一个系统提出,弥补了现有车辆导航系统无法适应物流配送特性的不足,较好地解决了物流配送中车辆导航的问题.本文主要对配送车辆导航系统的功能模块、总体结构进行了设计,并分析了系统的数据流程,阐述了本系统的特点.本文的研究对物流企业降低成本、提升配送服务水平、提升企业竞争力具有重要的作用.     

时间窗约束下农产品物流配送路径优化研究

农产品需求量增加对物流配送提出较高挑战,基于此提出时间窗约束下农产品物流配送路径优化方法研究。依客户预期服务时间需求,取混合时间窗约束函数确定时间窗、物流配送车辆最大载重、配送路径长度与物流配送车辆约束条件,构建农产品物流配送路径优化模型;基于农产品物流配送需求改进传统遗传算法,求解构建模型,即获农产品物流配送路径优化结果。实验结果显示：相较生鲜农产品多车型冷链物流车辆路径优化,所提方法最优农产品物流配送路径获取迭代次数更少、配送路径长度更短、总成本更低,应用性能更佳。     

基于遗传算法的路径优化问题研究

近几年,物流配送业急速发展,配送任务密集而繁重,如何高效、合理的完成配送任务决定了一个企业的市场竞争力。该文基于遗传算法设计了单一目标的路径优化方案,并将算法融入模块设计中,实现了基于Java的物流配送管理平台。通过仿真测试,该方案在搜索效率和性能上都表现出较好的特性。     

一种基于蚁群算法的物流配送VRP 解决方案

物流配送是目前物流发展的新趋势,在物流配送中,配送路径规划对于顾客的满意度以及经营总成本有相当大的影响。通过应用蚁群算法,实现了物流配送VRP的优化过程,建立的算法能在短时间内找到最佳车辆数及对应的最佳配送路径。通过数据测试,发现该算法收敛性较好,在较高服务水平的基础上,明显降低了配送成本。     

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。     

基于最近插入法的X公司物流配送路线优化方案研究

高效合理的配送作业是物流系统顺利运行的保证,配送线路的合理安排对配送速度、配送成本以及配送效益影响很大。本文首先对物流配送的相关理论进行概述,然后以X公司的配送现状为例,运用改进后的最近插入法对配送线路进行优化,提出优化的配送方案。     

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。     

物流配送路径优化研究与设计

物流配送路径优化问题复杂度高,具有随机性,而且多用户配送路径的选择更为复杂,难以抉择。研究的对象是一个货物配送中心对应于多个客户点,为解决物流配送路径优化问题,采用蚁群算法进行路径优化,并对物流配送路径进行模拟。     

基于模拟退火法和Floyd优化算法的农村应急物流配送路径研究

农村地区自然灾害的频繁发生,给农民的生产生活带来严重威胁,因此保障农村居民的生命财产安全显得尤为重要。针对农村应急物流配送路径优化问题,在算法上采用模拟退火法及Floyd优化算法进行配送路径的优化研究,同时综合考虑“配送车辆”和“配送车辆+无人机”两种不同的配送方式,构建解决相关问题的优化模型。结果显示,文章采用的模型和求解算法能为不同情境下农村应急物流的配送活动选择出最优配送路径,保证在最短时间内完成应急配送任务,提高了配送效率。     

时间窗约束下的配送车辆调度问题研究

为解决时间窗约束下的物流配送车辆的多目标调度优化问题,给出了一种基于免疫计算的配送车辆调度优化方案。设计了配送车辆调度问题的数学模型和一种基于非劣邻域支配的多目标调度优化算法,在仿真环境下进行了实验。实验结果表明,算法能够有效地解决物流配送车辆调度问题,具有较好的应用价值。     

基于自适应的多类型物流配送改进遗传算法研究

对目前常见的物流配送过程中优化调度算法进行研究总结,分析了物流配送抽象流程,以求取优化配送效率、降低算法的时间和空间复杂度为目标,设计了基于自适应的多类型物流配送改进遗传算法。将基于自适应遗传算法的多类型物流配送优化算法应用到实际物流配送过程中,针对处理结果进行科学评价。通过实例的应用验证了提出算法的可行性和高效性。     

基于服务半径的盐业物流配送网络优化研究

研究物流配送网络优化问题,由于配送网络分布不均,有的过于密集,导致资源浪费.传统的盐业物流配送是根据最小运输费用选取配送中转中心,不能解决配送中心修建过于密集的缺陷,导致资源的浪费和服务效率不高的问题.为了满足较低物流成本和较高服务质量的双赢,提出一种服务半径的物流配送网络优化方法,根据服务半径的概念,利用蚁群聚类算法建立物流网络的服务半径模型,然后根据模型选取最优配送中心,完成对配送网络的优化.实验证明,基于服务半径的网络优化方法能够选择合理的配送中心,降低物流成本,提高物流服务质量.