基于车辆共享的多中心共同配送联盟优化

针对多中心共同配送网络优化研究在车辆共享和合作联盟构建方面存在的不足,提出基于车辆共享的多中心共同配送联盟优化策略.首先,建立了多周期物流运营成本最小化和车辆使用数最小化的双目标优化模型.其次,设计了考虑客户空间地理位置和服务时间窗的K-means时空聚类算法,进而提出一种Clarke-Wright-带精英策略的快速非...     

多中心冷链共同配送路径优化及利润分配研究

针对多中心冷链共同配送车辆路径优化研究在生鲜商品新鲜度、资源共享以及合作利润分配机制方面研究的不足,提出了新鲜度约束下多中心冷链共同配送车辆路径优化及利润分配问题。首先,在满足生鲜商品新鲜度要求的前提下建立以车辆配送总成本最小为目标的车辆路径优化模型。其次,根据模型特点,应用K-means聚类算法确定客户点的服务关系,设计改进的混合蚁群算法进行求解。最后,利用Shapley值利润分配模型计算不同联盟体下各企业的利润分配值。结果表明冷链物流企业之间通过联盟合作,可以增加企业利润,且联盟规模越大,企业获利越多。     

基于生鲜品多中心联合配送的半开放式车辆路径问题

针对生鲜品的物流配送问题,提出一种半开放式的多配送中心联合配送模式。考虑到生鲜品运输的时效性要求,设计了相应的时间窗及惩罚成本,构建了以车辆运输成本、派遣成本、时间惩罚成本及生鲜损耗成本等总和最小的优化模型,并设计了蚁群算法对其进行求解。通过算例对比验证了模型与算法的有效性。算例实验表明,半开放式多配送中心联合配送模式优于以往单配送中心独立配送模式,能快速对客户的生鲜需求做出响应,提高物流配送效率,减少生鲜品的损耗,进而降低总的物流配送成本,促进生鲜物流的快速发展。     

基于改进遗传算法的物料配送多 AGV 调度优化

为解决混流作业车间中物料配送多自动导引车（ AGV）的调度优化问题,以AGV配送物料行驶时间最短为目标建立数学优化模型,提出了一种改进的遗传算法进行AGV的任务分配和配送路径优化。在算法设计过程中,采用直接反映AGV配送路径和任务分配的整数编码方式,为避免常规交叉变异过程中产生不可行解的情况,改进了交叉变异算子,采用最好－最坏交叉模式和基因段随机交换的变异模式,获得了优化的调度方案。最后,以某重型机械公司装配车间内物料输送AGV调度优化为实例,并与遗传算法和分支定界法进行对比,验证了所提方法的可行性和有效性。     

基于改进遗传算法的物料配送多目标优化模型研究

为解决装配车间物料配送过程中路径以及作业者数量不易确定的问题,以配送总时间和作业者数量为目标,同时考虑作业者的作业效率以及物料车的装载率,提出一种装配车间物料配送多目标优化模型,并采用改进遗传算法对模型进行求解。为解决多目标优化遗传算法求解过程中收敛速度慢且存在大量非可行解的问题,在算法设计过程中,将作业者配送路径和任务分配顺序进行实值分段编码,并在算法的交叉和变异中增加非可行解检验过程。以叉车装配为例,验证了物料配送优化模型的有效性。     

基于动态需求的多车型车辆配送路径优化研究

基于实际物流配送中客户需求的动态变化特性以及配送车辆的多样化,首先,提出多车型情形下的动态需求车辆配送路径优化问题,并以配送成本最小化为目标建立了两阶段车辆配送路径规划模型;其次,在初始配送路径优化阶段,采用了遗传算法得出车辆配送线路方案;在实时优化阶段,通过关键时间点将动态变化的需求转化为静态的需求,并采用了遗传算法...     

多配送中心大区域配送路径优化

针对多配送中心大区域物流配送的复杂问题,首先构建了相应的数理模型,然后选取蚁群算法作为该模型的求解算法。经过系统分析,结合Visual Basic编程技术实现了配送模型的优化求解,完成了物流配送路径优化系统的开发。最后以晋、冀、鲁、豫4省部分城市和京津地区的实际路径数据为例验证了该模型的有效性,展示了软件系统的实用性、高效性和可扩展性。     

多配送中心大区域配送路径优化

针对多配送中心大区域物流配送的复杂问题,首先构建了相应的数理模型,然后选取蚁群算法作为该模型的求解算法.经过系统分析,结合Visual Basic编程技术实现了配送模型的优化求解,完成了物流配送路径优化系统的开发.最后以晋、冀、鲁、豫4省部分城市和京津地区的实际路径数据为例验证了该模型的有效性,展示了软件系统的实用性、高效性和可扩展性.     

基于遗传算法的配送车辆优化调度

分析了汽车运输的特点和成本,针对配送企业,建立了实际的物流配送,并量化各项评价指标,给出了采用遗传算法进行优化调度的数学模型,并结合两阶段法和改进的遗传算子编写了实现算法。     

基于遗传算法的电力设备配送优化研究

电力设备的配送路线选择对提高仓储系统的配送效率具有重要的影响。提出利用遗传算法来实现配送路线的优化,详细介绍了具体的求解过程,并结合国网湖南省计量中心仓储系统的实际配送案例,验证了该方法的有效性,为其他仓储系统的优化配送提供了依据,具有一定的理论和实践意义。     

基于多智能配送单元的物料配送自主控制研究

针对离散作业车间物料需求种类多、配送不及时、复杂度高等问题,结合移动机器人技术及离散作业车间物料需求呼叫的特点,建立基于多智能配送单元的物料需求响应配送系统,对车间物料配送模式提出改善,最后搭建多智能配送单元的物料配送系统软硬件平台,进行相关应用试验的研究。     

低配送密度区域快递共同配送模式及利益分配

针对快递企业在低配送密度区域进行配送时所面临的成本过高或客户流失的难题,以低配送密度区域为研究出发点,提出了快递企业在该领域内四级可用的共同配送模式,并分析了末端节点共同配送模式和中转站共同配送模式的运行方式,构建了用于中转站共同配送模式的Shapley值综合修正模型。通过数值分析验证表明,Shapley值综合修正模型计算中转站共同配送模式利益分配的结果合理,该共同配送模式和利益分配模型能为快递企业在低配送密度区域内进行共同配送提供理论和技术支撑。     

基于蚁群算法的配送路径优化系统研究

充分考虑了路况、天气条件、交通条件等因素对配送的影响,在前人研究的基础上建立了包括车辆配送固定费用和其他相关费用,并带有时间窗约束的以运输费用最小为目标函数的数学模型.最后介绍了系统和数据库的设计思路,结合蚁群算法的基本原理,成功实现了该系统,提高了配送效率.     

基于蚁群算法的配送路径优化系统研究

充分考虑了路况、天气条件、交通条件等因素对配送的影响,在前人研究的基础上建立了包括车辆配送固定费用和其他相关费用,并带有时间窗约束的以运输费用最小为目标函数的数学模型。最后介绍了系统和数据库的设计思路,结合蚁群算法的基本原理,成功实现了该系统,提高了配送效率。     

基于eM-Plant的装配线物料配送仿真与优化

摘要：针对某太阳能模组装配线投产前验证原生产物流配送方案是否合理的问题,利用eM-Plant仿真平台建立了该装配线物料配送仿真系统。仿真分析后发现原方案存在不合理之处。采用试验设计方法,研究了生产计划的完成时间与装配线物料缓冲区的大小和配送小车的数量、速度以及装载量之间相互关系。根据试验的结果,选择一种最优的改进方案,确定优化有装配线暂存区的存储容量,配送小车的数量、运行速度和装载量,提高整个物流系统的输送效率,降低企业生产物流成本。     

基于蚁群算法的货物配送路径优化研究

在探讨车辆路径问题和蚁群算法基本原理的基础上,建立了某货物配送路径优化模型,并采用蚁群算法和单纯形法对该配送中心配送货物运行路径进行了优化研究。对三个实例进行了探讨研究,得出了两种重要的关系。优化方案解决了车辆载货量不均以及配送路程长等问题,优化后的路线方案更加合理。采用蚁群算法解决货物配送路线优化问题的研究,对解决类似理论与实践问题具有参考和指导意义。     

基于Milk-Run的多供应商物料配送策略研究

针对农机制造的供应商准时化物料配送问题,分析了物料与供应商的供货特征,构建了基于Milk-Run的供应商准时化物料配送模式,建立了多目标数学规划模型。综合考虑模型求解的复杂性,运用双层规划法对模型进行求解,上层改进了Dijkstra算法确定供应商循环取货路径,下层采用订单均衡化处理原理迭代计算各路径的物料配送期量,实现了均匀台套式物料配送。以某拖拉机制造企业为例,提高了农机制造的供应商物料配送的准时率和准确率,验证了该模型的有效性和可行性。     

网购城市配送多容量终端选址与多车型路径集成优化

针对网购物流城市末端配送个性化配送服务需求,分析了末端交付系统的特点,建立了送货上门与客户自提二元需求模型,并引入针对客户群的车辆路径近似连续模型。建立了集送货上门和客户自提于一体的多容量终端选址—多车型路径集成优化模型,并设计一种先"多容量选址—分配"再"多车型路径"的两阶段模拟退火启发式算法。通过末端交付系统不同配置方案对比与算例仿真,验证了模型及算法的实用性与有效性。     

基于集配中心的生产和配送协同决策研究

为解决集配中心模式下的生产和配送协同决策问题,分析了基于集配中心的供应驱动供应链协同运作模式;考虑供应链系统的生产和物流能力约束,分别构建了供应商、集配商分散决策和集配商联合决策的生产和配送协同决策模型。采用改进的模拟退火算法对后者进行求解,并结合算例分析比较了不同决策下的生产和配送协同决策模型。结果表明,当集配商联合决策供应链上游的生产和配送间隔时,与分散决策相比,供应链系统单位时间的生产调整准备成本和物流成本有较大幅度下降;集配商和制造商单位时间的物流成本大大降低,而供应商的生产和配送成本则有不同程度的增加。