基于聚类分析的烟草物流配送线路优化算法的研究与应用

为快速、高效地完成烟草配送过程,在兼顾地区特点的情况下减少配送成本和时间,以人工智能、运筹学等方法为理论依据,结合聚类分析算法对广西烟草物流配送过程进行了优化设计。基于聚类分析给出了优化算法模型及步骤,对烟草物流配送线路进行了中转站的区域规划、周期配送区域(片区时间区域)规划和线路优化。应用效果表明,优化后中转站数量由10个减少为7个,总配送路线减少30%,配送节点更集中,节省了配送费用和时间,提高了烟草物流的运营效率。     

面向低碳的双层遗传算法烟草物流路径优化

为提高烟草物流配送服务水平、降低配送成本,通过引入工作量均衡指标,建立了低碳背景下的碳排放数学模型,并提出了改进的双层遗传算法用于优化物流路径。第一层遗传算法以工作量均衡为目标进行聚类,将多车辆多服务点问题转换为单车辆多服务点配送;第二层设计了禁忌遗传算法,通过增加禁忌表的记忆功能,提高模型求解的精确性。以浙江烟草商业物流配送中心为对象,对本文算法与模型的实际效果进行验证,结果表明:本文算法在计算时间和收敛效果上均优于单层遗传算法;物流路径优化后配送成本降低25.4%,批零效率提高36.8%,中转效率提高33.9%。该算法和模型为优化烟草物流配送路径提供了技术支持。     

卷烟配送中心选址优化研究与应用

为提高卷烟物流配送效率，节约配送里程和时间，合理选择配送中心修建数量及地址，从而整体降低配送成本，利用多视角聚类算法结合节点重要度排序理论，构建了卷烟物流配送中心选址优化模型。针对客户点之间不同类型的连接关系，构造双层特征网络，使用共识的配送区域划分矩阵来提取不同性质数据矩阵的共同聚类划分，再用不同的低维系数矩阵表示不同性质数据的异质性，利用KKT原则和乘法更新原则进行矩阵更新迭代，使用hard-cluster方法进行聚类，实现配送区域划分，同时，引入非负矩阵分解的稳定性误差用于选取最优的配送区域个数划分方案；最后使用介数中心性原理，实现基于节点重要度的配送中心选址，以实现配送区域划分的均匀性，降低物流成本，提升物流效率。在云南省保山市进行仿真实验，结果表明:（1）利用本文方法实现了卷烟物流配送中心的选址和对应配送区域的划分，经过优化后，配送总里程减少了6089.097 km，等同于配送时间减少了165.6 h，所有配送中心对应的服务区域较均衡，不存在长距离的跨配送中心送货存在；（2）该地区卷烟销量及配送需求与聚类划分结果基本一致。（3）优化后的单位卷烟物流配送成本显著降低，配送效率也得到了较大程度的提升。因此，使用该方法来解决卷烟配送中心选址和配送区域优化问题是有效且可行的。      

从“1十4”到“1十3”——GIS环境下基于P-中值模型的卷烟配送体系优化研究

配送是烟草物流一个重要环节,对于烟草商业企业而言,烟草配送关系企业经济效益的实现、卷烟零售户满意度的提高、甚至企业核心竞争能力的提升以及企业的生存和发展。所以,研究烟草物流配送体系优化问题具有相当的现实意义。典型区域烟草物流配送体系如图1所示。烟草物流配送体系建设一方面要考虑费用问题,另一方面还要考虑服务敏捷性问题。费用低是指寻求物流中心包     

基于机器学习的成品卷烟销售订单配送调度优化算法研究与应用

为解决卷烟工业企业成品卷烟销售订单配送调度过程中存在的工作效率低、管理不科学、人工作业量大等问题,基于机器学习设计了一种智能配送调度算法。首先将待调度的成品卷烟销售订单进行凝聚聚类,然后利用专家策略函数和机器策略函数构建搜索树,再通过构造调度优化评价函数进行配送调度决策。以红云红河烟草(集团)有限责任公司2020年4月部分成品卷烟销售订单为例,对精确算法、遗传算法以及机器学习算法进行对比测试。结果表明:与精确算法和遗传算法相比较,机器学习算法具有更好决策性能及全局收敛性,在相同待调度订单数据前提下,使用车辆数分别减少13.28%和10.14%,运输里程减少5%和7.2%,时间成本减少68%和45%,多点组合车次数分别增加11.75和8.07百分点。该方法可为提高成品卷烟销售订单配送调度效率提供支持。     

烟草物流管理平台的设计与应用

提出了一个企业级烟草物流管理平台的设计方案,将GIS和GPS技术引入到烟草物流业务中,以满足烟草物流配送的调度、导航与监控需求。通过对烟草物流配送流程的调研和分析,总体系统设计采用C/S、B/S、M/S相结合的模式,实现了地理数据采集、配送线路设计、车辆监控等物流管理基本功能。烟草物流管理平台应用于浙江省某市烟草公司后,实现了配送中心管辖范围内的配送智能调度,既提高了服务质量,又节省了配送成本。     

烟草商业系统物流线路优化研究与应用

以优化福建漳州烟草物流公司配送区域线路为目的,结合烟草物流人工经验配送线路的具体情况,研究并提出了一种改进的柔性线路截取优化算法。该算法在硬性以及柔性线路截取算法的基础上,对柔性线路截取进行了改进,打破以往行政区域以及配送区域的概念,建立了“以量定车,以户定线,户量均衡,动态优化”的弹性送货新模式,从而实现车辆利用率最大化以及配送里程最小化目标。漳州烟草物流公司5年的实际应用表明,在周配送户数从25000户增加到30000户、卷烟销量从19万多箱增加到24万多箱的情况下,送货线路却从79条减少到62条,在企业经营降本增效上取得了良好的成效。      

现代皮革企业物流提升改进优化研究

物流配送是现代皮革企业经营中的重要模块，如何合理规划皮革制品的物流配送路线是提高物流配送效率的关键之一。文章以皮革企业物流改进优化为研究目的，从配送方式、配送路径、配送效率角度分析了皮革企业物流配送中存在的主要问题；运用ACO算法推演了企业物流配送路径的优化过程，并提出了皮革企业物流配送的优化启示，旨在为提升皮革企业物流配送效率提供参考。     

关于南宁烟草物流成本控制的探讨

有效降低物流成本是烟草商业企业的"第三利润源泉",物流成本在烟草商业企业的销售费用中占有较大的比重。因此,随着烟草行业的发展,经济全球一体化,越来越多的烟草商业企业充分认识到,要在未来竞争中占得一席之位,物流成本控制意义重大。按国家局卷烟网络建设工作的规定要求,商业企业要对卷烟物流成本进行单独核算,如何降低各项物流费用,从而降低单箱物流费用,是烟草物流面临的具体问题。因此,南宁市烟草公司对控制物流费用作为首要工作来抓,经过几年来一系列科学的摸索探究,在保证配送效率、节约经济成本的原则下,对物流配送模式、成本(费用)预警制度、配送线路、配送工具改进进行了一些实践,并取得了一些经验,以下是这些方面的一些探讨。     

卷烟商零动态线路优化和在途监控的研究及实现

本文通过研究烟草商业地市公司配送现状,分析其中存在的问题,在深入学习国家烟草局规范和标准基础上,采用GPS、GIS、GPRS等技术,借助禁忌搜索聚类算法、导航技术、基于启发式算法获得VPR问题实际上可操作的满意解、统计方法等设计,建立一套完整的智能化卷烟商零在途动态监管系统,大幅度提高了烟草商业配送运输效率,有效的降低了配送成本。      

山东烟区烤烟化学成分含量变化及聚类分析

采用聚类分析方法,对山东22个植烟县169个乡镇3年共计464个烤烟初烤烟叶C3F样品的化学成分进行了分析和评价。结果表明：山东烟区烤烟化学成分的平均值基本都在优质烟的适宜值范围内,说明山东烟区各项化学成分协调,是烤烟的优质产区;用聚类分析方法将山东烟区分为5类,即中糖中碱中氯区、低糖高碱中氯区、高糖中碱中氯区、高糖低碱中氯区、高糖中碱低氯区,多元方差分析和多重比较表明,各类间差异明显。     

改进的K-means算法

针对传统K-means聚类算法对初始点敏感性问题,根据数据样本分布,采用启发式的方法选取初始聚类中心点,设计了一种均衡化评价函数,由此函数为准则自动生成聚类数目.通过实验验证了该算法的收敛性.     

卷烟包装箱回收物流系统调度优化模型

为优化烟草行业包装箱回收工作,结合烟草行业包装箱回收物流过程的特殊性,针对卷烟工厂、卷烟包装箱回收中心、卷烟商业地区性配送中心构成的闭环物流系统网络,将卷烟工厂生产计划所需包装箱需求、卷烟包装箱回收过程中各环节的回收合格率、包装箱处理检测费用、处理中心回收能力、各环节之间单位运费等因素引入模型,建立了总成本费用最小的卷烟包装箱回收物流系统调度优化模型,结合实际案例数据,利用优化软件CPLEX得到其最优调度方案,并对影响优化方案的两个关键因素进行了分析。研究结果表明:利用包装箱回收物流系统调度优化模型可提高企业的经济效益,回收的包装箱合格率越高,回收经济效果越好;回收环节处理的成本越高,回收包装箱越没有价值。      

基于NSGA-Ⅱ遗传算法的烟用香精数字化调香研究及应用

为进一步提高烟用香精的创作效率,基于非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)最优解的多目标最优化遗传算法,以建立的344种单体香原料描述信息库和30组经验配方单为基础,建立了烟用香精数字化调香方法,并分别以花香和果香为调香目标,成功输出与调香目标较符合的数字化调香香精配方。结果表明:(1)得到的花香香精和果香香精在嗅香和卷烟加香风格上均较符合相应的目标要求;(2)花香香精的嗅香以花香(7.0分)和甜香(5.0分)为主体香韵,加香后卷烟烟气中花香、甜香和清香香韵有较大改善,分别由0.1、2.5和2.0分提高到2.5、3.3和3.0分;(3)果香香精的嗅香以果香(7.0分)、甜香(5.5分)为主体香韵,加香后能明显增强烟气中的果香、甜香和清香香韵,分别由0.5、2.5和2.0分提高到3.2、3.5和3.1分;(4)经过卷烟加香验证,两种数字化调香香精均能较好地与叶组配方相协调,对卷烟烟气品质特征有一定程度改善,较符合烟用香精要求;(5)该数字化调香方法可简化烟用香精调香过程,提高卷烟调香效率。     

基于扰动因子的准则函数下的聚类算法

针对初始聚类中心的选择对于K-均值算法的聚类结果非常敏感,且容易陷入局部极值的缺点,提出利用蚁群聚类算法来搜寻K-均值的初始聚类中心,同时通过在搜索空间增加一组逐渐递减的服从均匀分布的扰动因子,建立基于扰动因子的准则函数下的聚类算法.最后对蚁群聚类算法、K-均值聚类算法以及改进后的算法做了对比实验.实验结果表明,改进后算法的聚类能力更强.     

一种自适应的模拟细菌觅食算法

针对细菌觅食算法收敛速度慢,存储量大,不能解决高维问题的等缺点,给出了一种自适应的模拟细菌觅食算法.该算法.通过自适应调整细菌的搜索步长,加强了算法在优化初期的全局搜索能力.最后,用5个典型测试函数的实验结果,并与原始细菌觅食算法（BFA）及同样采用了参数调整策略自适应差分进化算法（ADE）和带压缩因子的粒子群算法（YSPSO）进行比较,说明了本文算法的有效性,且其优化能力优于BFA,ADE和YSPSO算法.     

织物变形舒适性的双群粒子群聚类研究

 针对传统聚类方法存在的一些问题,提出了一种具有个体交换策略的双群粒子群聚类方法,群1根据一个基于适应度的非线性公式动态更新惯性权重,群2采用固定权重,每进化一代,2群交换部分个体。将该方法应用于织物变形舒适性聚类中,以聚类中心作为粒子位置,通过粒子群优化算法获得最优聚类中心,采用最小距离准则对样本进行聚类。最后与模糊聚类做了简单比较,结果表明该方法结论合理,便于应用,为选择服装面料和评价织物性能提供了一种新手段。     

基于改进鸡群优化算法的食品拣取机器人路径规划

目的:优化多工位食品拣取机器人路径.方法:提出了 一种基于改进鸡群优化算法(Improved Chicken Swarm Optimization,ICSO)的食品拣取机器人路径规划方案,充分考虑单个工位点机器人最优拣取位置和多工位点之间机器人移动最短距离,构建多工位食品拣取机器人路径规划双层模型.利用密度峰值聚类算法...     

基于模拟退火的自适应正余弦算法

为克服正余弦算法寻优精度低、收敛速度慢、易陷入局部最优等缺陷,提出一种基于模拟退火的自适应正余弦算法。设置自适应参数r1,根据粒子自适应值的状态,动态调整参数r1,以增强算法的局部搜索能力;在简化的正余弦算法的位置更新公式中引入对数递减的惯性权重,更好的平衡算法局部搜索与全局搜索的能力;为增加种群多样性,对当前最优解添加高斯扰动,并根据模拟退火中的Metropolis准则接受新解,以避免算法后期陷入局部最优。10个标准测试函数仿真结果表明,改进后算法在收敛速度、寻优精度上更具优势。