基于GIS的物流配送系统路径优化的算法

物流配送系统的车辆旅途问题是一个NP-hard问题。文中针对某烟草物流配送系统，将其配送路径抽象为TSP问题，完成现实空间到问题空间的映射，使实际问题转化为平衡运输问题的数学模型，采用单纯形法和贪婪法配合使用，从而求出最优解或满意解。实践证明：这种组合方式是相当成功的。     

基于改进蚁群算法的物流配送路径优化

随着社会的不断进步,配送车辆最短路径优化问题已广泛应用于交通运输、网络购物、物流配送等与生产生活息息相关的问题,然而配送车辆路径优化的计算比较复杂.文中建立在带约束条件的多车辆物流配送问题模型的基础上,运用改进的蚁群算法解决物流配送过程中的路径选择问题.通过对信息索的全局和局部更新规则进行改进,和传统的最值蚁群算法进行比较,算法的收敛速度和全局搜索能力得到提高.文中最后成功将改进后的蚁群算法应用于多车辆物流调度路径优化问题.结果表明该优化算法性能受优.     

基于并购算法的物流配送路径优化的研究

优化物流配送路径是一个经典的NP问题,构造基于并购算法的物流配送路径优化的模型。经过多次模拟实验,可以快速获取物流配送路径优化问题的最优解或近似最优解。由此得出并购算法在求解物流配路径优化方面有较强的优越性。     

基于物流配送路径的优化算法研究

目前,对物流配送车辆优化调度问题(VRP)还是一个研究热点,许多学者采用了各种优化方法来解决实际问题。该文综述了物流配送车辆调度问题的各种优化方法,对其发展历程、优缺点、适用性等都作了详细的说明,并对它们作以比较分析,从而找到最适合现实状况的优化方法。     

基于混合蚁群算法的物流配送路径优化

基本蚁群算法在优化过程中存在搜索时间长、易陷入局部最优解的缺点.研究构造了一种基于蚁群算法的混合算法,利用蚁群算法首先求出问题的基本可行解,采用遗传变异中的单亲逆转算子进行再次优化,求得问题最优解.对物流配送路径优化的仿真试验表明,相对于基本蚁群算法和遗传算法,混合算法的优化质量和效率更优.     

基于改进蚁群算法物流配送路径优化的研究

针对物流配送路径优化问题的特点,提出利用蚁群算法建立数学模型,并对蚁群算法进行了改进。通过局部优化的处理,加快了改进后算法的收敛速度,并提高了全局搜索能力;对信息素的更新方式加以改进,进而提高了蚁群算法的自适应性,使得算法在执行过程中可以根据收敛和进展情况,相应地调整信息残留程度,从而进一步提高收敛速度或全局搜索能力。通过实例计算验证,使用改进后的蚁群算法优化物流配送路径,能够快速并有效地求得问题的最优解。     

基于改进自适应遗传算法的物流配送路径优化研究

针对物流运输中带软时间窗车辆路径优化问题,提出一种改进的自适应遗传算法。为消除遗传算法初始种群随机性强,个体分散的缺陷,采用精英保留选择方法,加快算法的收敛速度,同时提出了交叉概率和变异概率自适应调整的交叉和变异方法,进化过程中交叉概率和变异概率根据适应度、进化代数和进化过程中个体未改变数目个数来自适应变化,提高算法的局部搜索能力,有效避免了算法出现未成熟收敛的情况。将新的自适应遗传算法(New Improved Adaptive Genetic Algorithm,简称NIAGA)应用于该路径优化问题的求解,实验结果表明改进后的自适应遗传算法在求解物流配送路径优化问题上有明显优势。     

基于智能Petri网的物流配送路径优化算法

基于智能Petri网构建了物流配送路径的优化模型。通过定义智能Petri网的运行规则,得到了基于智能Petri网的物流配送路径优化算法与计算流程,分析了车辆在交叉口的实际延误阻抗对配送分析的影响。该算法具有求解不需要对物流网络图作任何修改和容易实现配送过程的动态模拟的特点,利用该算法可以获取配送车辆从出发点到城市中任何一个节点的最优路径。将算例与改进的Dijkstra算法进行了对比分析,结果表明了该算法的可行性和有效性。     

基于Spark的蚁群算法在物流配送路径优化问题中的应用研究

为优化物流配送路径、降低物流成本,提出利用基于Spark的蚁群算法求解物流配送最优路径。充分利用Spark提供的基于内存的RDD,将蚁群封装成RDD,经过一系列的RDD转换操作,从而实现蚁群在云计算集群中分布式地并行构建可行解的过程。实验表明,该算法大幅降低运行时间和计算成本,提高了蚁群算法搜索最优物流配送路径的效率。     

基于改进遗传算法的物流配送路径优化研究

通过对物流车辆配送过程的研究分析,建立了不带时间窗约束的物流车辆配送路径优化模型。针对普通遗传算法早熟和易陷入局部最优的缺点,通过引入小生境技术对遗传算法进行了改进。其中,选择操作采用了最优个体保留和轮盘赌结合的策略,交叉操作采用最优路径子路径保留策略;变异算子保证个体逐代进化。个体交叉前的配对选择以及交叉完毕后的调整都引入了小生境选择机制。这些方法大大增强了种群的多样性和全局寻优能力,加速了算法的收敛。最后通过实例验证了算法的可行性、实用性和高效性。     

基于贪心算法的物流配送系统的设计与实现

物流行业的发展使得越来越多的物流系统涌现。针对目前物流系统在配送过程中存在路径选择问题,设计与实现了基于贪心算法的物流配送系统。该系统利用贪心算法自动选择最短配送路径,简单快捷。使用eclipse作为开发环境,MySQL作为后台数据库,采用Spring、SpringMVC、MyBatis整合框架进行开发,实现了用户管理、路线制定、订单管理等功能。     

物流与供应链的优化技术

在分析了物流供应链问题域特点的基础上,讨论了在供应链不同阶段中可通过优化技术解决的问题。在进一步分析了优化技术所包含关键内容的基础上,就当前物流与供应链中优化技术应用遇到的问题和挑战,给出了自己的观点和解决方案。     

自适应大邻域搜索算法在无人机物流路径规划问题中的应用

近年来无人机在物流运输领域发展十分迅速,这其中一个重要原因是无人机可以应对各种复杂的交通环境如城市的交通拥堵和乡村偏远地区的较差路况.而路径规划则是其在实际应用过程当中的一个重要环节,本文针对于此设计了一种自适应大邻域搜索算法来解决该问题.该算法通过引入自适应的机制来对传统的邻域搜索进行改善,使其能具有找到更好的解的潜力.在一些经典数据集上的仿真实验显示,本文提出的算法具有较强的鲁棒性和稳定性.另外通过该算法和其他元启发式算法的对比实验验证了本算法能够有效地减少使用无人机进行物流配送的费用.     

WDM全光网络中优化组播路由的遗传算法

在WDM网络中，路由和波长分配是紧密联系在一起的，即在建立光连接的过程中，不但需要确定路由，还要为该路由分配合适的波长资源。该文给出了一种遗传算法以解决在给定一组时延受限的组播请求的情况下，如何为这些组播请求建立合适的组播路由树，从而使得该组组播树所占用的波长数最小的问题。通过使用一种合适的二维染色体编码表示，并设计适合问题的交叉和变异操作，从而算法可以有效地搜索假设空间，实验模拟结果表明了该算法具有快速有效的特点。     

基于蚁群算法的危险品物流线路优化应用研究

近年来,随着石油工业、化学工业、核能源工业等产业的快速发展,作为能源、原材料和消费品使用的危险品的流通量越来越大,流通范围越来越广。因此,危险品物流的需求量也越来越大,它作为一种特殊的专业物流,正得到较快的发展。[1]在物流诸多环节中,配送占有重要的地位。该文主要从危险品的角度出发,针对物流配送问题中配送路线的选择进行分析研究,考虑实际中可能出现的约束条件:时间约束、节点约束和对象约束,建立与实际配送相符合的数学模型,将定性问题转化为定量问题。蚁群算法具有正反馈、并行计算、较强的鲁棒性等诸多特点,在很多领域有着广泛的应用。利用蚁群算法对危险品物流配送优化问题进行求解,是本文的重点研究问题之一。通过对蚁群算法中各参数的实际意义以及参数改进方面进行的研究,对蚁群算法的参数选择方面进行了改进,使其更能适应实际的需要,在此基础上提出了一种基于蚁群算法的满足约束条件的危险品物流配送路线优化问题的解决方案。     

基于改进蚁群算法的智慧物流调度规划

随着物流业的大力发展,通过发展智慧仓储物流,可以极大降低物流成本,加快产业的发展.本文提出了一种在智慧仓储中的AGV车辆系统避碰路径规划,首先利用带时间窗的栅格方法模拟了AGV的制造车间工作环境,提出一种改进蚁群算法,通过改进概率转换公式和信息素更新规则,最后仿真结果验证了该算法可以解决多个AGV的避障路径规划问题,进而实现智慧仓储物流.     

基于蚁群算法的危险品物流线路优化应用研究

近年来,随着石油工业、化学工业、核能源工业等产业的快速发展,作为能源、原材料和消费品使用的危险品的流通量越来越大,流通范围越来越广。因此,危险品物流的需求量也越来越大,它作为一种特殊的专业物流,正得到较快的发展。在物流诸多环节中,配送占有重要的地位。该文主要从危险品的角度出发,针对物流配送问题中配送路线的选择进行分析研究,考虑实际中可能出现的约束条件：时间约束、节点约束和对象约束,建立与实际配送相符合的数学模型．将定性问题转化为定量问题。蚁群算法具有正反馈、并行计算、较强的鲁棒性等诸多特点,在很多领域有着广泛的应用。利用蚁群算法对危险品物流配送优化问题进行求解．是本文的重点研究问题之一。通过对蚁群算法中各参数的实际意义以及参数改进方面进行的研究,对蚁群算法的参数选择方面进行了改进．使其更能适应实际的需要,在此基础上提出了一种基于蚁群算法的满足约束条件的危险品物流配送路线优化问题的解决方案。