整车物流装载方案优化与验证

目的以轿运车使用数量最少为目标研究整车物流中乘用车的装载问题,以降低物流成本。方法建立轿运车混合装载的数学模型,并用枚举法列出混合装载的所有装载方案;筛选装载率在90%以上的方案建立组合矩阵,以此和乘用车的数量类型等作为约束条件,建立求解轿运车最少数量的数学模型;用遗传算法求最优解,并对计算结果进行验证。结果仿真结果表明遗传算法计算得到的最优配载方案与枚举出的最优解相近,但遗传算法计算时间仅为枚举法计算时间的1/200左右。结论用遗传算法对整车物流中乘用车的装载问题求最优方案的方法收敛速度快,计算结果与理论最优解相近,可兼顾计算时间和计算效果。     

基于改进禁忌搜索算法的整车混装配载优化方法

根据商品车、轿运车主要几何特征,分别对商品车结构和轿运车结构建模。考虑多目的地不同订单需求、商品车配载三维尺寸约束和轿运车运输能力约束为限制条件,以混合配载利润最大化为目标函数,建立轿运车配载优化模型。针对禁忌搜索算法易局部收敛的缺点,引入贪心算法,并在禁忌搜索算法中采用两种置换操作生成领域,进而设计了一种改进的禁忌搜索算法进行求解,应用Matlab软件进行仿真计算,仿真实验结果证明了算法的有效性。     

考虑仓储与运输一体化的物流系统运输方式选择

为解决运输与库存成本存在“二律背反”难以实现总物流成本最小的问题，建立了集仓储与运输一体的物流经济运输批量模型，对模型进行分析求解。研究发现，仓储和运输一体化系统最优成本是关于物流需求率的分段函数；当装载量无限大，铁路的规模运输效应优于公路运输；当装载量一定时，选择何种运输方式应该综合考虑物流需求率与装载量、单位运输成本和库存成本之间的关系。本文的结论对承运方选择运输方式提供了理论参考。     

基于改进蚁群算法的一类运输能力约束的生产-运输批量问题求解

针对生产与运输两个过程的联合决策,通过分析一类生产-运输批量优化问题,建立的混合0-1整数规划模型整合了多产品多阶段能力约束批量生产和产品运输。其中运输成本由运输工具使用数量决定,当企业内部运输能力不能满足运输需求时可将运输外包,但需支付更高的运输成本。根据此问题的特点,构造改进蚁群算法求解,令其信息素和启发信息都存在0和1两种状态下的不同取值,通过转移概率确定0-1生产准备矩阵,进一步得到生产矩阵和运输计划。仿真实验结果表明在生产批量决策的同时考虑运输,可以减少运输成本,令总费用最小,通过将实验结果与其他优化算法比较,所构造的蚁群算法寻优概率是100%,平均进化10代,平均耗时小于1 s,稳定性和求解效率均高于其他算法,是求解这类问题一种有效与适用的算法。     

基于移动信息化技术的物流配送GPS管理系统应用

通过分析物流行业信息化的特点及发展趋势，提出了移动互联网在物流行业的具体应用，并对GPS管理系统进行了设计，可以帮助物流企业提高工作效率，降低运输成本，保障运输安全。     

基于混沌烟花算法的多车型供应链物流运输调度方法

由于传统调度方法以动态供应链的全局化角度出发,及时性较差,无法适应多车型物流运输环境,因此该文提出基于混沌烟花算法的多车型供应链物流运输调度方法。通过计算空间兼容量得到各车型的调度能力与运输能力,并基于混沌烟花算法的全局搜索寻优能力实现运输路径决策,设计了一个以运输路径畅通、运输成本较低、车辆油耗较低为目标的多车型供应链物流运输调度模型。利用该文方法求解1个供应商与20个零售网点的多车型供应链物流运输调度问题,用到3种车型,总运输距离为5081km,总油耗为525.84L,经验证该方法具有较强的寻优能力。     

一类求解带随机成本的生产运输问题的线性逼近方法

生产和运输集成计划问题在许多工业工程领域都普遍存在。要给出最优的生产和运输计划就必须考虑实际工业管理过程中存在的不确定性因素。本文研究了生产厂家的生产能力、商家的需求量和单位运输成本等因素为随机变量情况下的产品生产与运输成本问题,建立了该类问题的随机优化模型。在一定的假设条件下,推导了所建模型的确定等价类。基于问题的结构特征,提出了求解生产和运输计划的一种线性逼近方法,数值例子表明该种方法的应用前景。     

连锁超市考虑越库作业的多车型车辆路径研究

针对连锁超市需求品类多、配送成本高的问题,采用越库作业的方式来减少物流运输中的库存成本,考虑到降低车辆的运输成本,在越库中心使用多车型的配送方式,以便更好地提高车辆的满载率。将物流过程分为集货、送货两阶段,采取集货过程同类型车辆协同取货和送货过程使用多车型配送的方式;为此,以车辆的运输成本、固定成本最小化为目标,建立具有多车型的越库配送车辆路径优化模型;考虑模型复杂性,设计改进遗传算法对模型进行求解,通过扫描算法产生初始种群;最后结合算例将单车型和多车型的运输成本进行比较,对模型和算法进行验证分析。结果表明,具有多车型的越库作业能有效地提高连锁超市的运作效率,降低物流成本。     

物流优化问题的EXCEL解

针对汽车销售物流实例,讨论多点生产、跨地域销售的大型企业,在销售物流中如何用优化方法节省运输物流成本的问题.同时研究应用EXCEL求解线性规划实际问题的方法.最后还深入讨论了求解过程中应当注意的问题.提供的方法具有实用价值,同时从文中明显看出,此类多点生产和销售的大型企业在在企业建立时就必须综合考虑优化布局,才可以有效地减少产品物流成本.     

快递包装回收物流系统及其最优调运方案设计

针对快递包装回收成本较高、回收效率较低等问题,从快递包装回收物流系统主体要素和运作模式两个方面阐释了3类典型回收系统,分析了各系统的具体运作模式及流程。在此基础上,构建了快递包装回收物流系统最优调运方案的基本模型,运用表上作业法对多维中转运输问题进行求解。算例结果表明,通过归纳各类回收模式将现实问题进行模型化分析得出的最优调运方案,并与传统的调运方案相比,将快递包装经过有效中转,能较大降低快递包装回收物流系统的运输成本。     

主机厂零部件JIT供应物流规划与应用

为了解决主机厂供应物流交付不及时、卸货位忙闲不均、物流费用不透明、运输效率和服务水平低、管理不可控的现状问题,应用“5W3H”和问卷调查法提出了A车型发动机和变速箱供应物流采用取货制的解决方法。建立了基于平准化、准时化的物流和信息流模型,基于三流合一建立了物流、信息流和资金流作业流程。通过规划方案在试点改善中的应用,使配送中心库存由10 d降为3 d,运输车辆由16台减为8台,每年降低运输费用1 000万元。结果表明该研究成果对于企业提升物流管理水平、降低供应链物流成本和增强整体竞争力具有指导作用。     

产品包装物流运输中心优化选址的技术经济研究

运用鲍姆尔－沃尔夫模型定量研究企业产品包装物流运输中心的优化问题,缩短运输距离,减少企业产品包装在物流运输中的消耗损失费用,提高企业产品包装物流运输中心效益,优化企业产品包装物流运输费用和过程。其结果对现代企业提高产品包装物流动输效益有重要的决策参考价值和指导意义。     

A bi-objective model for design and analysis of sustainable intermodal transportation systems: a case study of Turkey

This paper presents a mixed-integer linear optimisation model to analyse the intermodal transportation systems in the Turkish transportation industry. The solution approach includes mathematical modelling, data analysis from real-life cases and solving the resulting mathematical programming problem to minimise total transportation cost and carbon dioxide emissions by using two different exact solution methods in order to find the optimal solutions. The novel approach of this paper generates Pareto solutions quickly and allows the decision makers to identify sustainable solutions by using a newly developed solution methodology for bi-objective mixed-integer linear problems in real-life cases.     

Multimodal Fuzzy Downstream Petroleum Supply Chain: A Novel Pentagonal Fuzzy Optimization

The petroleum industry has a complex, inflexible and challenging supply chain (SC) that impacts both the national economy as well as people’s daily lives with a range of services, including transportation, heating, electricity, lubricants, as well as chemicals and petrochemicals. In the petroleum industry, supply chain management presents several challenges, especially in the logistics sector, that are not found in other industries. In addition, logistical challenges contribute significantly to the cost of oil. Uncertainty regarding customer demand and supply significantly affects SC networks. Hence, SC flexibility can be maintained by addressing uncertainty. On the other hand, in the real world, decision-making challenges are often ambiguous or vague. In some cases, measurements are incorrect owing to measurement errors, instrument faults, etc., which lead to a pentagonal fuzzy number (PFN) which is the extension of a fuzzy number. Therefore, it is necessary to develop quantitative models to optimize logistics operations and supply chain networks. This study proposed a linear programming model under an uncertain environment. The model minimizes the cost along the refineries, depots, multimode transport and demand nodes. Further developed pentagonal fuzzy optimization, an alternative approach is developed to solve the downstream supply chain using the mixed-integer linear programming (MILP) model to obtain a feasible solution to the fuzzy transportation cost problem. In this model, the coefficient of the transportation costs and parameters is assumed to be a pentagonal fuzzy number. Furthermore, defuzzification is performed using an accuracy function. To validate the model and technique and feasibility solution, an illustrative example of the oil and gas SC is considered, providing improved results compared with existing techniques and demonstrating its ability to benefit petroleum companies is the objective of this study.     

Delivery Invoice Information Classification System for Joint Courier Logistics Infrastructure

With the growth of the online market, demand for logistics and courier cargo is increasing rapidly. Accordingly, in the case of urban areas, road congestion and environmental problems due to cargo vehicles are mainly occurring. The joint courier logistics system, a plan to solve this problem, aims to establish an efficient logistics transportation system by utilizing one joint logistics delivery terminal by several logistics and delivery companies. However, several courier companies use different types of courier invoices. Such a system has a problem of information data transmission interruption. Therefore, the data processing process was systematically analyzed, a practically feasible methodology was devised, and delivery invoice information processing standards were established for this. In addition, the importance of this paper can be emphasized in terms of data processing in the logistics sector, which is expected to grow rapidly in the future. The results of this study can be used as basic data for the implementation of the logistics joint delivery terminal system in the future. And it can be used as a basis for securing the operational reliability of the joint courier logistics system.     

A dynamic lot-sizing model with multi-mode replenishments: polynomial algorithms for special cases with dual and multiple modes

This paper generalizes the classical dynamic lot-sizing model to consider the case where replenishment orders may be delivered by multiple shipment modes. Each mode may have a different lead time and is characterized by a different cost function. The model represents those applications in which products can be purchased through various suppliers or delivered from a single source using various transportation modes with different lead times and costs. The problem is challenging due to the consideration of cargo capacity constraints, i.e., the multiple set-ups cost structure, associated with a replenishment mode. The paper presents several structural optimality properties of the problem and develops efficient algorithms, based on the dynamic programming approach, to find the optimal solution. The special, yet practical, cases of the two-mode replenishment problem analyzed in this paper are analytically tractable, and hence, the respective problems can be solved in polynomial time.     

考虑客户满意度的车辆路径优化研究

针对传统的车辆路径问题较少关注客户满意度的情况，以客户对服务时间和货物完好性的要求来衡量客户满意度，构建基于模糊时间窗的时间满意度函数和基于货损率的货物完好满意度函数，在此基础上以客户满意度最大和运输成本最小为目标建立优化模型，设计相应算例并利用LINGO17.0软件进行求解，与中小物流企业常用的扫描法进行对比验证模型的有效性。结果表明：利用LINGO17.0求得的优化结果与扫描法相比，虽然运输成本有一定增加，但相应的平均客户满意度提高了36.3%，建立的模型能较好地平衡客户满意度和运输成本，对于物流企业配送路径的决策优化有一定的参考价值。     

低碳环境下冷链物流企业库存-配送优化

目的 优化冷链物流企业库存-配送的路径,以降低企业冷链物流的成本.方法 考虑冷链物流企业库存和配送环节产生成本的因素,并结合我国关于碳减排的碳交易政策,将企业的碳排放代价同其他代价综合考虑,建立以总代价最低为目标的成本模型,设计并改进麻雀搜索算法进行计算.结果 通过使用MatlabR2018b进行仿真实验,将采用麻雀搜索算法计算的仓储-配送作业总代价与其他经典算法进行比较,在1个仓储配送任务内,代价可减少2％～4％,验证了麻雀搜索算法解决文中代价模型的有效性.结论 该研究为冷链物流企业库存-配送优化问题提供了一种新型的解决方法,具有较强的操作性和实际意义.     

基于区块链的食品冷链质量安全信息平台构建

目的 研究区块链技术在食品安全领域,尤其是在生鲜食品冷链物流质量安全监测中的具体应用,以加强食品质量安全管理,提高食品冷链供应链效益.方法 分析生鲜食品冷链物流质量安全管理的薄弱环节,论证区块链技术的食品冷链质量安全监测适用性基础上,以区块链为底层技术构建食品冷链质量安全信息平台,研究区块链技术的创新应用对食品冷链质量安全管理的提升效果.结果 应用区块链技术构建了数据统一、运营高效的生鲜食品冷链质量安全信息平台,对食品质量安全信息进行了实时采集,实现了质量安全风险即时预警、质量安全问题有效溯源,有助于重塑食品质量安全生态系统.结论 区块链作为分布式账本、数字签名、溯源存证等一系列核心技术的组合,基于区块链技术创建食品冷链质量安全信息平台,能够强化微生物污染监测、缩短食品冷链在途时间,并使质量安全问题得到有效追踪溯源,对于加强食品质量安全管理、促进生鲜食品供应链优化有重要意义.