大型物流车辆配送线路自适应调度方法

为了有效提高物流配送车辆的利用率,降低配送车辆的空载率及物流运输成本,需要对大型物流车辆配送线路自适应调度方法进行研究。当前方法多是采用通过对物流车辆配送过程中的调度与路径选择进行分析,建立多类型的物流配送车辆调度模型,并构建改进后的遗传算法,对物流调度模型的算法效率以及计算时间和复杂度进行优化,以获取物流车辆配送调度问题的最优解,但该方法存在过程较为繁琐的问题。为此,提出一种大型物流车辆配送线路自适应调度方法。该方法首先建立物流车辆配送线路调度问题的数学模型,为实现自适应调度方法对数学模型进行优化求出最优解,利用蚁群算法对物流车辆配送调度数学模型的最优解进行优化,获取最优路径的适应度初始化蚁群算法的各客户点之间的信息素,从而得出了优化的最优路径;以优化的最优路径完成对大型物流车辆配送线路自适应调度。仿真实验表明,利用蚁群算法不仅加快了物流配送路线调度优化问题求解的速度,降低了物流运输的成本,而且获取了最优解的概率,比其他调度算法具有更明显的优势。     

车辆配送路径轨迹弧长偏差可视化校正仿真

由于车辆配送路径轨迹偏差会延长货品配送时间,影响物流服务质量。针对传统配送路径轨迹偏差校正方法校正性能不足的问题,提出一种基于GPS和地图匹配的车辆配送路径轨迹弧长偏差可视化校正方法。利用GPS定位目标物流车辆当前所在位置,并将所得到的位置信息显示在电子地图上;将电子地图上所显示的路径轨迹与规划的地图道路进行匹配,确定偏差范围;根据偏差范围,进行路径偏差校正。实验结果表明,与三种传统配送路径轨迹偏差校正方法相比,利用所提方法进行车辆配送路径轨迹弧长偏差可视化校正,得到的校正路径与规划路径之间的拟合优度更接近1,且车辆配送效率较高,由此说明该方法校正性能更强。     

打车软件在城市配送中的应用研究

本文对我国物流行业发展现状做了研究,就物流信息不流通、城市物流配送社会化及专业化程度不够、城市配送基础设施落后、物流运输车辆利用率低、物流同城配送时效性较低等问题做了详细的分析,以及提出了相应的解决方案。即提出社会车辆调度平台的建设方案,以及构建物流车辆调度信息系统,从而改变物流车辆调度的现状,节约物流运输成本。在系统构建中,通过两个独立的平台即"物流公司与出租车联合配送APP",以及"车辆合作调度信息平台"来解决车辆调度问题。     

无线网状网络的多路径路由与调度算法

提出了一种保障服务质量的多路径路由算法,数据分组可通过多条不同的路径进行传输,以提升网络总吞吐量性能.进一步提出了一种多路径调度策略.通过使用调度策略,基于当前可用带宽信息和路径所引入的时延信息,数据分组在传输前可被分成多段并通过不同的路径发送,根据路径时延调整优化调度策略,从而使得数据可通过在不同的路径上进行更高效地传输.仿真实验进一步验证了本文提出的路由机制和调度策略在不同网络负载下的优越性.     

基于免疫计算的多车物流配送自适应规划仿真

物流配送中的车辆调度是配送管理及决策的关键问题。多车辆的配送过程不仅要考虑车辆的配送效率，还要满足物流的配送时间约束以及车辆的装载率。为实现多车物流配送的自适应规划，引入免疫计算方法，将配送目标看作免疫算子，模仿其在免疫系统中的衍生规律及配送时间、需求点需求等信息。通过权重变换法初步划分待规划任务种群，平衡种群权重值。将物流配送需满足的时间、装载率、行驶距离等作为目标，采用定义法给出对应目标函数。根据免疫计算的遗传寻优步骤，按照目标函数逐一代入，并得出最优的自适应规划方案。仿真结果证明，所提规划方法的车辆配送路径和时间均更短，可以解决多车物流在复杂情况下的配送问题。     

大数据视角下时变路网的生鲜冷链车辆-库存调度优化研究

为了减少生鲜冷链物流总成本,不仅将配送涉及的库存成本和车辆运输成本联合考虑,而且在多温共配时考虑配送车辆的容积,并根据大数据角度得到的各路段不同时段的不同平均车速,建立时变路网的生鲜冷链车辆-库存调度的优化数学模型,采用改进的萤火虫算法对其进行求解。企业实际算例表明,相比人工调度方案节省了28%的成本。这说明时变路网与多温需求下的生鲜冷链车辆-库存调度解决方法是可行的。     

基于遗传算法的物流配送系统的设计与实现

摘 要 为提高中小型物流企业在市场中的竞争能力,文章提出了基于遗传算法的智能化解决方案。文章论述了基于遗传算法的物流车辆配送系统的设计与实现,详细阐述了基于自然数编码的遗传算法在物流车辆调度中的运用等关键技术。通过模拟测试,效果良好。系统适合于任何中小型物流公司用于调度车辆来实现智能化配送。     

基于人工代谢系统的物流管理

本文提出了一种人工代谢算法。通过对算法的模型和相关参数进行定义,阐述了基于人工代谢系统在物流调度中的应用实例。文中给出了一个供应链的拓扑结构图,运用人工代谢算法的原理对物流配送和逆向物流的过程进行了讨论,并对该配送网络进行了相关性能的分析。通过调节相关参数,给出了相应的物流优化配送路径。通过对物流网络的分析表明：在人工代谢算法下,物流网络的配送效率得到了较大提高。网络负荷的均衡性得到了很大改善。     

基于GIS技术和加权kNN算法的实时揽件调度方法

在物流末端的配送服务中,实时揽件调度研究尚处于空白。基于GIS技术、Web技术和移动开发技术,构建了针对“最后一公里”配送的智能物流信息系统。在此系统框架内,改进加权kNN分类算法实现快递人员的实时揽件调度。通过在菜鸟驿站某网点配送活动中的应用,表明智能物流信息系统能有效提升物流网点的服务质量,实时揽件调度方法也对解决实际问题效果显著。     

基于聚类的城市共同配送海量订单调度问题研究

针对云物流环境下城市共同配送海量订单调度难的问题,本文提出基于订单聚类的调度算法.首先针对单中心多车辆调度问题,提出基于单亲遗传的优化调度算法;在此基础上综合考虑城市配送中心的地理位置、车辆及配送点的地理位置、货物的种类、需求量,提出采用蚁群算法构建基于配送中心的海量订单聚类、优化调度算法.     

多目标应急物流双向配送的关联反馈模型仿真

为了能够及时将物品输送至目的地，尽量避免紧急事件带来的负面影响，提出基于关联反馈的多目标应急物流双向配送方法。分析受灾区域路段的可通行性，考虑多影响因素下的应急物流配送路段相对长度，基于ANP理论构建关联反馈结构模型，并利用模型对应急物流双向配送的难易程度展开分析，计算多影响因素的权重系数，基于计算结果获取应急物流配送路径当量长度；再以此建立应急物流配送模型，通过上述模型制定合理的配送方案，从而实现多目标应急物流双向配送。实验结果表明，通过对所提方法开展配送总线路长度对比测试、平均耗时对比测试，验证了上述方法的有效性。     

农村电商物流下无人机与车辆协同配送路径优化研究

无人机配送正在成为解决物流末端配送难题的重要手段。无人机与车辆协同配送模式克服了无人机配送能力不足、安全性不高的弊端，是无人机参与配送的重要途径之一。针对农村电商物流“最后一公里”配送难、配送贵问题，考虑无人机与车辆协同方式、多无人机多包裹配送等约束，以配送成本最小化为目标构建混合整数规划模型并提出一种两阶段算法对无人机与车辆协同配送路径优化问题进行求解。第一阶段通过带约束的自适应K-means算法确定车辆停靠点范围，第二阶段设计爬山算子与分裂算子改进遗传算法，求得无人机与车辆配送路径。最后，通过算例实验验证了模型和算法的可行性与有效性。研究成果有望为农村电商物流末端配送降本增效提供新思路和参考价值。     

带移库的多仓库烟草物流调度研究

在现代物流中,烟草公司的物流配送任务的调度是一个典型的VRP问题,特别是多仓库多配送点的物流配送问题,受影响的因素。主要考虑带移库的多仓库配送情况,将其划分为几个单仓库多配送点的车辆路径问题,再通过禁忌搜索算法的计算,给出一种物流车辆调度问题的配车方案,通过实践的方法找到了一种最优解,从而为公司产生经济效益。     

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。     

电商配送中的车辆调度问题优化研究

电子商务环境下的物流配送产生了新的特点,在传统方式下建立的物流配送系统已不能完全满足电子商务的需要。针对电商配送终端客户具有配送需求量小、品种多、位置较分散的新特点,研究电子商务环境下的车辆调度问题,用聚类分析法划分配送区域,建立VRPTW模型,采用遗传算法对模型加以求解。通过仿真实验,与传统的VRP模型求解进行比较,发现优化后的成本比未优化的成本低,验证了关于VRPTW优化模型求解方法的有效性。     

基于模糊时间窗的智慧物流越库调度仿真研究

在越库配送中商品和货物到了配送中心后直接可在站台上向客户配送,能够有效降低库存和运输成本,但是对车辆调度效率要求较高。若进出站台的车辆得不到精准排序,会直接影响货物出站时间。为进一步提升越库调度效果,提出基于模糊时间窗的智慧物流越库调度方法。基于物流越库类型的分析结果,结合模糊时间窗制定调度目标函数以及约束条件,构建物流越库调度模型。引入萤火虫算法对调度模型求解,获取模型最佳目标函数值,输出模型调度结果,实现智慧物流的越库调度。实验结果表明,上述方法对物流越库调度模型的求解与最优解的差距最小,且物流调度范围对其影响不大,可在10s之内完成智慧物流的越库调度,应用效率较高。     

多物流中心协同配送车辆调度模型研究

提出了基于多Agent的物流中心协同配送车辆配载调度系统框架。系统中的Agent以自组织方式暂时结盟,结盟原则是联盟内成员完成物流任务成本最小。重点研究了联盟成员实施协同配送车辆配载调度优化算法以及结合配送货物共有性、车辆负载及行驶路径的基因自适应换位算子,并就实施协同配送利益分享协商模型中的协商协议、协商策略进行重点分析。实验结果表明,自组织协同配送可以降低成本,提高物流配送效益。     

考虑碳排放的冷链物流轴幅式网络多目标优化

针对传统冷链网络优化模型忽视碳排放量的不足,基于绿色物流、共享经济的相关理念,在轴幅式理论下对多个区域的冷链配送进行资源整合后进行共同配送,提高冷链配送车辆的满载率。同时,构建考虑碳排放成本在内的总成本最小和最大化客户满意度的多目标优化模型,达到降低总成本和满足客户最大满意度的目的,实现经济效益和环境效益共赢的状态。以客户满意度来表示物流网络系统的可靠性和服务质量,并结合易腐品的新鲜度对时间的敏感性,引入货损成本。最后,设计粒子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,有效解决冷链物流网络的网点布局和运输配送问题。     

基于车辆配送线路的区域协同配送方法

针对单物流中心大规模多区域的物流配送中存在的车辆路径规划不合理、装载率不高的问题,提出了一种基于车辆配送线路的区域间协同配送方法。该方法通过配送区域间的拓扑关系生成区域协同配送网络,进而依据一次配送中的有货区域信息生成车辆初始配送线路,并对具有相邻关系的线路进行配送线路间调整,从而形成最终的车辆途径配送区域的配送线路。在此基础上,依据配送区域内订单的分布情况以及单一区域扫描-遗传算法的配送方法,设计了沿配送线路的区域间协同配送方法。最后,通过选取“步步高”商业物流管理系统中的实际配送数据对模型和算法的有效性进行了验证分析。     

物流运输调度问题的混沌烟花算法——基于多车型供应链

为了满足供应链物流的不同需求，考虑多种车型、车辆容量、车辆油耗、车辆最大配送距离等约束条件，以最小油耗、最短配送距离为目标，建立多车型供应链物流运输调度模型（Multi-Type Vehicle Routing Problem in Supply Chain，MTVRPSC），并提出一种混沌烟花算法求解该模型。该算法以烟花算法为核心，提出一种编解码策略实现连续空间到MTVRPSC离散空间的映射，重新定义算法的适应度函数、适应度值和适应度的比较方法，并采用混沌初始化策略和混沌搜索策略来增强算法收敛效果。实验结果表明，所提出的算法在求解MTVRPSC时具有较强的寻优能力和稳定性。