时间窗约束下农产品物流配送路径优化研究

农产品需求量增加对物流配送提出较高挑战,基于此提出时间窗约束下农产品物流配送路径优化方法研究。依客户预期服务时间需求,取混合时间窗约束函数确定时间窗、物流配送车辆最大载重、配送路径长度与物流配送车辆约束条件,构建农产品物流配送路径优化模型;基于农产品物流配送需求改进传统遗传算法,求解构建模型,即获农产品物流配送路径优化结果。实验结果显示：相较生鲜农产品多车型冷链物流车辆路径优化,所提方法最优农产品物流配送路径获取迭代次数更少、配送路径长度更短、总成本更低,应用性能更佳。     

考虑时效性和品质性满意度约束的易腐品冷链物流配送

针对易腐品冷链配送环节存在的成本高、碳排放量大、客户满意度低等问题,从易腐品配送的时效性和品质性两方面度量客户满意度,并以此为约束考虑配送过程中的固定成本、运输成本、货损成本、制冷成本、惩罚成本以及碳排放成本,构建以总成本最小为目标的易腐品冷链配送车辆路径优化模型,设计改进遗传算法求解优化模型,分析求解算法的复杂度.数值实验结果表明,所设计的求解算法总能获得总成本更低、产品新鲜度更高以及碳排放量更少的配送方案,同时表明改进的遗传算法相比于传统遗传算法在成本节约以及客户满意度提高方面具有一定优势,在一定程度上验证了所建模型的合理性及求解算法的有效性.     

“双碳”背景下联合配送冷链物流模型及其求解算法

首先,基于“双碳”战略目标的提出以及物流企业低碳转型的发展趋势,以多中心冷链物流绿色车辆路径问题为研究对象,以碳排放成本、配送成本和时间窗惩罚成本之和最小化为优化目标,建立考虑联合配送和碳交易机制的冷链物流模型;然后,针对遗传算法局部搜索能力差、收敛速度慢等缺点,设计一种具有变邻域搜索操作和动态灾变机制的多种群遗传算法,以标准算例集验证该算法在寻优能力、稳定性、收敛速度等方面的优势;最后,通过实验验证所提出模型的有效性,并从联合配送、决策目标、碳交易机制等多角度进行分析,为冷链物流企业和政府提供管理启示.     

生鲜食品冷链低碳物流配送路径优化研究

基于冷链物流配送车辆节能减排的必要性，在考虑固定成本、运输成本、时间窗惩罚成本以及制冷成本的基础上增加碳排放成本，建立了以配送总成本最小为目标函数的冷链物流配送模型，提出了一种解决该问题的改进蚁群算法，并使用算例验证了模型和算法。实验结果表明，该模型和算法有效，可以为物流企业的配送决策提供参考。     

生鲜电商配送的TDVRPTW研究: 基于经济成本与环境成本兼顾的视角

基于经济成本与环境成本兼顾的视角,研究时变网络下生鲜电商配送的带时间窗车辆路径问题(TDVRPTW),综合考虑车辆时变行驶速度、车辆油耗、碳排放、生鲜农产品的易腐易损性、客户时间窗与最低新鲜度限制等因素,设计跨时间段的路段行驶时间计算方法,引入农产品新鲜度度量函数与碳排放率度量函数.在此基础上,以经济成本与环境成本之和最小为目标构建具有最低新鲜度限制的TDVRPTW数学模型,并根据模型特点设计一种自适应改进蚁群算法求解.最后采用案例验证所提出方法能有效规避交通拥堵时间段、降低总配送成本、促进物流配送领域的节能减排.     

改进量子粒子群算法的物流配送路径优化研究

传统物流配送路径优化方法存在运输成本高的问题,已经不能满足物流配送需求,为解决这一问题,设计了一种改进量子粒子群算法的物流配送路径优化方法.首先根据改进量子粒子群算法构造粒子实数编码,并确定物流配送路径优化目标,建立物流配送的运输固定成本和准时到达的目标函数,然后应用改进量子粒子群算法实现物流配送路径优化,最后采用具体实验对象分析了配送成本,实验对比结果表明,在多次物流配送过程中,传统方法配送方法比改进量子粒子群算法的物流配送路径优化方法的配送成本要高.     

基于时间窗和温度控制的生鲜商品物流配送优化方法

针对生鲜商品物流配送优化研究在对客户需求时间窗和生鲜商品温度控制合理结合方面存在的不足,考虑生鲜商品存在配送时效性强的特征,构建生鲜商品配送的物流成本和生鲜商品价值损失最小的双目标优化模型.首先,建立包含生鲜配送车辆的运输成本、温控成本、违反时间窗的惩罚成本的物流成本模型,并建立基于温度控制的生鲜价值损失模型;然后,根据模型特点设计考虑客户空间位置、需求商品温度控制和时间窗约束的改进K-means聚类算法,进而提出一种GA-TS混合算法,该算法结合遗传算法(GA)的全局搜索能力和禁忌搜索算法(TS)的局部搜索能力,通过与HGA算法、MO-PSO算法和IACO算法的对比分析,对模型及算法的有效性进行验证;最后,通过敏感度分析得到最佳生鲜商品配送温度和最佳聚类方案数,研究结果表明模型和算法是合理有效的,可为物流企业的生鲜商品配送优化提供参考和决策支持.     

考虑前置仓协作的两级生鲜配送路径优化研究

针对生鲜配送优化研究中存在的易腐烂变质、送达时效性低、物流成本高、车辆载重率低等问题,传统的配送方式难以有效适应生鲜物流,为此提出了前置仓协作的两级配送路径优化策略。考虑生鲜运输的时效性要求,结合冷藏车辆的固定成本、制冷成本、惩罚成本因素,以总成本最低为目标建立数学模型,设计改进遗传算法进行求解,并通过仿真实例验证模型和算法的有效性。结果表明,相比于前置仓传统的独立配送策略,前置仓协作的两级配送策略能够有效地降低配送成本。     

基于混合蚁群算法的冷链电动汽车车辆路径问题

用电动汽车进行冷链物流配送符合绿色物流的发展趋势。针对电动汽车冷链配送需消耗更多能源以维持低温环境,而电动汽车续驶里程短、充电时间长,致使运营成本高的现象,思考了电动汽车配送中的冷链车辆路径问题（REVRP）。考虑电动汽车能耗特点和社会充电站的充电需求,构建了以总配送成本最小为优化目标的线性规划模型,而目标函数由固定成本和可变成本构成,其中可变成本包含运输成本和制冷成本。模型考虑容量约束和电量约束,并设计混合蚁群（HACO）算法对其进行求解,其中重点设计了适合社会充电站的转移规则以及4种局部优化算子。在改进Solomon基准算例的基础上,形成了小规模和大规模两个算例集,并通过实验比较了蚁群（ACO）算法和局部优化算子的性能。实验结果表明,在小规模算例集中,传统ACO算法与CPLEX求解器均能找到精确解,而ACO算法在运算时间方面可节省99.6%;而在大规模算例集中,与ACO算法相比,结合4种局部优化算子的HACO算法的平均优化效率提升了4.45%。所提算法能够在有限时间内得出电动汽车REVRP的可行解。     

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。     

面向冷链物流配送路径优化的知识型蚁群算法

生鲜电商、冷链宅配的盛行使冷链物流订单呈现出"小批量、多批次、易腐坏"的特点,进一步增大了城市冷链物流配送路径优化的必要性与难度.鉴于此,同时考虑顾客满意度和道路拥堵状况,构建最小化总成本的冷链车辆路径优化数学模型.为求解该问题,将知识型精英策略下的禁忌搜索算子和动态概率选择的知识模型融入蚁群算法,设计一种新的知识型蚁群算法.通过对模拟实例和真实实例进行仿真实验,对传统蚁群算法、基于禁忌搜索改进的蚁群算法与所提出的知识型蚁群算法进行对比分析,验证了所构模型和知识型蚁群算法的有效性.     

基于Softmax回归的电力仪表分类

智能电网中变电站的智能化。要求变电站能够智能检测并记录反映其运行情况的开关状态、电表数据。现有的方法多是通过获得电表的图片,针对图片分析其状态、数据。然而在分析具体电表数据之前,需要对图片进行分类,判断当前图片对应哪一种电表。基于Softmax回归的电力仪表分类正是为了解决这个问题而提出的分类方法。分为图片预处理、降维、Softmax回归模型的训练三个步骤。在真实变电站电力仪表图片组成的实验数据测试下,能够保持非常高的识别率,从而有效地解决这一问题。     

时变网络条件下带时间窗的食品冷链配送定位—运输路径优化问题

为解决食品冷链配送系统优化问题,针对易腐品特性,结合配送网络时变特征进行行程时间分析,根据服务时间窗设计满意度函数,建立时变条件下的仿真模型;采用"预优化阶段+实时优化阶段"两阶段求解策略,利用分解法进行问题分解,设计最小包络聚类分析方法与混合遗传算法求解。仿真计算验证了模型和算法的有效性与研究的实用价值。     

一种基于冷链低碳物流路径的混合优化算法

冷链物流运输路径优化问题是国内外学者近几年研究的一个热点问题.首先分析了冷链物流运输的特点和需求,并且提出了考虑综合代价、带硬时间窗和容量约束的单物流中心车辆路径优化模型,其中综合代价包括固定代价、车辆运输代价、货损代价、制冷代价、时间惩罚代价和碳排放代价.车辆路径规划问题是一个NP问题,需要使用智能优化算法对解空间进...     

一种基于蚁群算法的物流配送VRP 解决方案

物流配送是目前物流发展的新趋势,在物流配送中,配送路径规划对于顾客的满意度以及经营总成本有相当大的影响。通过应用蚁群算法,实现了物流配送VRP的优化过程,建立的算法能在短时间内找到最佳车辆数及对应的最佳配送路径。通过数据测试,发现该算法收敛性较好,在较高服务水平的基础上,明显降低了配送成本。     

面向路径规划问题的虚拟多任务共生生物搜索算法

针对现有共生生物搜索(SOS)算法在求解路径规划等离散型优化问题时存在性能较差、收敛速度慢等问题,提出虚拟多任务共生生物搜索(VMTSOS)算法。首先根据双向映射解码策略,实现个体连续空间位置和离散城市序列转换;然后引入多任务优化思想构建虚拟多任务环境,设计多种群同时优化同一任务,并通过停滞阈值控制种群间信息迁移频率,当主种群达到停滞阈值时,将辅助种群中部分优秀个体替换为主种群劣质个体;最后对VMTSOS算法时间和空间复杂度进行分析。仿真实验表明,VMTSOS算法在求解多数TSP时均能快速收敛至各测试实例目前的最优解,而在求解冷链物流配送问题时,具有多种群辅助机制的VMTSOS算法能较大程度地降低最优总成本。