基于碳排放和分类用户满意度的冷链物流路径优化

企业需要在考虑分类用户满意度的前提下降低企业配送成本.同时基于碳中和概念,面对可能的碳税和碳限政策,也需要制定合理的方案来降低企业成本.针对冷链物流路径优化问题,构建了考虑分类用户满意度和碳税碳限政策的冷链物流成本模型,融合遗传算法和蚁群算法设计出Aco-Aga和Aga-Aco算法,并分别对模型优化效果进行对比,Aco...     

考虑碳排放的冷链物流配送路径优化

为解决生鲜农产品配送成本和碳排放量的双高问题,提出了一种以最小化配送成本为目标的冷链物流路径优化模型。该模型将配送过程中的碳排放量转化为碳排放成本,并采用结合2-opt 优化算子的改进遗传算法对模型进行求解。通过数值仿真实验证明：虽然引入碳排放量约束配送路径距离增加了 3.205 km,但是碳排放量和配送成本分别下降了 1.99% 和22.10%,此数据证明了该模型和算法的可行性。     

基于系统思想的冷链物流研究

诸多具有实力的3PL企业,都尝试着开展了冷链物流运营。然而,反馈信息显示:其综合效益目标仍存在巨大挑战。包括:物流设施设备、物流信息平台、节点间的融合及利益分配机制等方面。对此,应以"生产力与生产关系"出发研究冷链物流各片段的优化与整合路径。即基于系统思想的冷链物流构建,实则是"生产力"分系统和"生产关系"分系统的有机组合。     

冷链物流行业的现状及前景

从厢体、底盘、制冷装置等方面介绍了国内冷藏车的技术现状。并从法规标准少、冷冻冷藏技术落后、节能意识薄弱和信息化程度低等方面分析了我国冷链物流业存在的主要问题,指出冷藏车未来将以厢体两极化、技术节能化、生产专业化等为主要发展趋势。最后,提出了建立加工配送中心、成立物流联盟和推广低温保鲜技术等促进我国冷链物流发展的建议,为我国冷链物流特别是冷藏运输的发展提供了借鉴。     

农产品冷链物流的现状与发展途径

随着我国经济发展水平、居民生活水平的提高,在生鲜电商的推动下,消费者对生鲜产品的质量要求越来越高,冷链物流成为必不可少的关键环节。但由于冷链的高额成本投入、技术水平落后、管理不到位等原因,导致我国冷链物流产业面对着虽有旺盛的市场需求却难以实现盈利的窘境。对中国冷链物流的现状、存在的问题以及对策进行探讨。     

基于低碳理念的多级物流网络优化设计

针对碳排放成本对物流网络优化设计的影响,提出了基于低碳理念的多级物流网络优化设计方法.通过对物流节点开关状态进行调整,构建了考虑碳排放成本的多级物流网络优化设计模型,解决了多级物流配送网络中间节点选择和需求分配等多种决策问题.根据多级物流配送网络设计问题的特点,使用遗传算法分别对考虑碳排放和不考虑碳排放两种情况进行仿真分析.结果表明,在考虑碳排放约束的情况下,多级物流配送网络的成本明显降低,比不考虑碳排放的传统方法更具现实意义.     

虚拟物流配送中心智能配送器模型设计

针对虚拟物流配送中心的即时配送中的多约束问题,采用组合优化方式进行系统建模,对模型可能产生的病态进行了分析. 提出了Floyd算法和遗传算法相结合的求解方式,将该模型分解为任意客户间的最短距离、车辆分配方案、单一车辆行驶路线3个相关联的子问题进行求解.     

城市客运交通运营者经济决策双层规划模型

为分析客运经济政策在不同运营者间的作用规律,应用博弈论分析了城市客运交通运营者之间的Nash均衡,构建了双层规划模型来描述运营者之间的经济决策行为,分析了不同策略下运营者的效益和社会总成本,包括时间、能源消耗和空气污染等成本,其中上层模型分析管理者优化不同客运方式的费率,下层模型分析运营者在限定费率下确定各自的服务频率以获得最大利润。采用GAMS和遗传算法分别构建了双层规划模型的求解算法,算例分析验证了模型的有效性。引入轨道交通服务,可以提高城市公共交通客运份额,有效降低环境、能源等外部性成本。     

考虑顾客满意度的冷链水果路径优化

针对冷链水果需求的迅速扩大及顾客满意度重要性的不断提升,提出以成本与满意度为双目标的冷链水果运输模型. 为了准确描述顾客满意度水平,提高冷链水果运输服务的响应能力,提出改进的满意度模型;引入灰度白化权函数构造顾客满意度不同等级阶段,设置不同等级分数将影响满意度感知的因素划分成不同等级,利用调研数据支撑顾客真实满意度感知. 提出改进的遗传算法（IGA）求解该冷链水果运输模型. 此遗传算法通过对“超级个体”引入模拟退火的Metropolis准则,随机选择3种邻域搜索之一定期更新染色体群,来避免传统遗传算法的快速收敛问题以及减轻优质种群被破坏程度. 基于实例的对比分析表明,改进遗传算法的求解效果优于传统遗传（GA）、遗传模拟退火算法（GA-SA）,且随着顾客人数增加,改进遗传算法优势更明显.     

基于改进NSGA-Ⅱ的冷链物流多目标车辆路径优化

在考虑冷链物流配送时效性、易腐性等严苛条件的前提下,构建以客户满意度最大、配送总成本最小的多目标车辆路径优化模型,运用改进的非支配排序遗传算法(Improved Nondominated sorting genetic algorithmⅡ,I-NSGA-Ⅱ)对模型进行求解,获取冷链物流配送方案。在NSGA-Ⅱ算法中引入C-W节约算法构造问题初始解,通过改进变异算子、改进拥堵距离计算方法改进算法。结果表明：改进算法克服了传统NSGA-Ⅱ算法全局搜索能力差、收敛速度慢的缺点,得到了更优的Pareto解集,验证了改进算法的有效性。     

基于双层规划模型的电梯交通系统群组优化

目的针对上行高峰交通条件,分析电梯交通系统的性能指标,建立了高层建筑电梯群组分区运行的多目标优化数学模型.提出了采用双层规划模型及遗传算法求解一类特定的多目标问题的新方法.方法通过权向量整体优化以获取目标函数的最优值,进而获得科学合理的决策变量.结果克服了线性组合加权法中依据偏好确定权值的传统方法的缺点,同时对得到的最优解进行成本消耗分析,得出与建筑物特性相关的最终优化运行方案.结论该研究对高层建筑垂直交通系统的设计及其电梯群控技术的实施提供重要依据.算例及仿真结果表明该方法的有效性.     

基于双层规划的拥挤定价模型及算法

城市道路拥挤定价具有双层特性,上层为城市交通管理部门,下层为道路使用者.本文假设用户出行成本仅与出行时间相关,应用双层规划模型建立拥挤定价模型,并讨论双层规划模型的遗传算法.研究表明,双层规划模型能有效解决复杂的拥挤定价问题,遗传算法收敛较快,容易实现计算精度要求.     

基于粒子群算法的农产品冷链物流配送路径优化研究

介绍了冷链物流的定义及我国农产品冷链物流存在的问题,根据冷链物流配送的特点,探索冷链物流配送路径的优化方法．在建立农产品冷链物流配送路径优化模型的基础上,构造了求解该优化问题的粒子群优化算法,并以实例进行计算．结果证明该算法对于农产品冷链物流配送路径优化问题可以有效的求出最优解,是解决路径优化问题的一种好方法．     

基于蚁群算法的速冻蔬菜配送路径优化研究

以安徽某公司速冻蔬菜为例,介绍了基于蚁群算法的冷链物流配送路径优化问题的研究。通过对安徽某公司配送速冻蔬菜的现状与不足、车辆路径问题及求解算法的特点、蚁群算法模型的建立与应用等进行详细分析,建立了基于蚁群算法的冷链物流配送路径优化研究模型,使其在销售速冻蔬菜时能够达成配送路径更短、配送时间更少、配送成本更低、客户满意度更高的目标。     

基于分组策略的补货配送问题优化模型

针对已存在的供应链环境下较少考虑补货配送问题中的分组配送策略,结合大量零售商对单一产品需求量不同等特点,引入分组的决策变量.根据配送中心补货周期与配送次数的函数关系,以最小化三级供应链系统的平均总成本为目标,构建了带有配送中心能力约束的补货配送优化模型.根据优化模型的特点,利用改进的遗传算法求解模型,并进行了数据仿真试验.结果表明,该优化模型能为配送中心提供一种有效的分组配送方案,选择的优化算法更稳定快捷,能为企业提供有益的管理启迪.     

低碳物流发展的文化思考

我国物流行业虽然起步较晚,但目前已经成为物流业第一大国,这与我国地大物博,交通发达是分不开的。在物流行业呈高速增长的同时,行业内发展粗放、专业水平低、运送效率低等问题导致了能源消耗的增加和浪费,这对于发展可持续经济势必会造成不良影响。文章从低碳物流的概念出发,分析当前物流业开展低碳经济出现的问题,并提出解决对策和思考。     

现代物流信息管理中配送车辆路线优化研究

在分析车辆路线问题（VRP）现有启发式算法的基础上，提出了求解该问题的一种改进遗传算法（IGA）。该方法的核心在于针对遗传算法的局部搜索能力的不足，在选择、交叉、变异等遗传操作之后，引入逆转换位算子，根据适应度是否增加，对新产生的染色体进行多次逆转操作。模拟计算结果表明，该改进遗传算法明显增强了群体演化的质量，提高了算法收敛速度。     

城市潮汐车道优化设计的双层规划模型

针对周期性某时段路段通行能力不均衡所导致的单向拥堵问题,分析了潮汐车道的设置条件与方向分布系数。在此基础上,从路网系统的角度出发,建立潮汐车道设置方案的双层规划模型,上层模型用于路网车道分配,以系统总延误及潮汐车道交通流优化比的和最优为目标,下层模型为路径选择行为符合Wardrop用户平衡准则的用户均衡分配模型。基于遗传算法和Frank-Wolfe算法进行算例分析,并将优化前、后的方向分布系数与路段饱和度进行对比,结果表明:该模型可合理缓解潮汐交通现象,降低路网系统总延误。     

第三方物流企业的物流中心选址模型与算法

文章通过分析物流中心的选址对第三方物流企业的发展的重要影响,指出了物流中心的选址应该以提高物流企业的物流能力为目标,并在此基础上建立了基于优化物流能力的多目标的选址模型,在模型求解中,利用带自适应移动线的遗传算法较好地解决了多个目标函数合并中人为的主观性。