粒子群算法的物流配送路径优化研究

研究物流配送路径优化问题,物流配送路径优化要找到一条配送车辆少,路径总长度最短的最优配送路线,并具有配送快速性。传统算法搜索最优路线时间长,难以找到最优配送路线,导致物流配送成本高。为了提高快速找到物流配送路径最优配送路线,提高物流服务质量,提出一种粒子群算法的物流配送路径优化方法。首先根据物流配送路径问题的数学模型,然后全局搜索速度快的粒子群算法对模型进行求解,找到物流最优配送路线,最后通过具体实例进行仿真测试,结果表明,粒子群算法不仅能够快速找到物流配送路径最优配送路线,同时获得的路长总长度最短,有效降低物流配送成本。     

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。     

物流配送车辆路径优化问题的仿真研究

研究物流配送车辆路径优化问题,由于物流行业要求货物及时配送,又要降低物流运输成本.物流配送车辆路径选择是重点解决的问题,传统优化方法搜索时间长,难以找到最优路径,造成物流配送成本高.为了降低物流配送成本,提高车辆路径优化效率,提出一种蚁群算法的物流配送车辆路径优化算法.首先对物流配送车辆路径问题进行分析,然后建立相应的数学模型,最后采用蚁群算法对车辆路径问题的数学模型进行求解.通过具体实例对算法进行实验,实验结果表明,蚁群算法提高寻优效果,找到的物流配送车辆路径的最优解短于其它算法,降低物流配送成本,并为物流配送车辆路径选择提供了一种有效算法.     

基于动态规划法的物流配送路径的随机选择

物流配送是电子商务的重要环节,配送路径的选择对于提高物流企业的效率十分重要。分析适用于多阶段决策的动态规划法,在基本的动态规划算法基础上,结合物流配送的路径选择问题,引入配送途中道路的拥堵因子,随机修正配送路径的相应权值,动态调整选择配送路径。结合具体的实例,分析证明了该方法的有效性和可行性,实现物流配送过程中路径的动态选择。     

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.     

改进的蚁群算法在优化物流配送管理系统中的应用

基于企业物流配送管理系统的优化研究,文章改进了蚁群算法,并根据改进的蚁群算法,建立蚁群算法模型,提出配送算法,应用到物流配送管理系统中,以提高企业物流配送中心的配送能力,降低成本,最大化地合理利用现有资源。试验计算结果表明,改进的算法具有较好的寻优能力,收敛速度快,是解决物流配送管理路径优化问题的有效算法之一。     

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。     

基于混合算法的多停靠点物流路径规划仿真

现有的多停靠点物流路径规划方法未考虑配送中心的位置,无法合理调整停靠点,导致规划不合理,配送效率低的问题.提出一种基于混合算法的多停靠点物流路径规划方法.先对多停靠点物流路劲规划问题展开描述,计算停靠点间的配送用时和停靠时间,构建路径规划数学模型.采用改进蚁群算法求解所选路径的选取概率,物流配送中心选取,结合改进可见度找到配送中心,依据2opt算法原理调整停靠点,利用遗传聚类算法对停靠点类别进行聚类,得到聚类编码的适应度,结合路径规划数学模型,判定出最佳路径.仿真结果表明,所提方法的配送效率最高,规划效果最佳.     

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。     

面向快递终端的物流配送服务系统设计

针对传统的物流配送服务系统存在物流路径开销大、配送效率较低等问题,提出一种面向快递终端的物流配送服务系统改进设计方法。结合路径优化控制进行物流路径规划,建立物流配送服务网络移动快递终端节点分布模型,采用智能路径规划方法,实现物流配送服务系统的快递路径规划优化。在算法设计基础上,结合C/S面向对象模型进行物流配送服务系统的软件开发设计,物流配送服务系统的软件包括数据库管理模块、信息集成处理模块、人机交互控制模块和终端服务模块等,结合RFID射频识别和APP技术,实现系统优化设计。测试结果表明,采用该方法进行物流配送服务系统设计,降低了物流路径开销,提高了物流配送的效率。     

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。     

物流配送最短路径网搜索的改进蚁群算法

将蚁群优化的基本原理用到物流配送网最短路径搜索中,在充分考虑了物流配送网基本特性后,采用了一种基于加强方向性搜索、减少搜索范围的蚁群算法对其进行具体实现.改进的蚁群算法改善了基本蚁群算法中的随机搜索特性,使算法能以较快的速度收敛到最优解上.     

Cooperation and profit allocation in two-echelon logistics joint distribution network optimization

Collaborative two-echelon logistics joint distribution network can be organized through a negotiation process via logistics service providers or participants existing in the logistics system, which can effectively reduce the crisscross transportation phenomenon and improve the efficiency of the urban freight transportation system. This study establishes a linear optimization model to minimize the total cost of two-echelon logistics joint distribution network. An improved ant colony optimization algorithm integrated with genetic algorithm is presented to serve customer clustering units and resolve the model formulation by assigning logistics facilities. A two-dimensional colony encoding method is adopted to generate the initial ant colonies. Improved ant colony optimization combines the merits of ant colony optimization algorithm and genetic algorithm with both global and local search capabilities. Finally, an improved Shapley value model based on cooperative game theory and a cooperative mechanism strategy are presented to obtain the optimal profit allocation scheme and sequential coalitions respectively in two-echelon logistics joint distribution network. An empirical study in Guiyang City, China, reveals that the improved ant colony optimization algorithm is superior to the other three methods in terms of the total cost. The improved Shapley value model and monotonic path selection strategy are applied to calculate the best sequential coalition selection strategy. The proposed cooperation and profit allocation approaches provide an effective paradigm for logistics companies to share benefit, achieve win–win situations through the horizontal cooperation, and improve the negotiation power for logistics network optimization.     

动态物流中多源多点最佳路径算法研究

多源多点环境下,动态物流中涉及货物装载和产品配送的路径优化是一个非常复杂的问题.针对现实配送过程中存在的货物需求多样化以及多车配送空载率过高的路径寻优问题,本文提出了一种新的调度配送方式.通过建立车辆装载配送路径模型,以多源多点,重量修正,路径最佳等为约束条件,使用模拟细胞分裂的新方式产生下一代,改进现有的遗传算法进行求解,优化了初始种群的产生,可以快速得到全局最优解,跳出遗传早熟收敛,取得最佳路径,从而降低配送成本,提高配送效率.     

物流配送中烟花算法结合遗传算法的异质车队路径优化方法

针对物流配送中车辆路径的问题,提出一种烟花算法结合遗传算法的物流配送异质车队路径优化方法。根据优先聚类其次路径的两阶段构造理论将新型群体智能算法烟花算法与遗传算法进行有效结合,首先按运力空间划分聚类区域,并采用改进的遗传算法解决为客户分配车辆的问题,然后通过采用烟花算法对路径排序实现本地路径优化。将该方法的实验结果与经验结果进行了比较,结果表明,所提出的混合算法模型得到的实验结果优于经验结果。     

物流配送路径优化问题求解的量子蚁群算法

物流配送路径优化是一类实用价值很高的NP完全难题,针对传统启发式优化算法搜索速度慢、易陷入局部最优解的缺点,提出了一种量子蚁群算法的物流配送路径优化方法（QACA）。在物流配送路径优化问题分析的基础上建立相应的数学模型,通过量子蚁群算法对其进行求解,对各路径上的信息素进行量子比特编码,采用量子旋转门及最优路径对信息素进行更新,对QACA的性能进行仿真测试。仿真结果表明,QACA具有较强的全局搜索能力和收敛速度,可以有效解决物流配送路径问题。     

基于头脑风暴算法的电动货车路径优化问题

针对电动货车路径优化问题,应用物流网络以及电动货车电量消耗等方面的知识,研究了电动货车的智能调度方法,构建了带时间窗的电动货车路径优化模型(electric vehicle routing problem with time window,EVRPTW)。该模型考虑了耗电量与电动货车行驶速度、载重量之间的关系,客户满意度与软时间窗之间的关系。同时,引入了计算机智能算法,充分利用了遗传算法、头脑风暴算法等优化算法的智能化特征,有效提高了电动货车的配送效率。仿真结果表明:该模型运用头脑风暴算法的最优值精确度和收敛速度都优于遗传算法,可以有效解决EVRPTW问题。所提出的模型和算法能明显提高配送中心的配送效率,节省充电成本,提高顾客满意度。针对配送中心电动货车运营调度管理的特点,借助计算机技术以及自动控制技术,进一步提高了电动货车的配送效率,为物流网络系统的智能化调度提供技术准备。     

一种新的动态物流配送路径问题的研究*

通过对物流公司配送特点的认真分析,将人工免疫算法与蚁群算法结合起来,提出基于免疫疫苗的蚁群优化（ACOIV）,设计并实现了一种解决动态物流配送路径问题的方法。首先对初始抗体接种疫苗,产生较优解;然后蚁群根据此较优解初始化信息素,进而找出全局最优解。实验表明,接种疫苗的蚁群算法能更快更准确地找到最优解。     

基于模糊时间窗的多目标冷链配送优化

随着生鲜冷链行业竞争逐渐白热化,成本高、时效性强、新鲜度难以保持等问题已成为制约冷链物流配送的瓶颈。为提高生鲜配送效率,考虑客户满意度,以货损成本、惩罚成本等综合配送成本最低为目标函数,构建了一个多目标配送路径优化模型。设计带精英策略的非支配排序遗传算法（Elitist Non-dominated Sorting Genetic Algorithm,NSGA-II）求解该问题,利用Solomon标准数据集进行仿真模拟实验。实验结果对比分析表明,考虑满意度时冷链物流配送所需车辆更少,总路径长度更短,设计的算法可以在较短的时间内获取到帕累托最优解集,能够有效地解决模糊时间窗下的配送路径优化问题。