基于绿色供应链的冷链物流配送路径优化

针对冷链物流配送路径优化问题，根据绿色物流理念及冷链物流配送过程特点，分析了配送过程中车辆固定成本、配送过程燃油成本、配送过程货损成本及碳税成本，并以上述各成本之和最小为优化目标构造数学模型，并将全局人工鱼群算法运用到该模型中。借助Matlab软件对具体案例进行求解，得出总成本为4 456元。结果表明，数学模型和全局人工鱼群算法对求解此类问题有着一定的理论指导和参考价值。     

基于混合粒子群算法的物流配送路径优化问题研究

针对物流配送路径优化问题,提出了一种融合Powell局部寻优算法和模拟退火算法的混合粒子群算法,以克服单用粒子群算法求解问题早熟收敛的不足,增加算法的开发能力,提高算法的全局搜索能力,并进行了实验计算.计算结果表明,用混合粒子群算法求解物流配送路径优化问题,可以在一定程度上提高粒子群算法在局部搜索能力和搜索全局最优解概率,从而得到质量较高的解.     

单源多路径配装-运输集成模型算法研究

货物配装和运输是物流配送系统的重要组成部分,是提高物流配送系统运作效率的关键。针对物流配送系统的复杂约束,建立了单源多路径配装-运输集成模型。为求解上述模型,采用基于客户点序号编码,最大保留交叉和自适应交叉变异等技术,设计了改进的遗传算法。实例计算表明,模型和算法可行有效,能较好地解算单源多路径配装-运输问题,为物流配送系统的优化提供了新的思路。     

基于蚁群算法的荔枝冷链物流配送成本模型优化

目的 为了确保荔枝的采摘、预冷、贮藏、配送和销售等环节能在短时间内完成,以提高品质安全和新鲜度,降低物流成本。方法 以配送车运输、冷链能耗、荔枝损耗、时间窗惩罚等4个主要因素为研究对象,构建各因素成本模型,并确定荔枝冷链物流配送过程中成本最优的目标优化函数。利用蚁群算法对荔枝冷链物流配送过程中成本最优目标函数算例进行求解,得到荔枝冷链物流配送路径网络优化路线图。结果 当算法启发因子α=1,期望启发式因子β=4,信息素的挥发程度系数ρ=0.75,蚁群数量m=600,信息素强度系数Q=0.9,最大迭代次数Nmax=600,迭代次数超过300时,迭代趋于稳定。结论 当算法运算的迭代次数越多,其优化结果越趋于稳定。该优化模型能够实现对荔枝冷链物流配送成本的优化设计,提高荔枝配送效率,并降低物流成本,为荔枝的冷链物流配送提供参考。     

具有时间窗的开放式车辆路径的改进微粒群算法

分析了车场开放的带时间窗的车辆路径问题,在完成配送服务的车辆数目不确定的条件下,建立了该问题的数学模型,同时运用改进的微粒群算法求解该问题,算法采用一种基于客户的序数编码方法构造初始种群,对微粒群算法的进化方程进行了改进,使改进微粒群算法的搜索过程具有自适应性。最后根据第三方物流配送的实际,基于问题的不同目标,运用数值检验了模型和算法的有效性。     

钢铁企业订单动态交货期承诺模型与算法

针对钢铁企业交货期承诺问题的动态特征,建立了动态约束满足模型.该模型综合考虑了设备利用率和订单的提前拖期惩罚.模型求解属于NP-hard问题,很难用精确算法在可行时间内求解的特点,因此结合启发式规则和约束满足一致性技术的优点,提出了求解该问题的算法.通过实验验证了模型及算法的可行性和有效性.     

基于改进智能水滴算法的冷链物流配送路径优化问题研究

针对冷链物流配送路径优化问题,以传统的配送路径优化问题为基础,根据冷链物流的特性,构建了带时间窗的冷链物流配送路径优化成本模型。根据智能水滴算法的思想和原理,对智能水滴算法进行改进,把改进后的智能水滴算法运用到该模型中。最后借助MATLAB软件对实例进行仿真并与其他智能算法结果进行对比,证明该方法对于解决带时间窗的冷链物流配送路径优化问题更具准确性和优越性,能够为类似的路径优化问题提供一种可行的研究方法。     

基于自由度分析的三维模型几何约束求解

针对三维几何约束模型的求解问题,在充分研究了二维几何约束模型自由度分析技术的基础上,采用几何推理的方法,给出了一种三维模型几何约束求解的自由度分析算法,该算法可归纳为活动分析和场所分析两个过程.算法为三维几何约束模型提供了一种求解方案,解决了过约束和欠约束状态时的约束求解问题,并展示了一个实例.     

基于供应链协同的物流配送路径调度优化

在分析供应链协同运作机制的基础上,针对3级供应链协同网络的物流配送路径问题进行研究.在考虑回程空载及任务时间限制等影响因素的基础上,以整体成本最小化为目标,建立基于供应链协同的物流配送路径调度模型.通过案例分析,运用CEGA算法进行编程计算,快速有效地得到调度模型最优解,所建模型的实用性和有效性得到验证.     

基于退火算法的物流配送网的求优研究

模拟退火算法是一种启发式算法,是受到加热紧缩的退火过程所启发而提出来一种求解组合优化问题的一种逼近算法。算法要优于传统的贪婪算法,避免了陷入局部最优的可能,从而达到全局最优解。在物流配送网络中经常为有一些寻求最短路径等问题出现,为了能够达到最短、最优、最经济等,需要进行物流配送路径寻优。文中采用模拟退火算法进行一个示例的验证,效果证明可行。     

基于贪心遗传的地下物流节点选择规划研究

以国内某地区物流概况为研究背景,结合国内外地下物流系统研究成果,将集合覆盖的思想引入地下物流网络节点选址规划,建立以物流节点数量最少及物流节点转运率最低为优化目标的双层多目标规划模型,并结合贪心算法和遗传算法进行优化求解。研究表明：通过将集合覆盖的思想对城市地下物流系统节点规划进行初步探讨是可行有效的;基于贪心遗传算法进行优化求解,使得该地区地下物流网络节点选择达到全局最优,有效控制了物流节点的数量及节点转运率的大小;地下物流网络节点表现出明显的区域集中性,即服务节点均集中在物流需求点附近,且二级节点服务区域总是邻近某个一级节点。     

改进麻雀搜索算法求解多目标低碳冷链物流车辆路径问题

目的 在传统冷链物流的车辆路径问题模型基础上,考虑服务节点和车辆运输过程中产生的碳排放,并加入客户满意度,在有限资源情况下最小化路径成本和最大化客户满意度。方法 构建多目标低碳冷链物流车辆路径问题模型,将爬山算法局部搜索思想应用到麻雀搜索算法中,形成改进麻雀搜索算法,并用其对上海市某区域内的冷链物流配送路径优化问题算例进行求解。结果 通过与改进前及其他2种智能优化算法运行结果进行对比发现,改进后的麻雀搜索算法具有更快的寻优速度和更好的寻优能力,且改进后的算法对模型的碳排放效用性更高。结论 基于国家的低碳政策,设计出符合当下实情的低碳冷链物流运输模型,通过改进优化算法设计运输方案,验证了爬山算法局部搜索思想对麻雀搜索算法进行改进的有效性及所构建低碳冷链物流车辆路径模型的合理性。     

基于多代理系统的协同物流模式研究

协同物流模式涉及选择第三方物流企业招标、竞标以及第三方物流企业的利润分配等问题.以多代理系统为框架,定量研究了协同物流模式中的物流企业选择、招标、竞标以及利润分配等环节.在满足客户要求的前提下,确定了选择第三方物流企业的方法,改进了合同网协议以优化投标和竞标过程,并给出了第三方物流企业的利润分配方式.     

Optimal collaborative transportation service trading in B2B e-commerce logistics

This paper investigates a less-than-truckload carrier collaboration decision-making problem in the e-commerce logistics network. E-commerce less-than-truckload carrier collaboration problem considers multiple logistics service providers (LSPs) forming a collaborative alliance in an e-commerce logistics network. They share their transportation requests and vehicle capabilities to maximise the total profit of the entire alliance, improve their vehicle utilisation and cope with fluctuations in demand. An e-commerce logistics trading system with collaborative decisions is designed. A collaborative transportation planning model is introduced to maximise the total profit without reducing the individual profit of the carriers with information sharing. A stochastic plant-pollinator algorithm is proposed for the problem and extensive computational experiments are conducted. The results show that the proposed plant-pollinated algorithm performs better than the genetic algorithm. Furthermore, the results illustrate that the higher degree of cooperation, the more benefits for carriers. Last but not least, since the increasing gasoline price leads to the decreasing margins for the small- and medium-sized LSPs. The results also show that it is critical for them to join in the alliance to survive in the competition.     

面向批量订单包装的物流箱规格优化问题研究

目的 针对面向仓储物流环境下多型号多批量产品的订单包装问题,提出一种预制物流箱规格优化模型及算法。方法 对产品订单建立订单分包规则,确定分包方案,以订单包装材料总成本最小为优化目标建立物流箱规格优化模型。针对该模型提出一种改进模拟退火算法,通过贪婪策略求解最优分包方案,降低模型计算复杂度,设计一种新型解更新算子,以提高算法寻优能力,设计一种自适应步长策略,以平衡算法前期全局搜索与后期局部搜索的能力。结果 通过实例证明,文中提出的算法相较于其他算法,具有更强的求解能力,与实例企业仓储包装现状相比,同批订单降低了17%的包装材料成本。结论 该方法可用于解决产品种类多、尺寸差异大、动态更新等应用场景下的系列运输包装纸箱规格优化问题,为企业物流运输管理提供了一种有效的包装优化思路和解决方法。     

基于遗传算法的协同物流资源选择模式研究

物流资源的选择是协同物流系统中的一个关键问题.对协同物流机制的框架进行了分析,采用层次分析法(AHP)对物流资源进行初步筛选得到协同系统所需的候选资源库,运用基于协同物流网络模型的改进合同网协议方法提出有效的资源选择流程.其中协商过程确定了协同物流系统的运输、仓储等各项基本费率,并通过对协同物流网络模型的求解实现物流任务的聚合与协同.运用遗传算法(GA)找出最优的协同物流资源组合方式,算法结果表明了此方法的有效性.     

跨区域物流网络优化的模型与算法的改进研究

针对跨区域物流网络存在的非优问题,综合考虑物流运输成本、过城费、出入库费、装卸费、仓储费以及物流网络流量等决策因素,建立了双目标数学模型:最小化物流总成本和最大化物流网络流量。给出了改进的最小费用最大流算法,并结合有供需需求的网络流算法和典则型网络转化法对模型进行求解。最后,通过MATLAB仿真实验,证实了模型的价值和算法的有效性。     

考虑铁路分割线的物流园区功能区布局规划研究

将园区划分为包括出入口在内的11个功能区，采用改进的SLP法，对影响布局的各类因素定量化分析，并且通过分析各功能区之间的物流与非物流关系，确定其密切程度后建立铁路物流园区布局规划模型。该模型以功能区之间总搬运费用最低和综合关系最大为目标函数，设置最小间距约束、边界约束、出入口约束、铁路约束以及长宽约束的约束条件，设计粒子群算法和模拟退火算法相结合的SAPSO法对该模型进行求解，并通过算例验证该方法的合理性和有效性。     

制造/再制造集成物流网络设施选址模型及算法

首先构建了一个制造/再制造集成物流网络:在该网络中,正向物流和逆向物流都是双层结构的,所有的物流设施均有能力限制,且假设再制造产品与新产品同质,都可以用来满足顾客的需求.在此基础上建立了一个混合整数非线性规划(MINLP)模型.然后提出了混合启发式算法求解.该算法用禁忌搜索法确定整型变量,用基于优先权的遗传算法解决多阶段运输问题.最后通过一个算例说明了模型和算法的有效性.