物流配送中的最优路径规划模拟软件研究与开发

信息社会,企业间的竞争日渐激烈。随着网络购物的普及,物流配送日渐发展壮大,已成为第三方利润源泉,受到物流等相关企业的高度重视。合理科学的物流配送路径,可实现快速配送、提高配送质量、降低配送成本,提高经济效益。使用软件模拟物流配送中的路径规划问题,对于物流企业选择优化的配送路径和信息化具有一定的意义。     

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.     

物流配送路径优化研究与设计

物流配送路径优化问题复杂度高,具有随机性,而且多用户配送路径的选择更为复杂,难以抉择。研究的对象是一个货物配送中心对应于多个客户点,为解决物流配送路径优化问题,采用蚁群算法进行路径优化,并对物流配送路径进行模拟。     

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.     

基于改进遗传算法的物流配送路径求解

为提高中小企业在市场中的竞争力,提出了基于遗传算法的智能化解决方案.建立了物流配送路径问题的数学模型和求解流程,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.计算结果表明,用遗传算法进行最短路径优化,可以方便有效地求得问题的最优解或近似最优解.最后,指出了遗传算法求解物流配送路径问题的不足之处.     

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。     

基于双向反馈信息的逆向物流网络优化方法

研究物流配送网络优化问题,提高物流配送网络运行效率.考虑到物流中存在退货问题,针对传统物流优化网络是基于单项路径传递构建的,没有考虑退货等现象造成的逆向路径负荷增加,一旦逆向物流网络路径中的密度过大,造成运输中心密度负荷过高,使负向密度不能反馈到调度算法中,导致物流配送网络运行效率过低的问题.提出了一种基于双向反馈信息的物流网络优化调度方法.通过建立物流逆向配送网络关系的数学模型,利用双向反馈信息加权算法进行网络配送优化计算,从而充分考虑逆向路径负荷的情况,提高网络运行效率.实验证明,改进方法提高物流配送网络运行效率,取得了物流优化的满意的效果.     

N-gram distribution and unification gain problem and its optimal solution

N-gram distribution and unification gain is a type of problem in which objects obtain gain after a series of regular actions, such as ‘distributions’ and ‘unifications’. The uncertainty return forms of the gain lead to the complexity of the whole gain process in the problem we propose. The gain path is usually concurrent and consecutive to the timeline in practice; thus, we are unable to solve the problem and obtain the optimal path or overall gain at a certain time using the optimal path algorithm alone. Therefore, the N-gram distribution and unification gain model, which utilises a new dynamic programming algorithm in solving problems, is proposed. This procedure facilitates the solving of similar comprehensive gain problems and obtaining important information, such as the optimal gain path and the overall gain.     

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.     

基于神经网络的电子地图最优路径研究

现阶段电子地图的应用已经深入到各行各业,最优路径的查找及规划作为GIS的一个关键问题,成为研究的一个难点,本文提出一种基于Hopfield神经网络的方法来解决地图最优路径问题。以物流配送中的车辆路径最优化为例,先根据Hopfield神经网络模型研究基于Hopfield的最优路径算法,然后探讨和验证该算法的可行性、实用性,最后通过算例分析对该方法进行验证。     

动态灾害环境下多对多物资配送路径规划方法

动态灾害环境下多对多物资配送路径规划问题具有重大的现实意义,它需要在路径规划的同时应对路网环境随时间的变化,并找到不同应急物资储备点、配送点之间的最佳对应关系,同时保证求解的时效性和成功率.目前的静态预案规划方法(SPO)和动态路径规划方法(DPO)难以确保动态灾害环境下求解效果的理论最优性,甚至可能导致部分配送点不能...     

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。     

一种基于概率地图的移动机器人最优期望时间目标搜索

在基于概率地图的移动机器人目标搜索规划中,目标在工作环境中的存在概率通常被设置为服从离散均匀分布,进而采用路径长度指标优化搜索任务的全局路径.然而,真实工作空间中的概率分布绝大多数并不服从均匀分布,这将导致所获搜索策略并非预期的最短时间.对此,根据实际工作环境构建概率测算模型,并基于该模型构建概率地图,进而提出一种以预期最短时间为优化指标的机器人目标搜索路径规划方法.该方法采用分层规划模式,在上层拓扑地图中进行拓扑点序列规划,而在下层特征地图中进行拓扑点间局部路径规划.实验结果表明,该方法可以显著缩短移动机器人目标搜索的期望时间,更适用于目标不服从均匀分布的工作环境.     

Complexity and design of QoS routing algorithms in wireless mesh networks

Quality of service (QoS) provisioning in wireless mesh networks (WMNs) is an open issue to support emerging multimedia services. In this paper, we study the problem of QoS provisioning in terms of end-to-end bandwidth allocation in WMNs. It is challenging due to interferences in the networks. We consider widely used interference models and show that except a few special cases, the problem of finding a feasible path is NP-complete under the models. We propose a k-shortest path based algorithmic framework to solve this problem. We also consider the problem of optimizing network performance by on-line dynamic routing, and adapt commonly used conventional QoS routing metrics to be used in WMNs. We find the optimal solutions for these problems through formulating them as optimization models. A model is developed to check the existence of a feasible path and another to find the optimal path for a demand; moreover, an on-line optimal QoS routing algorithm is developed. Comparing the algorithms implemented by the proposed framework with the optimization models shows that our solution can find existing feasible paths with high probability, efficiently optimizes path lengths, and has a comparable performance to the optimal QoS routing algorithm. Furthermore, our results show that contrary to wireline networks, minimizing resource consumption should be preferred over load distribution even in lightly loaded WMNs.     

城市轨道交通统一票务收入结算分配算法与方案

轨道交通不断发展，其便捷方便，换乘灵活，成了市民出行的首选。为了便民利民，使乘客能够一次付款一次计算，迫切需要建立统一的计算机清分与结算系统。该文对于不同地铁及轨道交通运营公司在票务收入分配上提出按照搭乘路程分配的原则，提出了一个最佳路径方法，用层次分析法解决这个问题，并且建立了与之相符合的模型和算法。提出的方法具有简单、计算量小、符合实际情况和公平的特点。     

A minimum expected regret model for the shortest path problem with solution-dependent probability distributions

We consider an optimization problem in which the cost of a feasible solution depends on a set of unknown parameters (scenario) that will be realized. In order to assess the cost of implementing a given solution, its performance is compared with the optimal one under each feasible scenario. The positive difference between the objective values of both solutions defines the regret corresponding to a fixed scenario. The proposed optimization model will seek for a compromise solution by minimizing the expected regret where the expectation is taken respect to a probability distribution that depends on the same solution that is being evaluated, which is called solution-dependent probability distribution. We study the optimization model obtained by applying a specific family of solution-dependent probability distributions to the shortest path problem where the unknown parameters are the arc lengths of the network. This approach can be used to generate new models for robust optimization where the degree of conservatism is calibrated by using different families of probability distributions for the unknown parameters.     

改进AHP-GA算法的多目标配送路径优化

为准确优化快递配送路径,建立了基于时间窗的快递配送路径优化的数学模型.提出改进AHP-GA算法对多目标配送车辆路径进行优化,利用中位数层次分析算法对多个子目标进行权重系数配比,避免了极端值的影响,从而将多目标优化问题转化为单目标优化问题.通过简单的自然数对车辆路径进行编码,避免了路径重复.考虑了客户对车辆到达时间窗要求,包括车辆在约定时间之前到达获得的机会成本、在约定时间之后到达的罚金成本.最后,本文以1个配送中心,20个服务客户为例,对构建的数学模型通过分别使用传统的GA算法和使用改进AHP-GA算法进行优化,仿真结果表明,利用改进AHP-GA算法进行多目标配送路径优化,可以更加高效地求得问题的最优解.