物流配送车辆优化调度问题的综述

针对物流配送车辆优化调度问题,本文阐述了该问题的定义和最优调度的目标,介绍了物流配送的概述和流程,研究了VRP的分类和实现算法,分析了VRP的国内外研究现状,并提出了进一步的研究方向。     

基于粒子群算法的物流配送车辆优化调度研究

应用粒子群算法求解物流配送系统的车辆优化调度问题,针对车辆调度问题中需要考虑车辆容量和车辆行驶路径的限制等要求,提出一种基于收货点、粒子位置次序和粒子位置取整操作的三维粒子编码方法,采用惯性权重线性递减粒子群算法对两个算例进行计算,并与遗传算法的计算结果进行了比较。结果表明,粒子群算法能够有效地对物流配送车辆调度问题进行优化。     

基于模糊聚类分析的车辆优化调度

应用模糊聚类分析对物流配送需求点进行分类,建立了车辆调度问题的数学模型,将标准遗传算法与爬山算法集成,构造了一种改进的混合遗传算法。试算结果表明,对需求点分类后,应用遗传算法可有效解决联合物流模式的车辆调度问题。     

物流配送系统车辆调度的优化模型

对物流配送系统多车动态集货送货问题进行了研究.分别推导出任意策略下,顾客稀疏和顾客密集时顾客期望逗留时间的下界,证明了 mSQM(m Stochastic Queue Median)策略为顾客稀疏情况下的最优策略.     

物流配送系统车辆的优化调度算法

综合运用网络图和运筹学理论，分别建立了具有确定开始时间和带有时间窗的非满载物流配送系统车辆的优化调度模型，并给出了一个算例分析，说明其方法简便，实施程序易于处理．     

基于APSO算法的水火电力系统模糊多目标优化调度

建立了以火电厂运行成本最低、污染气体排放最小和水电厂发电效益最大为目标的水火电短期多目标优化调度模型,以3个火电厂与4个梯级水电厂的组成的水火电系统相关数据为实际算例,采用基于反捕食粒子群算法的交互式模糊满意度多目标决策方法,建立不同的决策模型将多目标问题转化为单目标求解,决策者可根据不同的主观效益诉求得到满意的调度方案,避免了人为选取目标权重的随意性,决策计算过程简单实用。算例结果表明,所建模型的正确性和该方法的可行性。     

煤矿井下燃油运输车辆调度多目标优化分析

为减少煤矿井下燃油运输车辆的尾气污染，降低能耗并控制运输成本，在考虑巷道坡度及车辆载重影响计算碳排放量的基础上，建立了车辆调度优化模型。该模型以运输总成本和碳排放量最小为目标，同时设计了基于动态拥挤度和启发式交叉算子的改进NSGA-II求解算法。实例仿真试验表明：多目标优化模型既可以保证煤矿企业的经济效益，也在一定程度上促进了节能减排。改进后的算法在总运输成本上平均节省超过4%,在碳排放量上最优值改进达到3.91%,表现出较好的求解性能。     

面向城市商超物流配送的异构车辆调度研究

工业5.0时代即将到来,构建面向城市智慧物流调度供应链的核心问题在于如何高效处理货物数量多、种类冗杂、路径实时性等多维约束条件下同时降低物流车辆配送成本.针对此类问题,充分考虑路段拥堵系数、车辆装载率、泡重比、异构车型限制等约束条件,构建以总配送调度成本最小、车辆装载利用率最大为优化目标的城市异构车辆物流调度模型,进一步通过增加指数型温度下降机制、变量交叉扰动和种群分类策略设计一种改进的混合鲸鱼群算法进行模型求解.基于真实数据集的仿真结果表明,相比粒子群算法、模拟退火算法及鲸鱼优化算法,本文所提算法在目标函数上平均降低了34.33%,在配送费用上平均降低了11%,在平均配载率上增加了10.67%.实验结果验证了所提算法在求解此类复杂环境约束条件下的多目标优化问题中展现了较强的全局搜索能力及搜索精度,同时进一步说明了所建立模型在求解城市物流车辆调度问题中的可行性和有效性.     

基于改进免疫算法的带模糊需求车辆调度问题

通过引用一种新的编码方法、交叉和变异概率的自适应机制,构造了一个改进的免疫算法,并对算法的交叉操作加以改进,成功地将这种算法应用于带模糊需求的物流配送车辆调度的求解过程中,将求解结果与遗传算法比较,结果表明,该算法可以较好地求解VSPFD问题.     

多目标加权模糊经济调度模型

在电力市场条件下,经济调度不仅应当考虑多个目标,而且各个目标的重要程度也应该不同。提出了模糊多目标加权经济调度模型,并利用模糊多目标规划理论将该模型转化为单目标规划问题。应用算例表明该算法非常有效,有广泛的应用价值。     

物流配送车辆路径问题(VRP)算法综述

物流配送车辆路径问题(VRP)属于NP-hard问题,对这类问题如何求解,学术界提出了多种算法,这些算法可归结为2大类:精确算法和启发式算法.通过对这2类算法中最具代表性的几种算法的分析、比较和总结,指出了各种算法的优缺点、适用范围和场合、存在的问题以及改进的方案,为物流配送车辆路径问题求解过程中算法的选择提供了依据和参考.     

企业物流外包风险的模糊综合评价

为了适应快速变化的市场需求,企业采用了物流外包这一管理模式。物流外包给企业带来竞争优势的同时也带来风险,在分析物流外包风险的基础上,构造了物流外包风险模糊综合评价模型,并通过一个实例说明了模型的有效性。     

物流配送与跟踪的动态车辆调度问题研究

对物流配送跟踪问题进行分析,探讨应用GPS/GIS/RFID等物流新技术进行跟踪的方法,建立基于GPS/GIS/RFID的配送跟踪架构与管理模型,实现配送计划执行全过程的跟踪和信息反馈支持配送计划的调整以及货物信息、车辆信息的闭环流动,并进一步研究基于GPS/GIS车辆信息闭环流动后的动态车辆调度问题。     

基于集成化模式的整车第三方物流信息系统设计

在整合第三方物流业务流程的基础上,以整车物流为研究背景,依据全面集成化思想,从系统模型、系统结构、系统流程、功能模块4个方面,完成对整车第三方物流信息系统的集成化设计,并且详细阐明了集成化物流系统的工作流程及系统中各模块所实现的物流职能。     

不确定信息的物流配送实时车辆优化调度策略

通过分析物流配送不确定因素,运用GPS／GIS／GSM信息技术和构造性算法,把物流配送问题分成静态问题和动态问题来考虑。在已经得到静态调度解的基础上,分析实际可能发生的需求、交通和车辆变化等不确定因素,运用最近插入法、Dijstra算法,提出了解决物流配送过程中不确定性信息的车辆优化调度策略。     

轻型军用静液传动车辆的模糊控制

对具有非线性和时变负载性的轻型军用车辆的静液传动系统进行了模糊控制的试验研究,并与常规数字PID控制的试验结果进行了对比。试验结果表明:模糊控制比常规数字PID控制更适合于军用静液传动车辆的控制。本试验为提高静液传动系统的控制特性提供了参考,有助于静液传动系统在轻型军用车辆上的开发和应用。     

物流云服务下动态设施选址问题研究

基于云计算的物流云服务平台利用云中的资源,可以实现供应链上资源的优化组合,进而改变了供应链节点间的服务映射关系,真正实现节点间的＂多对多＂映射,从而一定程度上改变动态设施选址的模式。在物流云服务环境下研究动态选址问题,结合云服务环境下＂多对多＂映射关系的特性,以动态P中值选址为例,提出了一种新的基于云服务的动态选址模型,并结合具体算例,运用Cplex求解,证明在物流云服务环境下,可以明显降低选址总成本,同时增加供应链的服务柔性。     

带有模糊监视器的混合动力电动汽车的模糊控制系统

混合动力电动汽车驱动系统是由若干复杂的子系统构成,因此难以建立一个准确的数学模型。用模糊控制的方法实现混合动力电动汽车驱动系统的控制,可以避免建模中遇到的困难,能够取得较好的控制效果。文中简要介绍了典型的模糊控制方法,并应用Matlab仿真程序对控制结果进行了验证。     

基于模糊分析的企业物流模块外包可能性测度

通过分析国内企业物流外包的迫切性,建立了物流外包牵动模型,选择8个综合性指标,采用模糊综合分析法,将物流模块外包的决策思维过程数学化,提高了企业物流外包决策的科学性,并应用实例进行了论证.