考虑动态需求的生鲜商品物流配送优化方法研究

目的 针对生鲜商品配送过程中客户需求的变化,协调静态与动态客户需求之间的关系,合理规划路径,并降低物流总成本。方法 首先考虑客户生鲜需求的多样化温控区间、随机订单请求时间及动态需求量等因素,构建物流总成本最小化的整数规划模型。然后,设计基于高斯混合聚类的改进蚁群算法求解该模型,并提出动态需求处理策略,用于路径的再优化。其次,通过与粒子群算法、遗传算法和鲸鱼优化算法进行对比分析,验证文中设计算法的有效性。最后,以重庆市某生鲜配送网络为例,对比分析优化前后的运营指标,并探讨生鲜商品价值损失水平与物流总成本之间的关系。结果 经优化后,物流总成本下降了22.35%,其中惩罚成本、价值损失、配送成本和温控成本分别下降了39.84%、61.84%、29.80%、57.00%。结论 文中所提的模型、算法和动态需求处理策略可以合理规划配送路径,有效降低了总成本,为考虑动态需求的生鲜配送网络优化提供了参考。     

基于众包平台的外卖实时配送订单分配与路径优化研究

众包配送平台通过集结社会闲散运力,为应对激增的外卖实时配送需求提供了新的思路,其核心的订单分配与路径优化问题作为影响其配送成本与效率的关键问题受到关注。针对该问题中订单的实时性、时效性、配送员的自由性等特征,建立以平均每单配送距离以及平均每单完成时间最小为目标的实时订单分配与路径优化模型。分别设计了贪婪策略、最小差值策略用于求解该问题。最后通过大量的数值仿真研究验证了两个策略的有效性,发现最小差值策略所得的平均每单配送距离更短,贪婪策略所得的平均每单完成时间更短。进一步研究了两种策略在不同配送员容量限制、配送员数量、订单密度等参数变化时的适用性,需要控制成本宜采用最小差值策略,追求配送效率宜采取贪婪策略,研究结果可为众包配送平台的订单分配与路径优化策略的选择提供决策支持。     

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。     

基于时间窗和多仓温控的生鲜商品配送车辆路径优化问题

目的 针对当前生鲜商品配送效率低和成本高等问题,采用车仓温度可控的多仓车辆作为配送装备,并结合时间窗等约束,研究基于时间窗和多仓温控的生鲜商品配送车辆路径优化问题。方法 建立最小化物流运营成本和车辆使用数量的双目标模型,然后设计基于Clarke-Wright节约算法的非支配排序遗传算法（CW-NSGA-Ⅱ）求解该模型。利用CW节约算法生成初始配送路径,以提高初始解的质量,并设计精英迭代策略,以提高算法的寻优性能。结果 基于改进的Solomon算例,将文中所提算法与多目标粒子群算法、多目标蚁群算法、多目标遗传算法进行了对比,验证了CW-NSGA-Ⅱ算法的求解性能。结合实例,对多仓车辆使用数量、温控成本和运营成本等指标进行对比分析,结果表明,经优化后多仓车辆使用数量减少了35.7%,温控成本减少了39.2%,物流运营总成本减少了47.7%。结论 文中所提模型和算法能够有效优化配送路径,降低运营成本,为构建高效率、低成本的生鲜配送网络提供了理论支持和决策参考。     

基于LSSC的供应商选择与订单分配

面对物流服务供应链中不规则的客户需求,物流服务集成商如何有效分配各物流供应商的物流订单是一大难题。考虑集成商对不同分销点的多个物流供应商分配订单的情形,建立基于物流供应商现有手头订单、物流能力可获得性、配送效率、缺损率与成本的供应商选择与订单分配组合优化模型,并采用相应算法进行算例分析。结果表明:该模型及算法能够为物流服务供应链的运作确定合适数量的供应商及进行订单分配的优化;在确保满足客户期望服务水平的同时,降低供应商的运作成本,并促使其为获取更大的竞争优势而改进自身的物流服务能力。     

质量体积双约束下车辆装载与配送路径联合优化研究

目的 针对质量与体积共同限制的配送路径问题,综合考虑订单不可拆分、货物的体积等约束,构建包含路径最短和装载率最高双目标的车辆装载与配送路径联合优化模型。方法 在车辆路径优化模型的求解方面,首先利用聚类算法对配送区域进行划分,然后通过车辆的载质量判断是否能进行站点货物的配送,最后利用遗传算法求得最优路径。在三维装载模型的求解上使用贪心算法和基于块的启发式算法,解决了货物的装箱问题。结果 基于某公司具体实例对模型与算法的可行性进行了验证,优化后配送的车辆减少了1辆,配送距离减少了154.247km,平均装载率达到了93.89%,节省了企业的配送成本。结论 所构建的模型以及求解的算法可以提高装载率和配送效率,为解决车辆装载与配送路径联合优化问题提供理论依据。     

考虑碳排放的冷链物流联合配送路径优化

基于绿色物流发展理念,将碳排放转化为成本融入冷链物流配送路径优化问题。结合冷链物流企业拥有多个配送中心且各配送中心在各决策阶段运力不均衡的实际情况,提出一种在企业拥有多个配送中心、有限车辆数且各车辆可回到任一配送中心继续配送的情况下,考虑时间窗、碳排放成本和货损成本的冷链物流联合配送路径优化模型。通过引入一个虚拟车场将多配送中心问题转化为单配送中心问题,采用改进遗传算法求解路径优化问题。通过算例将传统分区配送方式与联合配送方式的路径优化结果比较发现:联合配送不仅在冷链配送费用方面远远低于传统分区配送,而且产生的碳排放成本也低于分区配送。     

顾客可选时间窗下城市配送订单接收策略研究

在顾客可选城市配送时间窗的情境下,研究了带硬时间窗约束的动态车辆路径问题,提出了基于辐射半径的订单接收策略,设计了可接受时间窗分配初始化、可接受时间窗动态调整、参照点动态选择及基于时间窗偏差阈值的配送需求评估等方法,构建了求解动态车辆路径问题的插入算法。通过与先到先服务策略的对比表明,提出的策略能够实现配送收益和行驶距离的有效平衡;基于辐射半径的订单接受策略在平均接受决策耗时、路径更新耗时和全局优化耗时与先到先服务策略差异较小;随着参照点数量增多,算例中收益和行驶距离都在逐渐增长,总收益/距离之比呈现先下降后上升的趋势。     

数字化车间物料动态配送规划研究

目的 针对数字化生产车间工位物料需求时间的不确定,导致物料配送不准确、不及时的问题,提出一种动态物料配送策略。方法 首先,根据工位关联度和变动时间窗确定实时的配送工位和协同配送工位,设计基于工位排序的动态物料配送路径优化策略。其次,建立以配送成本和时间窗偏离惩罚成本综合最小为目标函数的数学模型。最后,提出并采用系统动力学仿真与蚁群遗传融合算法联合的方法对模型进行求解。结果 模拟算例表明,与静态物料配送优化策略相比,该策略的平均时间成本减少率为30.1%,平均库存减少率为14.86%。结论 该策略能够根据动态时间窗确定配送工位和协同工位,并实时调整配送顺序,实现物料配送的动态自适应性调整,降低总配送成本。融合算法在迭代次数、收敛性、最优解质量方面有明显优越性。     

基于极值——蚁群算法的电商末端物流弹性配送策略研究

主要研究电商物流配送中货物由配送中心送达客户的过程,即末端物流。为降低配送成本同时提高服务质量,结合车辆路径问题与电商中消费需求"多品种、小批量、多批次、短周期"的特点,针对客户每日需求的不确定性,提出针对每日需求的信息化的弹性配送策略,以人均成本最小化为目标构造了模型;设计基于极值动力学的改进蚁群算法对物流配送路径进行优化,通过"寻优"与"弃差"、局部搜索与全局搜索相结合,提高了算法收敛效率;并通过对算例验证了该算法在面对多种不确定性需求时候的弹性,有助于实现电商物流的有效配送。     

考虑排产约束的汽车零部件出库订单排序优化北大核心CSSCI

针对TPL仓库面向汽车零部件企业的产前物料拣选和配送作业环节,研究了JIT生产模式下配送送达时间限定和生产线缓冲库容量有限条件下的出库作业拣选订单排序的优化模型及算法。在分析现有拣选订单排序模式的基础上,提出了融合现有模式优点的新作业模式,建立了该模式下拣选订单排序优化模型,并针对这一整数组合优化模型,设计了一套基于贪心理论的算法对其进行求解。通过实际案例分析表明,该模型及算法可以达到减少拣选作业空余时间、提高作业效率、降低作业成本的目的。     

考虑排产约束的汽车零部件出库订单排序优化

针对TPL仓库面向汽车零部件企业的产前物料拣选和配送作业环节,研究了JIT生产模式下配送送达时间限定和生产线缓冲库容量有限条件下的出库作业拣选订单排序的优化模型及算法。在分析现有拣选订单排序模式的基础上,提出了融合现有模式优点的新作业模式,建立了该模式下拣选订单排序优化模型,并针对这一整数组合优化模型,设计了一套基于贪心理论的算法对其进行求解。通过实际案例分析表明,该模型及算法可以达到减少拣选作业空余时间、提高作业效率、降低作业成本的目的。     

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。     

基于众包平台的跑腿代购即时配送优化研究

根据跑腿订单稀疏且取送货距离远,配送员收益依赖于配送距离等特征,为了提高跑腿代购订单的配送时效及配送员收益,建立实时订单分配与路径优化模型,设计基于滚动时域的远程直配与短程合单策略。运用数值分析的方法,验证该策略的有效性,并与普通众包合单策略进行对比研究,进一步通过配送员的车容量、限制配送距离和总订单数量等参数的敏感性分析研究其适用性。结果表明,所建立的数学模型及设计的策略在配送时效及配送员使用率方面存在优势,更适用于跑腿代购订单;增加限制配送距离,可以降低顾客等待时间,提高客户满意度;减少配送员总数或增加订单量,可以提高配送员收益与配送积极性;可以通过增加限制配送距离提高配送时效,通过减少配送员总数增加配送员平均收益。     

基于货架寿命的乳制品配送车辆路径优化研究

目的 基于货架寿命对库存和配送进行优化研究,降低冷链过程中的乳制品损耗,保证乳制品的质量,降低企业成本,提高消费者的满意度。方法 考虑到货架寿命对配送的影响,在研究货架寿命的基础上,建立乳制品货损率与货架寿命的关系式。在时间窗约束下,以总成本最小为目标,分别构建未考虑货架寿命的配送车辆路径优化模型和考虑货架寿命的配送车辆路径优化模型,并通过改进遗传算法对2种模型进行求解分析。结果 对比2种模型的最优结果,发现在1个配送周期内,基于货架寿命配送的总成本比不考虑货架寿命的运输总成本低3.71%。结论 该研究在一定程度上可以为物流企业减少配送成本,提高企业的经济效益。     

低碳环境下冷链物流企业库存-配送优化

目的 优化冷链物流企业库存-配送的路径,以降低企业冷链物流的成本.方法 考虑冷链物流企业库存和配送环节产生成本的因素,并结合我国关于碳减排的碳交易政策,将企业的碳排放代价同其他代价综合考虑,建立以总代价最低为目标的成本模型,设计并改进麻雀搜索算法进行计算.结果 通过使用MatlabR2018b进行仿真实验,将采用麻雀搜索算法计算的仓储-配送作业总代价与其他经典算法进行比较,在1个仓储配送任务内,代价可减少2％～4％,验证了麻雀搜索算法解决文中代价模型的有效性.结论 该研究为冷链物流企业库存-配送优化问题提供了一种新型的解决方法,具有较强的操作性和实际意义.     

随机需求下半开放式冷链物流车辆路径优化

目的 降低冷链物流配送成本的同时,保证客户体验及碳排放达到企业要求。方法 综合考虑运输距离、客户软时间窗约束、碳排放、生鲜变质等因素,以制冷成本及对配送时间惩罚成本在内的总成本最低、碳排放量最低、生鲜产品新鲜度最高为目标,建立多目标生鲜配送路径优化模型,并设计模拟退火算法,以北京某冷链物流企业为例进行求解验证。结果 得出生鲜配送方案,通过配送模式对比表明多中心半开放式在降本和缩短路径长度方面更具优势,其中运输总费用和车辆行驶总距离相比于单中心独立配送模式分别降低了8.41%和36.36%。结论 需求不确定下,合理决策路由可在达到企业对生鲜产品新鲜度及碳排放标准的同时,有效降低配送成本。     

基于碳排放的模糊约定时间车辆路径问题研究

考虑碳排放因素以成本最小和平均顾客满意度最大为目标函数,构建了具有模糊约定时间的车辆路径问题的多目标优化模型,提出了解决该问题的一种结合2-opt局部搜索机制和推-碰-掷过程的改进蚁群算法,并用Solomon标准问题库中的实例对模型及算法的有效性进行验证,仿真实验及算法对比结果证明模型和算法是有效的,可以为物流企业的配送决策提供参考。     

基于规则的钢铁订单归并及炉料结构优化方法

针对订单生产型钢铁企业的组炉计划和原料配方优化问题,综合考虑钢铁订单的产品结构属性、加工过程特征和客户交货要求等多约束条件,提出了基于规则的订单归并及炉料结构优化方法.首先利用订单组批合炉冶炼规则,建立以炼钢余材量最小和拖期/提前惩罚最小为目标的订单归并优化模型;然后利用精炼阶段合金投料配方规则,建立以投入原料成本最小和合金元素目标成分偏差最小为目标的炉料结构优化模型;并分别设计了求解上述两模型的启发式微粒群算法.案例企业的实际数据验证结果表明,基于该方法形成的组炉计划和原料配方方案,能够在满足订单交货期的前提下有效地减少炼钢余材量,合理地降低铁合金等原材料的投入成本.     

分割配送的生鲜产品库存-路径优化研究

目的 基于供应商管理库存策略,优化协调第三方物流（3rd Party Logistics,3PL）参与的二级供应链系统中库存补充与补货配送的关系,在满足配送需求的同时降低系统的库存和运输成本。方法 综合考虑3PL物流模式下的库存-路径系统中生鲜产品的运输距离、质量时间窗以及需求分割配送策略在时间上的调整等因素,以异质车队车辆行驶燃油成本、车辆调用固定成本、配送超时腐坏成本以及各零售商的库存成本为目标函数,建立多品种生鲜产品库存-路径优化模型。结果 通过改进的遗传算法计算并进行配送量调整优化,得到最终的生鲜配送方案,其系统总成本比配送量调整前减少了9.98%。结论 通过在时间上对配送量进行拆分调整可以有效地节约供应链系统总成本。