时变网络下4PL协同路径定制问题研究

鉴于物流在运输过程中受天气、交通条件等因素影响而具有的行驶速度时变性,提出了时变网络下第四方物流(4PL)协同路径定制问题.基于第三方物流(3PL)承运商的运输时间依赖于出发时刻的假设,建立了考虑3PL停靠与转换成本的时变4PL协同路径定制问题的数学模型并设计了基于K短路算法的粒子群算法.通过对4PL是否在转运节点更换...     

第四方物流协同路径定制问题研究

为了解决第三方物流（3PL）供应商面临的高运输成本问题,以第四方物流（4PL）供应商的角度,提出了多第三方物流（3PL）供应商协同为客户定制路径的问题。针对该问题在模型求解上要同时考虑路径与3PL供应商的特点,设计了基于K-短路的混合粒子群算法（K-PSO）。实验分析中,通过K-PSO算法与遗传算法和枚举算法对不同节点数目以及不同3PL供应商个数下仿真算例的计算,表明了算法的有效性。最后,通过对3PL转运成本的改变,展示了4PL协同运输的优势。     

基于改进蚁群算法的大规模定制协同物流协调优化*

针对大规模定制协同物流协调优化问题,以成本—时间最小化评估指标综合值为目标,提出了包括物流节点选择及节点合作时序安排的协调优化模型。基于蚁群算法,构造了适合该模型特征的改进型蚁群求解算法,并阐述了其求解过程。通过范例计算及对比分析表明,该模型和方法是有效、可行的,它为大规模定制协同物流协调优化问题提供了可参考的模型和求解算法。     

4PL路径优化问题0-1规划模型与求解

研究带有时间窗的第四方物流(fourth-party logistics,4PL)路径优化问题,在满足客户对配送时间要求的同时实现物流运输成本最小,以提供最优的配送方案.根据问题本身的特点,建立了带有时间窗的4PL路径优化问题的0-1整数规划模型,采用CPLEX软件分别求解了7节点、15节点和30节点的算例.将算例结果与基于路进行建模的和声搜索算法和枚举算法进行了对比,结果表明CPLEX可以为带有时间窗的4PL路径优化问题提供最优的解决方案,验证了模型的有效性.     

考虑时变速度的多车场绿色车辆路径模型及优化算法

针对多车场绿色车辆路径问题,根据顾客的坐标位置,采用K-means聚类方法将顾客分配给不同的车场;考虑时变速度和实时载重对车辆油耗和碳排放的影响,确定车辆油耗和碳排放的度量函数;在此基础上,以车辆油耗成本、碳排放成本、车辆使用成本、驾驶员工资以及时间窗惩罚成本之和最小化作为优化目标,构建多车场绿色车辆路径模型,并根据模...     

软时间窗多式联运4PL路径问题的改进乌鸦算法

针对机械故障、天气状况等随机因素在运输过程中易对各种运输方式造成影响,研究更具有实际意义的带软时间窗的多式联运4PL路径问题.在软时间窗约束下,以总运输费用最小为目标,建立带有软时间窗的多式联运4PL路径优化模型.设计基于天牛须搜索思想和莱维飞行机制的乌鸦搜索算法对模型进行求解,采用田口方法确定算法最优参数组合,与其他...     

生鲜电商配送的开放式时变车辆路径问题研究

针对生鲜电商配送的"最后一公里"难题,考虑到生鲜农产品的易腐易损性与生鲜电商通常采用普通车辆配送等现实情况,引入常温条件下生鲜农产品的鲜活度度量函数;分析城市路网的时变特性,设计时变路网条件下的车辆行驶时间计算方法;综合考虑客户需求量、时间窗、生鲜农产品送达客户时的鲜活度、开放式车辆路径与车辆灵活出发时间等因素,以总配...     

基于Web的3PL信息系统设计

如何降低整个供应链的物流成本并尽可能多地攫取“第三利润”是供应链与供应链之间竞争焦点,而3PL信息化是提高供应链竞争力的一种有效途径。首先研究供应链中第三方物流运作模式,进而说明第三方物流信息系统在整个供应链中的重要性。根据我国第三方物流企业应用信息系统的实际现状,基于Web的信息系统逐渐成为未来信息系统开发的主流模式,由此本文提出一种基于Web的第三方物流信息系统设计的方法,并给出Web环境下第三方物流信息系统网络结构关系图。     

考虑多种运输方式的第四方物流路径优化算法

综合运用不同运输方式的技术和经济特点实施联合运输,是满足货主降低运输费用和时间要求的有效措施。为此,针对不同运输主体,提出多种运输方式的优化组合算法,以实现在满足客户运输要求的前提下,综合选择运输方式、第三方物流服务商及运输路径。将不同第三方物流服务商多种运输方式的优化选择与路径选择相结合,建立单源点到单目地点完成多项任务的第四方物流路径优化模型,设计模型求解的最大最小蚂蚁系统。实例计算结果表明,该算法能方便有效地求解考虑多种运输方式的第四方物流路径问题,为第四方物流企业决策提供参考。     

带有费用折扣的多任务第4方物流路径优化问题

针对第4方物流路径问题的特点,并考虑实际运输过程中的费用折扣因素,提出了基于多任务并对费用给出一定折扣的第4方物流路径问题的数学模型。针对第4方物流选择路径过程需同时选择第3方物流供应商的特点,采用蚁群算法和动态调整选择策略的改进蚁群算法分别对其进行求解。实例结果表明,所提出的算法对解决此类问题是行之有效的。     

带协作式监视节点的安全VANETs路由算法

车载网VANETs(vehicular ad hoc networks)的路由协议中总是存在VANETs恶意节点试图破坏消息的正常传递。为此,对车载网无信标路由算法BRAVE(beacon-less routing algorithm for vehicular environments)进行改进,提出一种带协作式监视节点的安全路由算法S-BRAVE。在公钥基础设施PKI(public key infrastructure)的基础上,引用证书交互策略,对消息加载证书并传递过程中进行验证;在路由协议中设置协作式监视节点监视消息的传递,如消息不能传递到目的节点,该节点将担任传递消息的任务,同时调整BRAVE内消息格式使得S-BARVE能防御选择性转发攻击;将S-BRAVE与BRAVE协议在分组投递率、开销和端到端时延等性能方面进行对比。实验结果表明,S-BRAVE的分组投递率提升50%,考虑到开销和时延等方面,S-BARVE适用于大范围节点密集环境。     

通勤合乘路径优化模型与算法

道路车辆的增多导致城市交通和环境问题日益严重, 共享合乘被认为是减少交通拥堵, 降低碳排放的有效方法, 特别是在新冠疫情持续影响下, 通勤者采用互助合乘出行意愿较高. 本文考虑到通勤时间的紧迫性, 通勤者存在通勤压力和合乘不适感, 在没有经济效益驱动的情况下, 限制合乘路径的匹配范围, 并加入惩罚因子以提高合乘配对成功率. 本文提出了一种基于最优时间插值的贪婪启发式算法, 添加了3种扰动算子来提高全局搜索能力, 采用多组不同规模案例测试扰动效果. 结果表明: 设计算法可以在短时间内求解出更优结果, 在解决大规模问题上,相比于精确算法、粒子群算法和遗传算法更具竞争力. 此外, 通过选取位置较远且分布均匀的职员作为接送者, 可以改善合乘效果.     

A hybrid user-based collaborative filtering algorithm with topic model

Applied Intelligence - Currently available Collaborative Filtering(CF) algorithms often utilize user behavior data to generate recommendations. The similarity calculation between users is mostly...     

多种运输方式的4PL多到多网络设计模型与算法

针对第四方物流（4PL）承担多个供需点对之间物流配送任务的情况,考虑实际中第三方物流（3PL）运输供应商具有多种运输方式,研究多种运输方式的4PL多到多网络设计问题。建立问题的优化模型,在选择3PL运输供应商的同时确定运输方式,并在满足配送时间约束下最小化总的物流成本。根据问题模型,设计混合蛙跳算法（SFLA）对问题进行求解。最后,通过仿真实验来验证模型的合理性,并测试SFLA的性能。实验结果表明模型能够合理描述问题,并且SFLA能够对问题进行有效求解。     

车辆路径问题的轻鲁棒优化模型与算法

针对不确定旅行时间下的车辆路径问题,以总变动成本最小为优化目标,建立了一种轻鲁棒优化模型,提出了一种针对问题特征的超启发式粒子群算法.在算法中,利用基于图论中深度优先搜索的初始化策略加快算法的早期收敛速度,引入基于均衡策略的启发式规则变换方式来提高算法的寻优能力,重新设计的粒子更新公式确保生成低层构造算法的有效性.实验...     

Optimisation of partial collaborative transportation scheduling in supply chain management with 3PL using ACO

In this paper, we study and analyze the characteristics of transportation vehicle scheduling problem in supply chain management with third party logistics enterprise. First, we subdivide all the transportation nodes into three distinct classifications. A novel partial collaborative transportation scheduling strategy is proposed based on two special kinds of transportation nodes which have integrated the self-support vehicle and 3PL vehicle resource. Then, depending on the transport mode of each kind of transportation nodes, a modified Ant Colony Optimization with negative selection operation (ACO-nso) with varying dimension matrix encoding and modified transition probability operation method has been presented. Finally, the simulative results demonstrate that the proposed approach is practical and efficient.     

考虑客户分类的随机时间车辆路径优化模型与算法

针对一类考虑客户分类、随机旅行时间、随机服务时间及时间窗约束的车辆路径问题构建了机会约束规划模型,该模型考虑两类客户（普通客户与优质客户）并通过添加机会约束条件确保优质客户获得准时服务的概率。同时,设计了变邻域迭代局部搜索算法,并给出了一种基于最小等待时间的初始解生成启发式规则。基于Solomon算例进行了多组仿真实验。仿真实验结果表明,所设计生成初始解的启发式规则是有效的;所给算法能够在短时间内找到确定问题和随机问题的近似最优解;客户比与车辆使用数目呈正相关关系。研究结果对解决资源有限条件下克服随机不确定性因素带来的不利影响、保证客户服务水平等问题有一定的参考意义。