考虑车速时空动态性的城市配送车辆路径问题

基于对城市路网中配送车辆车速时空动态性的分析,对配送时段和配送网络中的路段分别进行切割,建立城市配送网络的车速矩阵以实现动态计算车辆在配送线路上的行驶时间。基于车辆在配送网络节点间行驶时间的计算,建立了带时间窗的城市配送车辆路径优化模型。为更贴近实际,模型的目标函数在实际运作成本的基础上纳入了配送车辆的碳排放成本。设计了先用改进节约法构造初始解,再用变邻域搜索算法进行改进的求解算法框架。最后,通过实例分析表明了在车辆路径模型中纳入对车速时空性的考量能更好地刻画城市物流配送,给出更合理的配送车辆调度方案,实现提高配送效率、降低配送总成本和减少配送车辆碳排放的目的。     

考虑动态行驶时间的无人驾驶车辆调度问题研究

利用无人驾驶车辆进行物流配送有助于降低物流运输成本,提高运输效率。研究考虑动态行驶时间的无人驾驶车辆路径问题,提出动态行驶时间与时变速度相关。综合分析实际中的车辆速度、时间、剩余里程和充电时间,建立以总配送时间最短为目标的数学模型。最后,结合京东在某城市物流配送项目中的实例,运用不同的算法合理有效地完成了车辆配送路径规划。通过实例验证了搭建的数学模型的准确性和设计算法的优越性。     

考虑时变交通拥堵的污染路径优化研究

针对城市配送过程中引发的交通拥堵问题,研究时变拥堵情况下车辆路径优化对碳排放的影响,为此引入车辆在行驶弧上的等待策略,建立以碳排放最小和行驶时间最小的双目标优化模型。设计改进的禁忌搜索算法对模型进行求解。最后进行算例分析,证明模型与算法的有效性,分析时间约束及等待策略对碳排放的影响情况。     

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。     

考虑均衡负载的车辆路径问题及算法设计

针对目前物流配送系统中存在的车辆负载不均衡导致的物流配送质量和配送系统柔性下降这一现象,提出了考虑均衡车辆负载的多目标路径优化模型,以配送车辆总行驶距离尽可能短和车辆之间载运量尽可能平衡为优化目标。〖JP2〗针对模型设计遗传算法,通过在变异操作后加入进化逆转操作,加强局部寻优,找到全局最优解。以1个配送中心和14个客户的配送网路为例,利用Matlab软件建模分析,设置并调节不平衡处罚参数,得到总行驶距离和不平衡度之间的变化关系图和若干备选决策。最后构建评价体系对各个决策进行评分,〖JP〗得出当总行驶距离为40819 5,不平衡度为1时,评分最高,为本算例最优解,表明该模型在实际应用中能够为管理者提供决策依据。     

客货邮融合下城乡客运车辆调度双层优化方法

为了健全县乡村三级物流配送体系，补齐农村寄递物流基础设施短板，客货邮融合模式应运而生。客货邮融合主要借助客运车辆进行实施，但由于农村地区客运车辆存在发车频次少等情况，使得客货邮融合在实施过程中面临着客运车辆运营成本高及快递配送时间长等问题。针对营运成本及客货配送问题，通过考虑客货邮融合下的城乡客运车辆调度优化，构建车辆协调调度的双层规划模型，可以实现车队规模优化，并改善农村地区快递末端配送时效性。上层规划模型以乘客与货件总旅行时间为目标，下层规划模型以车队规模为目标。利用逆差函数将下层目标转化为模型的约束条件，在确定车队规模的基础上求解双层规划模型的最优解。通过算例分析，比较客货邮融合和客货分离两种情况在总旅行时间上的差异，结果表明考虑客货邮融合可以有效改善不同车队规模情况下的乘客与货件的总旅行时间。     

基于自适应大邻域搜索算法的外卖配送车辆路径优化

目前我国外卖配送体量已达到单日数千万单的级别,外卖配送车辆的有效调度优化显得至关重要。针对外卖需求产生时间集中、配送时间要求严格的特点,设定顾客期望送餐时间窗以及时间惩罚成本,在考虑成本因素分析基础上,建立物流配送平台总成本最低为目标的数学模型。设计三种订单删除操作及两种订单插入操作,运用自适应大邻域搜索算法对不同规模算例进行求解。最后,利用CPLEX对算法结果进行最优验证,证明了算法的效率和精度。相关方法与结论可为即时配送调度优化提供决策支持。     

考虑电量消耗的车辆调度优化研究

基于电动汽车电量消耗特性,考虑电动车里程、载重、顾客服务时间窗等约束,建立以配送总成本最小为目标的电动车调度优化问题模型;利用自然数编码的遗传算法,求解出电动车的配送路线以及车辆的充电计划,再结合枚举法,在配送中心运营时间内以10 min为时间间隔,计算出配送车辆惩罚成本最小时的最优发车时刻。最后结合算例,验证该模型和方法的有效性、正确性。     

易腐食品二级供应链生产调度与配送路线的协同优化

研究了一类生命周期服从负指数分布的易腐食品,综合考虑配送的软时窗约束以及需求和运输时间的随机性,以供应链整体利润最大化为目标,建立了生产商-零售商二级供应链模式下易腐食品生产调度与配送路线协同优化的数学模型。设计了改进的遗传算法和随机模拟技术相结合的混合智能算法求解模型。最后以某餐饮服务公司的生产调度和配送路线的协同优化问题为例,并基于Solomon算例数据设计了不同规模的测试算例对模型和算法的有效性进行了验证。     

异质车辆配送可重复装货易腐品库存—路径模型

研究了易腐品的订货、配送和车辆选型一体化决策问题。在一个供应商供应单一产品给多个零售商的供应链中,产品在运输阶段存在腐败,采用运行温度、车辆相关成本和腐败率有差异的异质车辆进行配送,联合决策模型的目标是确定每个零售商的配送车辆类型、配送路径及配送周期使得总成本最小。通过建立数学模型,证明了给定车辆类型和行驶路径后,单一车辆存在最优配送周期,由此设计了改进的节约算法嵌套对车辆类型的遍历对问题进行求解,结合实际企业背景,通过数值算例说明了易腐品配送车辆的选型问题,并得出了对企业的管理启示。     

生鲜农产品配送中带时窗的VRP模型与算法

针对生鲜农产品配送时效性强的特点,应用模糊隶属度函数表示的时间窗反映客户满意度,引入生鲜度损耗系数反映农产品价格随时间推移而下降的特性,在此基础上,考虑配送总成本和顾客满意度两个目标,建立了生鲜农产品配送路径多目标优化模型,设计了求解模型的智能算法,并用算例对模型及算法的有效性进行验证,同时对模型参数进行了敏感性分析。研究结果表明:所建立的模型及设计的算法是有效的,可以为生鲜农产品车辆配送路径优化决策提供理论依据和实践指导。     

连锁超市考虑越库作业的多车型车辆路径研究

针对连锁超市需求品类多、配送成本高的问题,采用越库作业的方式来减少物流运输中的库存成本,考虑到降低车辆的运输成本,在越库中心使用多车型的配送方式,以便更好地提高车辆的满载率。将物流过程分为集货、送货两阶段,采取集货过程同类型车辆协同取货和送货过程使用多车型配送的方式;为此,以车辆的运输成本、固定成本最小化为目标,建立具有多车型的越库配送车辆路径优化模型;考虑模型复杂性,设计改进遗传算法对模型进行求解,通过扫描算法产生初始种群;最后结合算例将单车型和多车型的运输成本进行比较,对模型和算法进行验证分析。结果表明,具有多车型的越库作业能有效地提高连锁超市的运作效率,降低物流成本。     

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。     

考虑拥堵情形的污染路径问题及其求解算法

考虑拥堵情形的污染路径问题是经典的带时间窗车辆调度问题的一个扩展。该问题的目标函数包括车辆行驶产生的排放成本,约束条件则包括交通拥堵带来的车辆行驶速度约束——该拥堵只与时间有关(time-dependent),且拥堵的开始时刻和结束时刻都可以自由设定。首先提出了拥堵情形下的行驶时间计算模型,在此基础上建立污染路径问题的线性规划模型,并提出了基于节点时间窗变换以及速度和出发时间优化的求解算法。算例结果验证了该算法的高效性。     

带时间窗的易腐食品冷藏车辆配送问题

以带时间窗的车辆配送模型为基础,以包括制冷成本、车辆固定成本和运输成本在内的总成本最小为目标函数,建立易腐食品冷藏配送模型.在算法上,构造了基于邻域搜索的节约算法,并对8客户算例,用该算法分别对冷藏配送模型与一般配送模型求解,由结果可知2个模型得出的最优路径不同,说明了研究易腐食品的配送问题的必要性.     

带时限与回程的配送中心运输调度问题研究

在优化模型中将配送任务执行时间及每日调用车辆数量及路径作为决策对象,以车辆的固定费用、行驶费用、未按时完成服务产生的惩罚、存储费用等作为优化目标。在遗传算法中采用自然数编码形式以便于优化车辆数量,采用基于扫描算法的启发式算法构造更好的初始解,引入单亲遗传算子、重启机制及并行禁忌搜索以提高种群质量和深度寻优。经不同规模算例间对比测试,显示基于扫描算法的混合遗传算法具有最佳的优化性能。     

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。     

时尚行业零售网点多品类取送货车辆路径优化研究

在时尚行业中,零售商会在每个周末预测下周每种货品的数量需求,以确保满足各网点下周的销售需求。在每周开始时零售商安排配送车辆向每个网点取货或送货,将网点多余的货品取走,并向其补充数量不足的货品,由此衍生出多品类组合下带有取送货的车辆路径问题。为了降低物流成本,通过分析快时尚零售行业的取送货特性,提出了顶点拆分策略,以仓库处理成本和车辆行驶路径成本之和最小化为目标构建了混合整数规划模型。鉴于问题的复杂性,设计了基于遗传算法的启发式搜索策略以求解大规模算例,通过邻域搜索实现了初始种群的生成。最后结合实际算例分析验证了所提出的模型和算法的效率,结果表明基于拆分单元的策略能够有效降低零售网点的物流成本。     

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。     

面向垃圾分类的全柔性多车舱车辆调度优化研究

垃圾分类运输是垃圾分类政策有效实施的重要环节。现有分类运输方法以单车舱专用车辆为主,易造成车辆资源浪费、垃圾收集点拥堵等问题。为此,本文引入能同时独立运输多种垃圾的多车舱车辆,依托我国垃圾收运实际情况,对车舱设置、收运模式等进行分析;以此为基础提出全柔性多车舱车辆路径问题(full flexible-MCVRP)及优化模型,并采用遗传算法进行求解。实际算例表明,与现有专用车辆分类调度方案相比,本文所给多车舱车辆调度方案总行驶路径更短,收运效率更高。进一步,针对几种典型城市生活区域,研究了垃圾分类占比对车舱分配方案的影响,为多车舱车辆设计提供参考。