基于云计算的冷链物流配送车辆路径优化方法研究

针对冷链物流配送车辆路径优化问题,分析云计算模式下处理配送车辆实时路径的优势,建立了冷链物流配送车辆路径优化应用服务架构;并在该架构下获取多源实时交通信息,分析车辆配送时间和综合成本,构建了冷链物流配送车辆路径优化模型,并在云计算环境下利用粗粒度并行遗传算法对模型进行求解,实验结果表明云计算环境下冷藏车辆实时路径优化方法是有效的,该方法对冷链物流配送成本实现精细化控制,提高配送服务效率,具有实际意义。     

浅析B2C电子商务的物流配送中心选择与路径设计

本文针对B2C电子商务的物流配送中心地址选择问题以及商品配送车辆路径设计问题做了深入究,分别为物流中心选址优化以及车辆配送路径设计提出数学模型,并在介绍遗传算法和捕食搜索法的求解过程的基础上,分别对二者的数学模型进行求解,从而得到最优解,并对物流配送路径设计进行模拟数据计算,从而选出B2C电子商务的物流配送中心选址优化方案与配送车辆的路径设计方案。     

基于蚁群优化算法的物流配送路径研究

针对区间重构方法进行物流配送路径寻优收敛性不好的问题,提出一种基于蚁群优化算法的物流配送路径优化选择方法。采用重极标差法进行物流配送路径的邻域网格分割,进行路径的动态实时统计特性分析,设计物流配送路径选择流程。采用蚁群优化算法进行物流配送路径的自适应寻优,实现路径优化选择规划。仿真结果表明,采用该算法进行物流配送路径规划,缩短了配送行程距离,节省了物流时间。     

改进蚁群优化算法的电子商务物流配送路径优化

为解决物流配送路径距离过长导致配送效率低的问题,提出改进蚁群优化算法的电子商务物流配送路径优化方法.以配送费用最低为目标建立电子商务物流配送路径优化的数学模型,通过蚁群算法模拟蚂蚁搜索食物行为,设计电子商务物流配送路径模型,并通过修正信息素挥发系数、确定性和探索性搜索对蚁群算法进行了相应的改进,进行了电子商务物流配送路...     

基于遗传算法的运输路径选择问题

近年来,车辆路径问题一直作为物流配送领域研究中的热门话题,由于运输路径选取的不同,直接决定了物流配送问题中运输成本的差异,企业的管理者积极寻找着各种有效的配送策略。本文分析了车辆路径问题的实际背景,设计并实现了一个基于遗传算法的车辆路径问题的求解方法。     

大数据背景下的电子商务物流配送路径优化算法

传统的电子商务物流配送路径优化算法存在寻找最优路径时间长的问题,为解决这一问题,设计一种大数据背景下的电子商务物流配送路径优化算法。首先采用聚类算法对物流配送区域进行划分;然后通过重量指数、时效指数、客户重要度指数、时间窗口指数、总路径指数五方面建立物流配送路径优化多目标函数;最后设置配送目标权重,按照电子商务物流的不同需求找到目标函数中较优的配送路径,以此完成电子商务物流配送路径优化。实验对比结果表明,此次设计的大数据背景下的电子商务物流配送路径优化算法比传统算法寻找最优路径的时间短,能够减少电子商务物流配送时间,具有一定的实际应用意义。     

随机配送时间车辆路径问题的建模及算法

车辆路径问题是现代物流配送管理的一项重要内容,运输路径的合理选取,可以加快企业对客户需求的响应速度,提高服务质量,降低运营成本。本文在综合考虑企业运输成本最小化和客户满意度最大化的基础上,针对不确定配送时间的随机车辆路径问题,建立随机机会规划模型。最后通过实例对模型求解,结果表明该算法能取得更好的优化结果和更快的收敛速度。     

蚁群优化算法在图书配送路径规划中的应用研究

针对图书物流配送中的多目标优化问题,提出一种基于蚁群优化算法的图书配送路径规划模型,使配送成本最小化。首先对图书物流配送路径规划模型进行分析,并选择作业成本法对成本目标进行优化;然后采用单亲遗传混合蚁群算法对建立的模型进行求解,解决全局优化问题和求解效率问题。以某图书配送中心为例进行优化仿真测试,验证了模型的有效性。相比传统的人工方案,采用的图书物流配送路径规划模型及单亲遗传混合蚁群算法的配送方案有效降低了物流配送作业的成本。     

基于集群智能的智慧城市配送平台设计与研究

随着国内市场经济蓬勃发展、智能生产技术的不断进步以及消费品物流配送行业对时效与服务质量的需求逐渐增加,城市物流配送行业也亟需向现代化、智能化方向转变与提升。目前,城市物流配送的时效与能效等问题严重影响了城市物流配送业务的可持续发展。文章围绕城市物流配送现状与问题,分析了构建智慧城市配送平台的目的和需求,研究了智能城市物流配送平台设计,提出了解决城市配送资源、配送路径以及订单匹配等问题的关键技术,从而实现了城市配送业务和流程管理标准化、智能化,为城市配送服务数字化转型升级提供借鉴与参考。     

基于ASD与LBS的移动农资物流配送系统研究

针对农资物流配送中缺乏有效实时的信息导向而造成车辆无法准确获取当前位置、无法选择最佳配送路径,从而导致严重的车辆空载和资源浪费等问题,设计实现了基于LBS的农资物流配送管理系统。系统采用ASD三层系统架构,服务器端以.NET作为开发平台,移动客户端基于Android系统进行开发,利用Web Service完成移动客户端与服务器端之间的交互。服务器端主要管理移动客户端用户、任务等信息,并提供数据解析等服务,移动客户端实现了农资资讯模块、信息上报模块、位置服务模块和个人中心模块,通过系统测试和试运行,验证了系统的实用性和有效性。     

基于GIS技术的物流配送线路优化与仿真模拟

为进一步提升物流配送效率,文章提出一种混合优化算法,首先对传统的规划算法进行简单的介绍,根据遗传算法在局部搜索方面的劣势,以及模拟退火算法在局部搜索方面的优势,构建物流配送混合模型;然后结合GIS电子地图,文章以实际区域的某物流单车配送为例,对上述的混合模型进行仿真,从而得到该车辆的最优配送路径图。     

基于改进遗传算法的船体分段车间零部件配送优化研究

船体分段制造车间的物资配送问题是典型的车辆路径问题。现阶段利用传统遗传算法规划配送路线已经不能满足日益繁重的物流任务。为满足车间对物资配送准时化的要求,需要对传统遗传算法进行改进,添加时间窗对物资配送时间进行约束。利用改进遗传算法,可以更好地提高物资配送效率。     

改进蚁群优化算法的最优物流配送路径设计

针对传统蚁群优化算法难以找到全局最优的物流配送路径,物流配送的时效性差等缺陷,为获得理想的物流配送路径,提出基于改进蚁群优化算法的最优物流配送路径设计方法。首先,对物流配送路径优化设计问题进行分析,建立物流配送路径优化模型;然后,将蚁群置于物流配送的起始点,通过搜索下一节点、信息激素更新等模拟自然界蚁群寻食机制,找到从起始点到配送目标点的最优物流配送路径,并对传统蚁群优化算法的不足进行相应的改进;最后,通过具体实例分析改进蚁群优化算法应用于最优物流配送路径设计中的有效性。改进蚁群优化算法可以在短时间内成功找到最优物流配送路径,物流配送时间要少于其他物流配送路径设计方法,能够为提高物流企业的经济效益提供有价值的参考信息。     

复杂环境下无人机配送路径优化

针对偏远地区无人机配送时效差以及配送环境复杂的问题,构建了复杂环境下无人机配送路径优化模型。模型以配送时间最短为目标,不仅考虑了无人机的续航能力、载重能力、载重变化对路径选择的影响,而且还将影响配送时间的环境因素（如风速、风向）考虑在内。为了验证模型的有效性,以湖北某乡村为例设计案例,通过蚁群算法对模型进行求解,并对风速、风向的交互作用进行了情景分析。实验结果表明,在无人机的飞行极限范围内,风速越大对无人机飞行的影响越大,配送时间整体呈现增加的趋势;当风速增加到一定程度时,风向角度变化会对无人机飞行时间产生较大影响。该研究可为复杂环境下无人机物流配送提供理论依据,进而为无人机路径规划研究提供有力支持和参考依据。     

基于LINGO的城市物流配送路径优化简

为了提高城市物流配送效率,降低配送成本,以配送成本最低为目标,建立了物流配送路径优化问题的数学模型。利用LINGO软件能够快速求得线性规划问题最优解的特点,编写了求解配送路径优化问题的LINGO程序代码．通过实例验证,可以快速有效求得此问题的最优解。     

基于蚁群算法的物流配送路径优化方法研究

针对港口物流配送的路径优化问题,文中提出了基于改进蚁群算法的最优路径规划方法。该方法考虑了现实环境中的配送约束条件,并以总的规划路径长度最小化为目标建立系统模型。其在标准蚁群算法的基础上,通过改进蚂蚁对下个目标节点的选择方式,并对非最优解加以重复利用来充分探索可能的配送路径。同时减小解空间中最优解与非最优解间的信息素浓度差,进而提高算法跳出局部最优的概率。通过将随机产生的多个目标节点作为仿真环境,对所提算法与现有算法进行对比。测试结果表明,所提算法不仅可有效规划物流配送路径,且其规划出的路径总长度更短,寻求全局最优解的能力也更强。     

电子商务环境下配送车辆路径规划方法研究

电子商务环境下的物流配送具有订单多、送货量小、客户位置分散等特点,传统模式下的配送路径选择主要是根据人们的经验而确定,并没有形成一套完整的科学方法.引入运输路径模型,通过数学的方法解决配送中心的物流配送优化问题,通过节约里程法进行求解该问题,并进行了实验计算.计算结果表明,用节约里程法进行物流配送路径优化,可以方便有效地求解到问题的最优解或近似最优解.     

基于改进萤火虫算法的物流配送路径规划系统

传统的物流配送路径规划系统所用算法的收敛速度慢,为此设计一种基于改进萤火虫算法的物流配送路径规划系统。通过界面服务管理层、数据交换层、数据处理层和数据存储层,搭建系统总体架构;通过GPS设备、交换机、存储器、应用服务器和显示器,完成系统硬件设计;通过获取GPS数据,再采用改进萤火虫算法得到最优值,完成系统软件设计。至此完成基于改进萤火虫算法的物流配送路径规划系统设计。通过对比实验,与萤火虫算法、传统的物流配送路径规划系统所用算法作实验比较,实验结果表明,改进萤火虫算法具有更快的收敛速度,能更快速地得到最优配送路径。     

基于互联网定位的农村物流配送信息智能匹配服务系统

针对传统的匹配服务系统在匹配农村物流配送信息时,存在准确性低,花费成本高,不适合农村市场,很难让用户满意的问题,基于互联网定位技术设计一种新的农村物流配送信息智能匹配服务系统。选用具有极强抗干扰性的嵌入式采集器对配送信息进行采集,利用高效的微处理器对采集后的物流配送信息进行匹配处理。设计系统的软件流程主要包括货物位置信息匹配、货物配送时间信息匹配、货物配送人信息匹配、信息结果检测、匹配周期检测五个功能。为检测系统效果,与传统系统进行对比实验。实验结果证明,基于互联网定位技术设计的农村物流配送信息智能匹配服务系统匹配结果准确度高、花费成本低,深受农村用户欢迎,在农村市场中有很大的发展潜力。     

复杂路网条件下的物流配送方案研究

为了有效提高在复杂路网条件下物流配送路径优化效率,文中提出了采用蚂蚁算法复杂路网条件下物流配送路径优化算法.算法运用Repast Simphony仿真平台和GIS技术,对复杂路网条件下的城市物流配送进行仿真实验.实验结果表明,该物流配送方案可以较好地解决了复杂路网条件下的车辆路径问题(VRP)难题,同时仿真实验模型简单,具有非常优越的可扩展性能.