集装箱码头泊位计划的鲁棒优化模型

针对集装箱码头作业中的不确定性因素,构建泊位计划的鲁棒优化模型与算法,目的是降低不确定性因素对集装箱码头作业系统的影响。首先,提出泊位计划鲁棒性度量指标,利用算例对各指标的效果进行分析。在此基础上,设计泊位计划鲁棒优化的两阶段优化算法。算法的第一阶段不考虑泊位计划的鲁棒性,以船舶总延误时间最小为目标;算法的第二阶段以所选择的鲁棒性指标最大为目标,以第一阶段获得的船舶总延误时间为约束条件,获得鲁棒调度方案。最后,研究作业资源(装卸桥数量)的变化对泊位计划鲁棒性的影响。算例分析表明,权重松弛量是有效的度量泊位计划鲁棒性的指标,两阶段算法可以有效解决泊位计划鲁棒优化问题。     

冷链物流同时送取货车辆路径优化

针对冷链物流同时送取货车辆路径优化问题,分析冷链物流配送中的车辆固定成本、行驶成本、制冷成本和货损成本等成本构成,以总成本最小化为目标,将冷链物流配送的送货和取货业务综合到每一个客户节点,建立单个配送中心和多个客户节点的冷链物流配送车辆路径优化模型,并采用遗传算法进行求解,算例分析验证了所建模型和设计算法的适用性和可行性,结果表明优化后的同时送取货车辆配送方案能够降低配送成本,提高配送效率,研究结论对冷链物流配送决策具有重要的参考价值.     

成品油配送多车舱车辆指派及路径优化问题研究

针对成品油配送中多车型、多车舱的车辆优化调度难题,综合考虑多车型车辆指派、多车舱车辆装载及路径安排等决策,以派车成本与油耗成本之和的总成本最小为目标,建立了多车型多车舱的车辆优化调度模型。为降低模型求解的复杂性,本文提出一种基于C-W节约算法的“需求拆分→合并装载”的车辆装载策略,并综合利用Relocate和Exchange算子进行并行邻域搜索改进,获得优化的成品油配送方案。最后,通过算例验证了本文提出的模型与算法用于求解大规模成品油配送问题的有效性。并通过数据实验揭示了以下规律:1)多车舱车辆相对于单车舱车辆在运营成本上具有优越性;2)大型车辆适合远距离配送,小型车辆适合近距离配送;3)多车型车辆混合配送相对于单车型车辆配送在运营成本上具有优越性。这些规律可为成品油配送公司的车辆配置提供决策参考。     

带有时间窗的生鲜物流配送路径优化研究

随着生鲜消费的日益增多,生鲜物流配送也面临着如何在快速安全的条件下满足人们对生鲜的需求,使消费者在最短的时间得到最新鲜产品的现实问题,提出带有时间窗的生鲜物流配送车辆路径问题.充分考虑配送距离、车辆固定成本、生鲜损耗等多种因素,设计以配送损耗为可变成本和车辆启动费用为固定成本之和最小的优化目标,建立带有时间窗生鲜损耗的配送模型.针对模型的特征,设计自适应遗传算法求解该模型.最后,结合仿真算例来验证模型与算法的有效性.     

基于改进鲸鱼优化算法的物流路径优化

针对物流配送车辆路径难以优化以至于影响物流配送系统效率和效益的问题,提出一种基于鲸鱼优化算法的车辆路径优化方法.首先,建立物流配送系统数学模型.其次,针对传统鲸鱼优化算法易陷入局部最优的问题,采用随机惯性权重和非均匀变异策略对算法进行改进,并用过测试函数对比试验验证了所提方法的有效性.最后通过改进的鲸鱼优化算法进行物流路径优化实验,实验结果验证了所提出的改进鲸鱼优化算法能够高效的优化物流配送车辆路配送路径,降低了物流配送成本.     

基于前摄性调度的电动汽车路径问题研究

针对车辆调度过程中资源不均衡的问题,利用需求的不确定性,将配送周期划分为初始配送阶段和补货阶段,建立多阶段电动汽车的两级车辆路径优化模型.根据需求的动态程度对配送区域进行划分,结合前摄性调度和反应性调度策略,提出了一种混合禁忌搜索算法(HTSA)来求解该模型.在真实的案例和多个基准评估算例上的实验结果表明:模型和算法的性能优于传统的启发式算法,具有一定的实用价值.     

基于低碳排放的车辆路径优化问题研究

研究了基于低碳排放的锦州JS配送公司的车辆路径优化问题.首先通过分析目前锦州JS配送公司的车辆路径规划方案发现该公司在规划路径时只关注路径最短,而忽视了碳排放成本.然后通过具体分析配送过程中能源消耗的来源,考虑车辆自重和载重、车辆出行距离等对配送能源消耗的影响,建立了以极小化碳排放成本为目标的车辆路径优化问题的混合整数规划模型,通过求解模型得到新的配送路径优化方案.优化后的配送方案比原先的配送方案减少了14.16万元的碳排放成本.研究结果对物流企业降低碳排放具有指导意义.     

考虑越库作业的连锁超市配送路径优化研究

针对大型连锁超市物流配送成本较高的问题,通过分析连锁超市的实际情况和越库作业的实施要求,提出越库配送运作模式.以车辆运输成本、操作成本和库存持有成本最小化为目标,建立带有多越库配送中心的车辆路径模型,将配送过程分为集货、送货两阶段,同时,考虑到产品种类需求的多样化,采取集货过程车辆协同进行和送货过程车辆需求拆分的方式.针对问题的特点设计了一个求解的遗传算法,通过扫描算法优化初始种群,最后结合算例对模型和算法进行验证分析.结果表明,越库作业能有效地提高连锁超市的运作效率,降低超市物流成本.     

带时间窗的三维装载物流配送优化方法研究

针对城市物流配送优化研究在客户服务时间窗和货物装载方式合理结合方面存在的不足,考虑物流配送车厢货物装载方式与客户访问序列相关的特征对车厢空间进行合理的区域划分。首先,构建了包含配送中心的固定成本、配送车辆的运输成本、维修成本、租赁成本和违反时间窗惩罚成本的物流运营成本最小化和配送车辆空间利用率最大化的双目标优化模型;然后,提出一种结合遗传算法(GA)全局搜索能力和禁忌搜索算法(TS)局部搜索能力的GA-TS混合算法求解模型;最后,结合重庆市某配送中心的三维装载物流配送实例数据进行了优化计算,实验结果给出了带时间窗的三维装载物流配送路径优化方案,并进行了不同车厢空间分区模式下平均装载率、物流运营成本和车辆使用数的比较分析。研究表明,当客户需求货物种类数与车辆的空间区域划分数相等且按货物类型进行区域划分时,物流运营成本最小,配送车辆使用数最少和车辆平均装载率最高。     

基于客户信用度的物流配送车辆路径问题研究

针对当前城市物流配送过程中普遍存在的客户中途取消订单、无故退换货等交易违约问题,引入客户信用度的测度方法。根据客户历史交易违约数据计算客户信用值,并转化求解客户信用度,构建了包含车辆配送成本、租赁成本以及违反时间窗惩罚成本的配送路径优化模型。设计了一种遗传(GA)-禁忌搜索(TS)混合算法进行模型求解,在算法过程中应用精英保留策略进行循环迭代寻优。结合重庆某外卖物流配送网络的实例数据,验证了模型和算法的有效性和可行性。实验结果给出了不同服务策略下的物流配送调度方案,并进行了基于客户信用度的客户配送服务序列调整比较和敏感度分析。研究表明客户信用等级的合理划分可以有效降低物流配送成本和提高客户服务水平。     

面向电商终端物流配送的电动车配置与路径集成优化

在电子商务终端物流配送方面,存在能力与需求的矛盾。一方面,电动车存在货物容量约束和电池电量约束,配送能力有限;另一方面,一个物流配送点需要为众多的消费者进行门到门的配送,配送任务繁重。针对电子商务环境下终端物流配送规模大、电动车货物容量和行驶里程有限的问题,建立电商终端物流配送的电动车配置与路径规划集成优化模型,并提出一种基于临近城市列表的双策略蚁群算法,实现物流配送电动车辆配置与配送路径集成优化。该模型以电动车辆数最少和总路径最短为目标,以电动车货物容量和电池续航里程为约束,是带容量的车辆路径问题的进一步扩展,属于双容量约束路径规划问题。双策略蚁群算法在货物容量和续航里程的约束下,将蚁群搜索策略分为两类,即基于临近城市列表的局部搜索策略和全局搜索策略,在提高搜索效率的同时防止陷入局部优化。最后,通过阿里巴巴旗下菜鸟网络科技有限公司在上海的30组真实配送数据进行了测试,验证双策略蚁群算法显著优于一般蚁群算法。     

计及客户满意度的电动汽车物流配送路径规划与充放电管理

物流配送作为一种盈利型社会服务性行业,配送服务时间对客户满意度具有重要影响。论文考虑电动汽车(electric vehicle, EV)在配送途中和回到配送中心两个阶段,以物流配送成本最低和客户平均满意度最高为目标,构建了一种EV在换电模式下计及客户满意度的物流配送路径规划与充放电管理多目标优化模型,其中物流配送成本包括换电成本、车辆损耗成本以及慢速充放电成本。最后,以A-n29节点VRP基准测试系统插入四座换电站节点为例进行数值仿真,采用非支配排序遗传算法(Non-dominated sorting genetic algorithm, NSGA-II)对所提多目标优化模型进行求解,结果验证了所提方法的可行性和有效性。此外,论文进一步考查了EV慢速充放电管理对配电系统的影响,并对EV发车时间作了参数灵敏度分析,为管理者提供一些参考。     

时间窗变动的车辆调度干扰管理模型与算法

针对客户时间窗变动对原物流配送车辆调度方案造成干扰的问题,运用干扰管理思想,分析干扰事件对路径、成本和服务时间三个方面的影响,对其干扰程度加以度量;以该干扰事件对原方案造成的广义费用偏离最小为目标,建立客户时间窗变动的干扰管理模型,通过判断客户时间窗变动对原方案是否产生影响进行干扰辨识,并基于该干扰辨识结果,设计基于禁忌搜索新的调度算法;算例不仅验证了模型和算法的有效性,而且,敏感性分析也验证了其对各种不同价值货物的适用性。实验结果表明,本文提出的干扰管理模型可以全面地刻画干扰对原方案的影响,干扰处理方法优于全局重调度方法,且能够在更短时间内生成满意的物流配送车辆调度调整方案。     

基于实际路网情境的配送车辆调度优化

在实际路网情境下结合车道数、车道宽度、路口信号灯设置等路网物理特性,构建了考虑综合交通阻抗的多车型车辆调度模型,提出了两阶段求解策略:第1阶段设计了改进A-star精确解算法用于计算客户时间距离矩阵;第2阶段针对实际路网的特征设计了混合模拟退火算法求解调度方案。以大连市某配送中心运营实例进行路网情境仿真试验,结果表明:改进A-star算法较改进Dijkstra算法具有更短的路径搜索时间;混合模拟退火算法求解结果较实际调度方案优化了13.1% 的综合成本;路网增流、区域拥堵和路段禁行三类路网情境均能对配送方案的车辆配置、路径选择、客户服务次序、作业时间和违约费用等5方面内容产生干扰,调度计划的制定需要详细考虑这些因素的变化。     

基于遗传算法的成品油二次配送车辆路径问题研究

研究了加油站需求已知前提下带时间窗的具有满隔舱运输约束的多车型成品油二次配送车辆路径问题.首先以总费用极小化为目标建立了具有满载运输约束的多车型成品油二次配送车辆路径问题的混合整数规划模型,其中总费用包括动用车辆的固定费用、车辆的运输费用、以及不满足时间窗约束的等待成本和惩罚成本等.然后基于成品油二次配送车辆路径问题的特点设计了求解模型的遗传算法,通过对车辆和加油站分别采用自然数编码方式、解码时考虑约束条件等策略有效避免了不可行解的产生.最后利用一个实际案例进行了模拟计算,结果显示根据方法得到的配送方案明显优于实际中凭经验得到的配送方案,总配送成本大约降低了9%.模型和算法为制订成品油二次配送方案提供了决策依据.     

物流配送装载率分析与四阶段算法研究

在城市物流配送中,租用车型的选择与车辆平均装载率具有密切的关系。然而,在带能力约束的车辆路径问题(Capacitated Vehicle Routing Problem, CVRP)中, 假设配送车辆装载量为事先已知。在实际物流配送中, 很多配送车辆为租用, 因此需要确定租用的车型大小。本文基于CVRP问题,假设配送车辆载量Q为变量,以车辆平均装载率为优化目标构建了数学模型. 通过数学推导证明了,派送车辆的平均装载率ρ的理论区间为(50%, 100%]。分析得出结论:当顾客需求数据中需求数据大于且接近0.5倍载量Q的越多,车辆平均装载率越低。为了验证分析结论的正确性, 分别设计一个求解CVRP问题的多阶段算法和具有大需求量的CVRP问题算例. 通过求解算例表明:本文理论分析的正确性, 其中四阶段算法的求解结果与当前已知最优解平均偏差仅为0.92%,达到优秀算法水平。     

考虑外协服务的车辆路径优化问题

降低零售企业的末端配送成本是控制物流成本的关键,共享经济的发展为此提供了新思路。因此,针对零售企业末端上门配送服务成本较高的情况,提出了考虑外协的车辆服务策略,将有意愿进行单次交付的线下客户作为协作车辆配合普通车辆来完成线上客户订单的配送,建立了以最小化普通车辆路径成本,普通车辆使用成本,时间窗惩罚成本和协作车辆补偿成本为目标函数的数学模型,并设计匹配算法和混合遗传算子的模拟退火算法对该模型进行求解,最后结合算例对提出的算法进行检验与分析。     

基于混合算法的实时订货信息下的车辆调度优化

实时订货信息下的车辆调度是随机性车辆调度中货物需求量、需求点均不确定的情况下的车辆调度.针对该问题,本文构建了配送总成本最小的目标函数,提出了采用混合算法求解的思路.即以局部搜索法求得初始解,采用遗传算法优化初始解,并在送货时间更新后,利用禁忌搜索法求解速度快的特点改进调度方案,得到订货信息不断更新的条件下的车辆调度方案.通过实例分析,本方法既可解决电子商务条件下实时订货的车辆调度问题,也具有求解结果可靠、求解过程快速的特点.     

“仓店一体化”模式下订单拣选与配送集成调度优化

针对“仓店一体化”模式下提供限时送达服务的新零售仓店,研究多拣货员、多客户、配送方式为带限时送达约束的路径优化分批配送情形下的订单拣选与配送集成调度问题。以最小化订单最大履行时间和配送成本为目标,构建了混合整数非线性规划模型,并设计两阶段启发式算法(H-2)进行求解,最后通过数值实验对算法进行验证与分析。数值实验结果表明,H-2具有较高的求解质量;相较于传统调度算法(TS)在效率提升、资源节约以及客户满意度提高方面具有更优的表现,进而为新零售仓店管理者提供决策支持。     

具有模糊行程的城市物流动态费用多车型车辆调度问题研究

针对城市物流配送中广泛存在的多车型问题,以及由于交通路况等因素导致的配送行程模糊化现象,给出了一种基于梯形模糊数的,以最小化行程费用为目标的具有模糊行程的动态费用多车型车辆调度问题模型.在问题求解方面,针对基本粒子群算法容易陷入局部最优的情况,引入混沌局部搜索策略,给出了一种基于混沌优化技术的混合粒子群算法.仿真实验表明,该算法具有可行性和有效性.