带批次和临时库存的越库配送车辆路径问题研究

从零售业供应链整合入手,构建供应商、配送中心和零售点构成的协同配送网络,研究带批次和临时库存的越库配送车辆路径问题.将越库过程分为取货、分拣和配货三个阶段,考虑配送中心分拣能力,分批次设置车辆协同到达配送中心的服务时刻,据此建立以最小化车辆运输成本、临时库存成本和固定成本为目标的数学模型.考虑问题特征,设计一种混合变邻域搜索粒子群算法求解,并将结果进行横纵向比较.结果表明,所提算法有效且可靠,能够为带批次和临时库存的越库配送问题提供解决方案.     

集货送货一体化的物流配送车辆路线问题的标号算法

本文结合实际情况,对具有时间窗约束的集货送货一体化的车辆路线问题进行了研究,针对该问题的特点,采用修正的多属性标号算法对该问题进行求解,并通过C 编程语言实现了该算法,最后用一个示例表明本文的算法是有效的.     

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.     

越库模式下的卷烟配送业务流程再造研究——以西安市卷烟配送中心为例

论文分析西安市卷烟配送现状及配送流程中存在的问题,以西安市卷烟配送东区为例构建卷烟配送的越库模式,通过业务流程再造构建越库模式下的卷烟配送业务流程;采用ASME评测法及作业成本法分析业务流程再造前后的配送时间和配送成本。研究结果表明,越库模式下卷烟配送业务流程的再造能够有效地整合供应链资源,提高卷烟配送效率,降低卷烟配送成本。     

客户动态变更配送需求的配送路线优化研究

针对物流配送途中客户动态变更配送需求问题,分别研究了满足客户临时变更收货时间窗、收货地址和取消收货的三种要求时所需成本相较于预先设计配送路径所需成本的波动值,建立了客户临时变更配送需求的动态管理模型.基于嵌套分割算法,设计了邻近救援策略、最佳离库策略、增派车辆策略对模型进行求解.最后,通过算例试验,证明模型可以有效的降低物流配送成本,且具有更强的实用性、灵活性,且嵌套分割算法还在数据优化、计算时间上有显著成效.     

双需求集货送货一体化车辆路径问题的数学模型及算法

本文研究了具有总时间和车容量约束的双需求集货送货一体化车辆路径问题,在综合考虑运输费用和车辆出行固定费用的前提下,建立了该问题的整数线性规划模型,并分别给出了求解该模型的精确算法和基于节约准则的启发式算法。最后通过一个具体实例验证了算法的有效性。     

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.     

考虑订单取件时间和柔性时间窗的取送货车辆路径问题

研究了同城配送中考虑订单取货时间和柔性时间窗的取送货车辆路径问题,考虑同城配送中订单起终点,订单取货时间和订单配送的柔性时间窗,车容量限制等因素。首先构建以配送成本与超时惩罚成本之和最小化为目标的混合整数线性模型。其次,设计了含多种有效不等式及其对应分离算法的改进分支切割算法对该模型进行精确求解。最后通过实验测试分析了不等式的性能,验证了算法的有效性,实验表明适当的减少车辆数和增大装载能力能够有效的减少成本。     

考虑多行程与同时取送货的电动车路径问题研究

针对城市物流配送中的电动车辆路径优化问题,考虑电动汽车的充电特性以及车辆多行程和需求点的双向货流,以最小化车辆成本、行驶成本和充电成本为目标,建立考虑多行程与同时取送货的电动车辆路径问题(EVRPMTSPD)模型,并采用列生成算法进行求解.为提高子问题求解速度,提出了基于蚁群算法的启发式寻路算法用以处理较大规模问题,数值实验验证了模型与算法的有效性,表明了考虑多行程和同时取送货能有效降低成本和提高效率.     

基于动态遗传算法的共享配送模式研究

针对传统配送中配送车辆装载率低、车辆数量多及配送成本高等问题,提出不同类型零售商资源共享的城市配送优化方法,并考虑配送中的车辆油耗与不确定需求等问题。以总配送成本最低为目标建立模型,利用基于动态参数的改进遗传算法对模型进行求解。最后,通过算例对共享配送模式与算法进行测试。结果表明,共享配送模式能够有效减低车辆数量、提高装载率及降低配送成本,同时改进遗传算法能够高效、准确对模型求解。