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.     

带时间窗的多配送中心协同配送问题研究

研究了多个配送中心协同配送下的车辆路径问题,建立运力和时间窗约束下的运输成本和时间惩罚成本之和最小化模型.考虑多配送中心路径优化问题的复杂性,提出了基于预分割和再调整的两阶段优化策略,采用罚数分配法分割需求点集合,将问题分解成多个单配送中心路径问题,启发式构建初始解,设计禁忌搜索算法求解.在调整阶段,将各集合中未分配的需求点重新分割,变邻域禁忌搜索再次优化路径.最后给出算例分析,验证了模型的合理性和改进算法的有效性.     

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.     

考虑出口箱进出场及预翻箱的箱位分配与场桥调度协同优化

为降低送箱集卡到场的不确定性对出口箱堆存和装船效率的影响,以最小化堆场进出场作业系统总作业时间为上层模型的目标,以最小化同一批入场出口箱的堆存时间下层模型的目标,构建了双层混合整数规划模型为进出场的出口箱分配箱位并优化场桥调度。设计改进的遗传模拟退火算法求解上层模型可得出口箱箱位分配方案,求解下层模型可得预翻箱和场桥调度方案,通过不断平衡上下层最优解使堆场堆存和装船作业效率最优。通过数值实验验证了算法和调度策略有效性,研究结果可丰富集装箱码头运营系统优化理论,为提高出口箱堆场作业效率提供决策参考。     

基于新风险度量方式的危险品车辆路径双目标优化模型

针对危险品车辆路径问题中车辆访问多个需求点的特性,在风险度量方式上考虑了运输过程中车辆载重量变化,建立了最小化总运输距离以及最小化总运输风险的双目标优化模型.采用改进的蚁群算法对模型进行求解并获得优化问题的非支配解,数值实验说明改进的风险度量方式更适合于危险化学品车辆路径问题,改进的蚁群算法能够有效率地对模型进行求解.     

基于两阶段启发式算法的物流配送选址-路径问题研究

为了解决配送中心选址与带时间窗的多中心车辆路径优化组合决策问题,利用双层规划法建立了配送中心选址与车辆路径安排的多目标整数规划模型,针对该模型的特点,采用两阶段启发式算法进行了求解。首先,通过基于聚集度的启发式算法对客户进行分类,确定了备选配送中心的服务范围;然后,基于双层规划法,以配送中心选址成本最小作为上层规划目标,以车辆配送成本最小作为下层规划目标,建立了多目标整数规划模型;最后,利用改进的蚁群算法进行了求解。通过分析实例数据和Barreto Benchmark算例的实验结果,验证了该模型的有效性和可行性。     

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.     

基于情景分析的应急两级车辆路径问题研究

为研究应急配送过程中次生灾害情景下的车辆路径问题,考虑当地配送中心最后完成救援物资配送任务的时间期望最小化为目标,构建了最小最大两级车辆路径随机规划模型.针对面临的塌方道路抢通时间是随机变量的情况,提出了解决该随机规划的三阶段决策方法:首先建立受灾区域配送点组合情景与随机抢通时间组合情景的关系模型,提出了路径计划策略;其次,提出了针对最小最大两级车辆路径问题的启发式算法;最后,确定每种情景发生的概率,得到最后当地配送中心最后完成救援物资配送任务的时间期望最小化的近似最优解.实验算例验证了该方法的可行性.     

基于交通流的多模糊时间窗车辆路径优化

研究了基于交通流的多模糊时间窗车辆路径问题,考虑了实际中不断变化的交通流以及客户具有多个模糊时间窗的情况,以最小化配送总成本和最大化客户满意度为目标,构建基于交通流的多模糊时间窗车辆路径模型。根据伊藤算法的基本原理,设计了求解该模型的改进伊藤算法,结合仿真算例进行了模拟计算,并与蚁群算法的计算结果进行了对比分析,结果表明,利用改进伊藤算法求解基于交通流的多模糊时间窗车辆路径问题,迭代次数小,效率更高,能够在较短的时间内收敛到全局最优解,可以有效的求解多模糊时间窗车辆路径问题。     

基于精英单亲遗传算法的冷链物流VRP模型优化研究

针对冷链物流配送的特殊性,探索冷链物流车辆路径问题(VRP)优化方案.首先,在保证货物不超载的条件下,建立基于时间和品质因素的顾客满意度约束的多配送中心VRP(MDVRP)模型;其次,采用重心分区法和改进的精英单亲遗传算法,求解顾客在配送中心的分配,确定配送车辆数以及顾客服务次序;最后,用Matlab工具编程对模型进行求解分析.结果表明构建基于满意度的冷链物流MDVRP模型更适合冷链物流配送最优路径选择,并且改进单亲遗传算法能够有效求解这类问题.