配送中心订单分拣系统中的拣货路径选择研究

订单分拣是订单履行流程中一项重要活动,分拣成本是配送中心成本的主要组成部分之一。订单分拣系统的设计需要考虑订单类型、产品特点、分拣策略、分拣区域的布局、分拣路径和储位选择等因素。本文主要评价各种拣货路径方法,作者利用方差分析中的最小显著性差异法.1602640178otmail.com对仿真结果进行多重比较。本文的研究结果显示,当订单规模较小时,单区布局下的最优启发式路径方法是最大间隙法;双区布局下的最优启发式路径是组合方法;而且双区布局下的各种路径方法更能节省分拣行走距离。这些结论有助于配送中心管理人员通过分析订单规模来改变分拣路径和布局,进而提高配送中心分拣效率。     

基于遗传算法的汽车整车销售物流配送路径优化

为了优化汽车整车销售物流配送网络,提高配送服务质量,构建了以配送费用最小为目标的带时间窗的整车配送路径优化模型,采用改进遗传算法对模型进行求解,结合上汽通用五菱公司的配送实例,对其整车销售物流配送路径进行研究,并将改进遗传算法所确定的优化路径、节约里程法的优化路径、企业实际的配送路径进行比较,改进遗传算法确定的最优路径其配送费用比其它两种路径的配送费用降低了5.5%和8.9%,研究结果可以为企业确定经济、合理的配送路径提供参考.     

基于分支定价算法的电动汽车车辆路径问题

目前,随着电动汽车的普及,物流企业逐渐重视电动汽车的应用。本文考虑到电动汽车在实际应用中的行驶里程、充电耗时以及配送时间等因素,研究含时间窗的电动汽车车辆路径问题,建立了相应的混合整数规划模型,然后改进分支定价算法以求得其最优解。改进的分支定价算法首先根据Dantzig-Wolfe分解原理将原问题分解为基于路径的主问题(MP)和求最短路径的子问题,然后用列生成和动态规划算法在主问题和子问题之间进行迭代以求得主问题线性松弛后的最优解,最后采用基于弧的分支策略求得其整数解。通过用改进的Solomon算例的实验数据,与CPLEX比较验证了模型和算法结果的准确性,并对该问题进行了灵敏度分析,证明了本文提出的算法具有一定的应用价值。     

基于集对分析的飞行签派各席位协调配合度评估研究

为了应对民航业高速发展带来的签派席位间沟通不畅,工作效率低等签派运行机制的缺陷,首先,根据飞行签派各席位的工作内容绘制了协调工作流程图,其次,利用层次分析法结合流程图建立飞行签派各席位协调配合度评估指标体系,再次,利用集对分析法和层次分析法建立飞行签派各席位协调配合度评估模型,最后利用实例对飞行签派席位间协调运行进行了分析研究,评价结果为良好,与实际相符,证明模型可以为提高飞行签派各席位协调配合度提供理论支持.     

轴辐式同城快递网络模式研究

随着快递网点密度的稠密化,网络结构设计优劣直接关系到快递公司的运营成本和服务水平。针对快递公司的同城快递市场,在不改变现有网点规模选址的基础上改变网点的从属,结合轴辐式网络结构模式设计来提升其时效并优化成本和资源投入。以运输成本最小为目标,建立了带分支流向约束的枢纽选址模型,设计了高效的禁忌搜索算法对问题求解并验证了算法的有效性。最后提供相应的集散点选址分配解决方案,有利于整合资源形成规模效应,同时提供了同城快递分区管理依据,避免因网络结构复杂引起管理和运营混乱;从长远来看,有利于节约运营成本,增加其快递网络的柔性,降低运作管理的难度。     

不确定需求下故障共享单车回收周期性车辆路径问题研究

为了及时有效地回收城市道路网络中的故障共享单车,对分散于路网边上的故障单车进行聚类形成收集点,考虑聚类收集点上回收需求呈现的不确定性特征,建立以行驶总距离最小为目标的回收周期性车辆路径选择模型.采用基约束鲁棒优化方法,利用有界区间对不确定的回收量进行描述,引入扰动系数和控制系数调节模型的鲁棒性和适应性.针对模型设计近似...     

基于演化博弈视角下的加盟式快递合作稳定性分析

针对我国加盟式快递企业逐渐暴露出的加盟商服务质量低下、各自为政、总部管理薄弱等引发的双方合作不稳定问题, 本研究以演化博弈模型为主要理论工具, 开发了不完全信息下快递公司总部和加盟商的行为交互演化博弈系统。通过雅克比矩阵求解, 揭示了博弈初始条件改变以及决策参数取值变动对演化稳定结果的影响;然后以申通公司为例, 采用MATLAB软件进行了数值仿真分析。研究表明, 当加盟商积极合作所增加的收益、快递公司总部的罚金、信息不对称程度和监督成本位于不同阈值区间时, 系统分别呈现出三种演化稳定结果和一种周期性的随机状态, 同时发现快递单价对促进博弈双方的合作稳定性具有积极作用。最后, ①降低快递加盟商服务成本, 提高服务质量;②建立适度的违约惩罚制度, 完善利润分配机制;③加强平台信息共享, 促进信息透明化;④营造良好的竞争氛围, 避免无谓的价格战, 有助于引导系统向理想状态演化。     

以商圈为中心的O2O动态外卖配送路径优化模型与算法

针对线上到线下(Online to Offline,O2O) 外卖路径优化问题,综合考虑其动态配送需求、货物区分等特点以及时间窗、载货量等约束条件,将商圈看作配送中心,将快递员数量与快递员总行驶时间作为最小化目标,提出了以商圈为中心的O2O动态外卖配送路径优化模型。采用周期性处理新订单的方法将相应的快递员路径的动态调整问题转化为一系列静态TSP子问题,设计了一种分阶段启发式实时配送路径优化算法框架,并给出了一个具体算法和一个数值计算实例。在VRP通用算例的基础上,以商圈为中心生成测试算例,对本文算法进行仿真实验,并与其他算法比较。结果表明：本文算法能充分利用新订单附近的快递员进行配送,并优化其配送路径,有效减少了快递员数量与快递员总行驶时间。     

基于签派可靠度的航空公司运行品质评价方法研究

签派可靠度是反映航空公司运行品质和运营效率的顶层参数,以签派可靠度为顶层指标,根据航空公司实际运行环境,结合航空公司各主要业务部门的运行数据,建立签派可靠度评估模型,形成影响签派可靠度的二级指标体系.利用区间数层次分析法和可能度法实现各二级指标的综合权重计算和分级排序.对航空公司运行品质影响较大的二级指标,依次为日利用率,延误率,报告故障率.以国内某个航空公司为例,根据底层指标得分情况,利用幂指数法,确定签派可靠度的综合得分,最终实现该航空公司运行品质评估.研究结果表明模型能够对航空公司运行品质做出综合评价,便于发现运行决策中的薄弱环节,重点解决维修可靠性问题,可以提升航空公司的运行品质.     

以商圈为中心的O2O动态外卖配送路径优化模型与算法

针对线上到线下(Online to Offline,O2O) 外卖路径优化问题,综合考虑其动态配送需求、货物区分等特点以及时间窗、载货量等约束条件,将商圈看作配送中心,将快递员数量与快递员总行驶时间作为最小化目标,提出了以商圈为中心的O2O动态外卖配送路径优化模型。采用周期性处理新订单的方法将相应的快递员路径的动态调整问题转化为一系列静态TSP子问题,设计了一种分阶段启发式实时配送路径优化算法框架,并给出了一个具体算法和一个数值计算实例。在VRP通用算例的基础上,以商圈为中心生成测试算例,对本文算法进行仿真实验,并与其他算法比较。结果表明：本文算法能充分利用新订单附近的快递员进行配送,并优化其配送路径,有效减少了快递员数量与快递员总行驶时间。     

一类新的车辆路径问题及其两阶段算法

本文结合汽车零部件第三方物流业的实际背景,提出了一类新的车辆路径问题,它是一种带时间窗约束的分车运输同时收发车辆路径问题(简称SVRPSPDTW).接着给出了问题的模型,并提出求解问题的启发式算法：两阶段算法. 最后在改进的Solomn的算例的基础上,进行了数值试验.     

基于簇系数的相关性网络多重分形谱分析法及应用

以复杂网络中的簇系数为测度,提出了针对产业相关网络的多重分形分析方法流程.基于该方法,通过对几个实际产业相关网络的多重分形谱进行分析,发现在实际相关网络中,普遍存在多重分形特性,并进一步对产业系统中产生多重分形特性的自组织机理进行说明.     

基于群特征根法与M-TOPSIS法的驾驶员最优路径选择

以前的车辆最优路径选择大多是考虑路程最短或时间最少,而实际情形往往是伴随着驾驶员不同行为偏好的.本文在充分考虑驾驶员选择路径时有不同要求的基础上,将群特征根法引入到驾驶员路径选择影响因素的权重确定,同时发展出基于M-TOPSIS法车辆最优路径方法,并通过应用例子说明了方法的有效性和实用性.     

基于最优出力分配的梯级总出力调度图优化

为提高梯级水库调度管理的科学水平和水资源利用效率,分析了蓄供水判别式法运用于梯级水库调度所存在的三点不足,以梯级调度期总发电量最大为目标,构建了基于梯级总出力调度图优化和时段内最优出力分配的双层嵌套模型,并给出了基于逐步收索方式和逐步优化算法的模型求解流程。以我国西南某流域梯级水库为实例进行计算,其结果与常规方案相比,不仅年发电量有所提高,保证出力和保证率也有较大程度的提升,验证了所建模型的合理性。     

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。     

同城货运众包平台的车货匹配模式对比研究

针对目前同城货运车货匹配平台采用抢单模式造成客户等待时间较长、客户满意度不高的问题,提出将派单模式应用于同城货运车货匹配过程,构建以客户平均等待时长最短为目标的动态车货匹配模型。根据抢单模式实际情况设计了就近随机配对算法,针对派单模式设计了滚动时域完美匹配算法,运用模拟仿真研究方法,对比研究了两种算法的有效性和适用性,发现订单饱和度大时宜采用派单模式,且滚动时域越短客户平均等待时长越短。研究结果可为同城货运车货匹配平台的订单分配提供决策支持,提高客户满意度。     

基于聚类和动态规划的组合路径策略

为提高电商仓库的拣货作业效率,本文提出了基于聚类和动态规划的组合路径策略,实现了生成路径消耗时间和路径长度之间的平衡,并将这一策略成功地应用到多区型仓库。该策略分四步:首先,根据待拣储位分布特征,运用聚类分析法对其进行分类;然后,以各类的首末储位作为节点,运用动态规划法对已得分类进行排序,得到相应的类序;其次,得到各类内部路径;最后,依次拣取待拣商品,并返回出发点完成拣货作业。在提出新的路径策略后,通过仿真方法将新策略与三种传统路径策略(穿越策略、最大间隙策略和混合策略)和一种优质算法(蚁群算法)进行了对比分析,结果表明:该策略具备良好的适用性和实用性。     

基于状态节点网络的龙门吊路径优化问题研究

为提升集装箱堆场的作业效率和服务水平,研究了集装箱堆场龙门吊的作业路径问题。将龙门吊的作业任务划分为阶段任务和阶段内子任务后,通过定义状态、状态值以及状态间距,提出了基于状态节点网络的龙门吊路径优化模型。并针对模型的特点,设计求解算法,算法由递归算法生成状态节点空间,用整数编码的遗传算法进行状态组合寻优。最后,以某集装箱码头实际作业数据为基础,进行了模型和算法的验证计算,结果显示基于状态节点网络的路径优化方法有效地减少了龙门吊的作业移动距离。     

进口动物产品潜在入侵疫病风险评估的统计学模型和方法

本文以生猪布鲁氏菌病为范例,探索了运用统计学模型和方法对进口动物产品的潜在入侵疫病风险进行评估的理论框架和定量方法。本文系统梳理了进口猪肉产品携带布鲁氏菌传入中国的流程,并对流程中的各关键环节建立了量化模型。在此基础上,本文探讨了对疫病传入风险进行定量评估的两种方法:固定参数值分析法和随机参数值分析法。基于上述模型和方法,本文从定量分析的角度确认了在常规情况下生猪布鲁氏菌病的入侵风险是较低的,并从可能影响疫病传入风险水平的诸多因素中找到了影响较大的四个关键因素。     

基于时间序列的挖掘算法在流程工业产品质量控制模型中的应用

针对目前流程工业产品质量控制采用人工检查和统计质量控制方法,缺乏产品质量预先预报以及时时调整生产过程的工艺参数存在一定困难.利用生产过程采集到的实际数据,采用基于时间序列的动态数据挖掘技术和BP神经元网络,预测产品质量和分析产品生产过程的工艺,最大限度减少不合格产品的产出,提高生产效率.根据上述理论建立流程工业数据动态质量控制平台,以中厚钢板生产过程为例,应用表明了这种方法在实际应用中的正确性和有效性.