时变路网条件下联合配送的开放式车辆路径问题

针对城市物流系统中的多物流中心联合配送问题,设计一种多物流中心处理方法共享物流资源;分析城市路网的时变特性,设计路段行驶时间计算方法;综合考虑客户需求、时间窗、车辆不同出发时间、油耗、碳排放与联合配送模式等因素,以总成本最小为目标构建联合配送的开放式时变车辆路径规划模型,设计改进蚁群算法求解;实验结果表明以上方法具有可行性与有效性。     

考虑平台竞争的众包物流社会配送服务最优定价策略

基于互联网的众包物流服务平台共享社会闲置人力资源,为电子商务O2O提供最后一公里配送服务。通过配送服务的动态定价来调控众包物流的社会配送供应能力,成为优化众包物流平台运营的重要手段。在众包物流平台激烈的竞争环境下,考虑到众包物流社会化配送供应能力的不确定性,采用动态优化理论,建立平台价格竞争下众包物流社会配送服务最优定价模型。运用汉密尔顿函数求解社会配送服务最优价格,研究众包物流社会配送服务供应能力随着价格变化的规律,进一步,分析众包物流平台竞争对最优价格变化规律的影响。数值仿真结果表明,众包物流社会配送服务价格增长率随着平台竞争的加剧而增加,可以有效调控众包物流服务的供应与需求平衡,优化众包物流平台的期望收益。     

考虑拥堵路况下碳排放的选址-配送集成优化问题

供应链网络的运输过程是碳排放的主要来源之一,道路拥堵、配送距离和车辆载重等因素会影响碳排放量,本文研究考虑拥堵路况下碳排放的选址-配送集成优化问题。根据车辆行驶状态定义道路拥堵情况,以不同时段下拥堵概率和预期拥堵距离作为路况决定因素,构建碳排放量和经济成本都最小的两目标模型。设计改进的非支配排序遗传算法(NSGA-II)求解模型获得Pareto解集。以环境问题较重的北京和天津为中心构建供应链网络作为算例,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偏好下供应链网络的构建方案,并对不同时段下决定路况的拥堵概率和预期拥堵距离以及车辆载重进行灵敏度分析。实验结果表明,相对于高速公路,城市道路不同时段对碳排放量影响更敏感。     

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.     

不确定风险下快递末端共同配送问题的博弈分析

快递末端服务作为快递服务的重要环节,在国家政策的大力支持和快递物流"最后一公里"新服务模式层出不穷的背景下,如何建立与快递物流末端共同配送服务定价机制、整合模式、收入共享模式等因素挂钩的最优扶持策略模型,对于有效实现快递业健康可持续发展有至关重要的作用。为了解决快递末端"最后一公里"问题的主要瓶颈,本文从定量角度分析表明:参加合作快递企业业务量在一定范围内,配送企业才有提升服务水平的动力,不然快递业务量不会因为共同配送而提高;如果共同配送项目是盈利的,那么随着联盟成员的增加,物流末端共同配送的总收益是增加的;当不确定合作博弈满足凸性,在合作方增加时,现有企业的分配也会随之增加;在一定风险厌恶系数约束下,企业可以根据可承受的风险程度甄选相应的收益分配,风险厌恶系数越大,各方分配越小。     

江苏省能源消费结构对碳排放影响的效应与趋势——基于LMDI和Logistics模型的实证研究

近年来,江苏省能源消费持续增长且以煤为主的能源结构尚未改变,由此引起碳排放量也在逐年增加.主要研究碳排放系数、碳排放的影响因素以及不同能源结构下的碳排放预测.首先对碳排放系数进行计算,然后基于LMDI模型对影响江苏省碳排放的因素进行分析,最后运用1ogistics模型对不同能源结构下的碳排放进行预测.结果发现能源消费过度依赖煤炭是导致碳排放增加的主要因素,天然气每替代煤炭2%或新能源每替代煤炭1%,2030年江苏省碳排放峰值将下降1%.     

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。     

区块链驱动下快递“最后一公里”共同配送的博弈分析

站在政府角度,分析在区块链驱动下快递企业是否共同配送的策略选择问题。分析政府补偿机制在解决区块链驱动下快递“最后一公里”共同配送的效用,通过演化博弈分析政府对于快递物流企业、社区的补贴的合理范围。通过分析可知:在无政府补偿机制下,单靠快递企业和社区的努力,较难彻底解决快递物流“最后一公里”发展的困境;政府需要对快递企业以及社区给予一定的政策支持,并且保证补贴有一定的力度,这样才能保证快递企业、社区有足够的动力构建基于区块链的最后一公里共同配送网络。     

基于STIRPAT模型的我国人均二氧化碳排放影响因素分析

本文基于扩展的STIRPAT模型,利用1978年-2010年统计数据,对影响我国人均二氧化碳排放的因素进行了实证研究。结果表明,我国的经济活动人口比重、人均国民生产总值、能源消费结构、城市化水平、人均消费额和对外贸易度等因素,均对我国人均碳排放量具有正向的影响。而产业结构和工业能源效率对于碳排放量增长具有负向影响,它们对碳排放量的增加具有一定的抑制作用。此外,本文还基于向量误差修正模型VECM对变量之间的Granger长期因果关系进行了检验。研究结果表明:我国的能源消费结构、城市化水平、经济活动人口比重与人均碳排放量之间存在单向Granger因果关系。最后,本文基于研究的结果,从我国减少二氧化碳排放的角度,对我国发展低碳经济和节能减排提出了一些建议。     

北京城市物流业碳排放及驱动因素研究

估算了1998-2012年北京城市物流业的碳排放量,建立了北京城市物流业碳排放影响因素的通径分析模型.结果表明:物流基础设施的建设是该阶段碳排放增长的决定性因素,经济发展水平、以石油为主的能源结构、城镇化是促进碳排放的重要因素,能源效率对碳排放的正向影响较弱,产业结构对碳排放具有负向影响.最后提出了北京城市物流业低碳化发展的对策.     

电动汽车车辆路径问题研究综述

针对传统燃油汽车配送作业过程中的环境负外部性问题,电动汽车因其更低的能耗和更少的碳排放而受到业界广泛关注.从经典车辆路径问题隐含的燃油假设,分析了电动汽车替代燃油汽车的必要性和制约因素;兼顾电动汽车路径问题的一般性与特殊性,对其构成要素进行详细阐述;然后针对不同的应用场景,梳理了电动汽车路径问题的四类变体及其中值得研究的要点;最后,展望了电动汽车路径问题未来的发展方向.     

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。     

综合考虑碳排放与运输费用的配送路径优化

针对日益严峻的环境问题,在传统的物流配送路径优化过程中,进行碳排放量计算,并转换成相应的经济效益,形成一个综合考虑碳排放和运输费用的配送路径优化模型并通过遗传算法进行求解.以厦门市某物流配送企业为例进行初步应用研究.结果表明:传统的配送路径安排中存在很大的碳排放改善空间;综合考虑碳排放和运输费用的车辆路径问题在有效实现绿色物流的同时能降低运输成本.     

应急物资联合配送决策研究

救援物资的高效投放是应急物流的关键活动之一。考虑到灾后救援车辆短缺,分配时受灾群众产生非理性心理,以及灾后道路状况对军、地救灾车辆速度产生影响等因素,本文从军民融合的角度出发,根据军地运输车辆特点,设计科学合理的车辆分配方案与运输路线。论文研究构建了基于车辆分配公平性和应急配送及时性的“分配-运输”集成决策模型,设计改进后的NSGA-Ⅱ算法进行求解,最后通过算例验证本算法的有效性和合理性,并通过调节军民运输车辆数,找到应急救援过程中的最佳军、地车辆比例,从而为灾后各灾备中心的车辆调度决策提供参考。     

基于预判发货的网络零售商双模式批量配送研究

基于预判发货的背景,考虑订单处理中心和配送站之间存在第三方物流和自营物流两种配送模式,研究了B2C网络零售商的动态批量配送问题。首先利用混合整数规划构建了一个三级供应链系统下的动态批量配送模型,接着采用网络流规划的技术重新建模,并在其基础上对最优解的性质进行了分析,进而设计了计算时间复杂度为O(T²)的精确动态规划求解算法。最后用算例实验验证了该算法的有效性和适用性。     

乘用车物流运输装载模型研究

对乘用车物流运输计划问题进行了研究,首先,建立了以单辆轿运车实载率最大为目标的单车最佳装载方案模型,以该方案配送乘用车辆直到运输任务完成以获得初始轿运车数,其次以空载率最小为目标设计了数量调整模型对初始轿运车数进行优化,得到最优装载方案模型.基于上述优化模型计算最小的轿运车数,建立在轿运车数量限制下的最短行驶里程模型,选择总行驶里程最小的装载方案作为最优的配送方案.最后建立基于路径的物流运输装载模型,运用Floyd算法计算任意起讫点间的最短路径,设计了一种全局搜索算法得到一种合理的配送方案,并以空载率最小为目标对方案进行优化.     

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.     

基于Voronoi划分的同城即时配送优化策略研究

近年来经济社会发展及新零售业强势崛起使得平台或商家对大规模即时配送需求日益增加,在求解大规模车辆路径问题时仅使用启发式算法或其融合算法已无法满足实际需求。本文针对基于分众级的同城即时配送模式及现阶段存在的问题,确定了基于Voronoi划分算法的即时配送分区方法和对基础蚁群算法的三个改进策略;并以全程配送产生的总成本最少为目标函数,构建了带用户需求软时间窗的车辆路径问题数学模型;最后选取客户、车辆以及门店共计一百二十个真实地理位置数据,验证了本文提出的求解策略的有效性,并分析最终结果。结果显示,①使用Voronoi分区-改进蚁群算法的两阶段方法求解大规模车辆路径问题能显著减少配送总成本,同时提升客户满意度;②在多门店的条件假设下,采用改进蚁群算法求解得到的超时时间比基础蚁群算法少36%,配送总成本低17%。     

物流服务区域划分问题研究

研究了物流服务区域划分问题.首先提出目前在各个城市中由于统筹规划不合理,同时缺少城市配送基础设施,造成了交通拥堵、配送效率低下、配送成本过高的问题.然后对实际配送过程中的限制条件进行分析,考虑配送车辆的容量和车辆服务的收货点数约束;接着建立双目标规划模型,利用lingo和Matlab编程采用分层解法求解.最后对比SH物流公司优化前后结果,可以看出优化后工作量基本分配均匀,配送过程中车辆使用数目减少25%,成本有所降低,同时可以缓解交通状况,提高配送效率.研究结果可以为相关物流企业进行服务区域划分时提供决策依据.     

网络与配送管理研究综述

网络与配送管理是物流与供应链中研究最广泛的领域之一,研究涉及配送网络结构、设施选址、配送模式、车辆路径、库存管理、配送需求与资源计划、配送成本管理、配送信息化等方面.文章分析了经济全球化与金融危机、环境与气候变化、人工智能快速发展背景下,物流配送面临的配送网络的整合与柔性、配送服务的创新、配送的智能化、低碳运作等问题,阐述了020模式下的即时配送、电动车物流配送、无人机物流配送、危险品物流配送等领域的研究现状与发展趋势.