半开放式的多配送中心纯电动车辆路径优化问题

电子商务促使越来越多的物流企业采用多配送中心模式优化车辆的配送路径,纯电动汽车逐渐替代了传统的燃油配送车辆,以改善生态环境. 结合多配送中心联合服务模式的特点和纯电动物流车辆的行驶特征,构建带时间窗的半开放式多配送中心纯电动车辆路径优化模型,设计蚁群算法对其求解. 算例对比分析结果表明：半开放式的多配送中心联合服务,能合理利用相关物流资源,改善车辆路径,降低物流费用,但需要寻找合适数量和位置的配送中心进行联合,才能达到节约成本的最佳效果;相比单配送中心,多配送中心联合服务提供了更多潜在的较低价格的充电点,在配送中心补充电量可在一定程度上节约物流成本.     

半开放式的多配送中心纯电动车辆路径优化问题

电子商务促使越来越多的物流企业采用多配送中心模式优化车辆的配送路径,纯电动汽车逐渐替代了传统的燃油配送车辆,以改善生态环境. 结合多配送中心联合服务模式的特点和纯电动物流车辆的行驶特征,构建带时间窗的半开放式多配送中心纯电动车辆路径优化模型,设计蚁群算法对其求解. 算例对比分析结果表明：半开放式的多配送中心联合服务,能合理利用相关物流资源,改善车辆路径,降低物流费用,但需要寻找合适数量和位置的配送中心进行联合,才能达到节约成本的最佳效果;相比单配送中心,多配送中心联合服务提供了更多潜在的较低价格的充电点,在配送中心补充电量可在一定程度上节约物流成本.     

基于时空状态网络的电动物流车辆路径优化方法

针对电动物流车辆续航里程有限与充电基础设施不足的问题,综合考虑电池容量、车辆承载能力、充电站能力、客户服务时间窗、路网空间结构等约束条件,基于离散时空状态网络建立整数线性规划模型。扩展的状态维度可同时表征车辆剩余载重量和剩余电量的时空轨迹。通过对客户服务需求和充电站能力约束进行拉格朗日松弛,并增加二次惩罚项,构建增广拉格朗日模型。经过线性化处理二次目标函数,在块坐标下降框架下,原问题被分解为最短路径子问题,嵌入前向动态规划算法,循环依次求解。惩罚项的引入可以克服解的对称性问题,加快算法的收敛速率。通过计算最优上界与下界之间的间隙,评估可行解的质量。基于Sioux Falls网络构建测试算例,实验结果表明,该方法可以在时间、空间和状态维度上同步优化电动车辆路径和充电决策,可以有效避免车辆绕行充电,节省在途充电时间和配送成本,实现城市电动化物流资源的时空优化配置。     

基于共同配送的农村快递车辆调度问题

为降低农村物流成本,助力"快递下乡"工程的实施,在考虑重量、体积、订单、路径等约束条件下,以总利润最大化为目标构建基于共同配送模式的农村快递车辆调度模型;并提出采用基于随机修复非可行解策略的遗传算法求解该模型,同时在算法中引入多种群机制以提高求解的效率和效果。最后,结合实际算例对模型进行验证;设计不同订单规模的仿真算例对算法性能进行分析。研究结果表明:共同配送策略能从全局优化的角度合理配置区域内物流资源,与独立配送模式相比可降低30%的配送成本。仿真实验表明:相较于标准遗传算法,改进遗传算法能快速地搜索到更优的满意解,可以有效求解共同配送模式下的农村快递车辆调度问题。     

重大突发公共卫生事件下城市应急医疗物资配送

为了在发生重大突发公共卫生事件时提高城市医疗物资的应急救援效率, 减少人员伤亡与经济损失, 在分析重大突发公共卫生事件特点与应急物流特征的基础上, 将需求紧迫度作为配送影响因素, 提出以辖区人口、感染确诊及疑似病例、医疗物资需求点规模、医护人员数量和医疗物资缺口率为评价指标的医疗物资需求点需求紧迫度评价指标体系; 针对医疗物资应急物流的特点, 调整医疗物资配送时间窗参数, 建立由车辆行驶成本、配送延误惩罚成本和无配送延误补贴费用组成的总配送费用函数, 并考虑配送车辆载重、配送时间窗、医疗物资需求紧迫度等约束条件, 构建使总配送费用最少与需求紧迫度高的需求点优先配送的双重目标, 优化了医疗物资的配送路径; 依托SPSS、Yaahp和MATLAB软件平台, 结合算例, 利用层次分析法与遗传算法求解考虑与不考虑需求紧迫度的医疗物资应急物流配送路径优化模型。研究结果表明: 重大突发公共卫生事件下, 相对于不考虑需求紧迫度的配送路径, 考虑需求紧迫度的最优配送路径不仅对需求紧迫度较高的医疗物资需求点进行优先配送, 同时还使总配送费用减少了5.8%;需求紧迫度的引入能极大地改善调度的盲目性, 基于配送车辆载重、配送时间窗、医疗物资需求紧迫度等约束条件所构建的双目标优化模型能够有效地提高应急救援效率和减少不必要的调度成本。      

动态交通下车辆路径选择模型及算法

为优化动态交通下物流配送成本及服务水平,依据交通流量将运输时间分为不同时段的不同分布,建立了具有时间窗约束与物流成本最小的车辆路径混合整数非线性模型,设计了自然数插值编码的遗传算法对模型进行求解,对不同交通状况下配送方案选择进行了仿真比较。仿真结果显示遗传算法是收敛的,依据交通状况选择相应的配送方案,不仅物流成本降低了2%,而且服务水平也提高了5%。     

基于蚁群算法的冷链物流路径优化研究

在实际生活中,如何选择最优的物流配送路线是物流车辆调度系统中的重要问题之一.针对物流配送路径优化问题,依据冷链物流配送基础理论,考虑成本、货物损失及制冷时长等因素,构建基于多配送中心的最小配送成本模型,建立由运输成本、制冷成本、损坏成本及绿色低碳成本组成的复合目标模型.利用蚁群算法求解,以某类冷链物流企业为例,通过MATLAB软件进行仿真实验,验证模型和算法的科学性及有效性,得出最短运输距离为39.06 km、成本为1437.48元的结论.相对于搜索禁忌算法和遗传算法,蚁群算法在多配送中心冷链物流路径优化方面,能够平均减少1.11 km的运输距离和51.21元成本,更好地解决物流路径优化问题,提高物流服务质量.     

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在物流配送中,车辆调度的本质是物流公司利用自己有限的资源,在一定条件下,利用社会资源来完成客户货物移动的需求.本文从这个本质出发,分析了我国车辆调度中具有的多配送中心,多车型,集货、送货、集送一体化业务混合,以及配送受交通状况影响较大这四个特点.针对这些特.点,文章在最后提出了物流配送中,车辆调度所研究的重点和关键技术,以便构建真正实用的车辆调度系统.     

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针对城市建设发展中道路交通阻塞问题，研究了两种类型的车辆路径与调度问题，给出了相应的求解框架，并构建了一个具有可变行驶时间的动态车辆路径与调度模型，涉及了车辆的固定费用、运营成本和早到或者延期的惩罚费用等多种费用。该问题是一个NP-hard问题，采用遗传算法确定最优解，并给出了车辆路径与调度方案的表示方式。最后设计了一个交通网络，通过动态交通仿真更新行驶时间，研究了多个不同时间段道路阻塞情况下算法的性能。结果显示比不考虑实时行驶时间信息的模型，该模型能够得到更低的总成本。     

单线纯电动公交车辆柔性调度优化

为解决纯电动公交车因充电错过最佳接续发车班次使公交车数量增加的问题,以公交车辆运营总成本最小为目标,构建允许存在误时发车的纯电动公交车辆柔性调度优化模型,通过最大可能地增加一辆公交车可执行班次的数量,减少车辆使用数量及运营成本. 设计遗传算法求解模型,为提高求解效率,将时刻表按班次发车顺序进行排序,以减少染色体数量. 数值实验结果表明：与纯电动公交车辆刚性调度相比,柔性调度能够极大地减少车辆使用数量;误时上限的取值对公交运营成本影响较大.     

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在物流活动的商品配送运输中，由于受不确定因素的干扰，对配送车辆调度的适时性造成了很大影响，从而增加了配送成本和降低了配送的服务质量。本文考虑客户对配送时间的要求和车辆行驶时间的不确定性，建立了以车辆配送总行驶距离最小化为目标的机会约束规划模型，并构造了求解该模型的单亲遗传算法，通过实例对模型求解，结果表明，该算法是很有效的。     

有交通条件约束与软时间窗约束的配送配载模型算法研究

由于配送中客户的时间窗限制和车辆在运行过程中的交通条件约束,给配送中心的运营调度工作增加了新的难题,为此建立了在该约束条件下的车辆配送配载模型。通过在路径选择时考虑交通条件约束、在建立目标函数时以阈值的形式引入时间窗约束,对原始模型进行了拓展．并构造了该问题的遗传算法。     

有交通条件约束与软时间窗约束的配送配载模型算法研究

由于配送中客户的时间窗限制和车辆在运行过程中的交通条件约束，给配送中心的运营调度工作增加了新的难题，为此建立了在该约束条件下的车辆配送配载模型。通过在路径选择时考虑交通条件约束、在建立目标函数时以阈值的形式引入时间窗约束，对原始模型进行了拓展，并构造了该问题的遗传算法。     

考虑充电需求的电动公交车运营优化模型与算法

随着新能源汽车技术的快速发展,电动公交车被视为缓解城市交通拥堵和降低环境污染的有效手段,然而电动公交车的里程限制和充电需求等特点使得公交网络设计和运营面临新的挑战。本文在公交分配的基础上,考虑电动公交车充电需求,对新型电动公交的发车频率、运营车辆数、车辆充电计划进行优化设计。构建一个双层规划模型,上层为带有电动公交线路运营充电仿真模块的公交网络优化模型,从运营商的角度来实现乘客出行成本和电动公交网络运营总成本最小;下层基于UE(User Equilibrium)均衡准则来描述乘客出行路径选择行为并预测公交网络流量。提出基于代理模型的算法（Surrogate-model-based Algorithm）来求解所构建的双层规划模型,并嵌入基于超路径的投影算法求解下层电动公交均衡分配问题,利用线路运营充电仿真模块求解上层运营车辆数车辆、充电计划及车次数量。最后采用数值算例验证了该模型和算法的有效性,算例结果显示,所提出的代理模型算法比传统遗传算法求解效率和精度更高,且随着网络规模的增大效果更为明显。     

单车场集送一体化车辆路径问题及其混合算法研究

针对物流配送中的单车场集送一体化车辆调度问题提出了基于禁忌规则的模拟退火算法.采用了基于自然数的一体化配送对路径表示方式,用里程约束来控制车场的插入,以增加惩罚的方式加入时间窗约束.算法在状态生成函数中利用3种邻域扩大抽样范围;根据问题的特点,在模拟退火算法抽样过程中加入了禁忌规则.介绍了算法的原理,应用算法求解了多个有代表意义的问题实例.对算例结果进行分析表明,该算法可以有效地求得有里程和时间窗约束的单车场集送一体化车辆调度问题的优化解.     

基于大数据平台下的物流配送车辆路径问题研究

利用大数据平台对多源大量数据进行实时计算处理的优势,考虑具有载重限制、运输路径限制且带时间窗限制的路网中物流配送车辆路径问题,建立以配送时间最短和配送成本最低为目标的数学模型.构建大数据下的多源信息分析处理平台构架图以获取实时交通信息,根据实时路况环境,对配送车辆的路径进行优化.通过利用大数据平台Hadoop中的MapReduce编程模型进行遗传算法并行化设计并求解.结果表明:利用大数据平台进行遗传算法并行化设计能有效求解多目标配送车辆路径问题,创新性地对车辆路径问题进行研究,具有解决实际问题的积极意义.     

基于数据驱动的物流电动汽车充电行为分析

为研究城市配送中物流电动汽车用户的充电行为规律,本文采集70辆物流电动车2014年一年的充放电数据,并采用数据挖掘相关分析方法,建立考虑物流电动汽车的充电电量状态及充电时刻的充电行为模型.研究结果表明:用户一般在SOC为30%~50%时为车辆进行充电,车辆开始充电时的剩余电量服从μ=0.48、σ=0.22的正态分布;车辆开始充电时刻主要集中在14:00-16:00之间.通过数据实验证明本文所建立的充电行为模型具有较高的精确性,同时具有较好的实用性,为车辆的充电调度和用户的出行安排提供科学的决策支持.     

一种基于云计算环境的动态车辆路径问题解决策略

针对动态环境下车辆路径问题,以最小化车辆数和配送里程、最大化载货率为目标,建立动态车辆路径问题的数学模型,提出了云自适应遗传算法。针对车辆路径问题的特点,提出车辆分配链和配送货物顺序链的双链量子编码方法;针对遗传算法交叉和变异操作可能导致早熟收敛和后期多样性丢失的问题,利用云计算方法设计了云交叉算子和云变异算子,并进行操作,还提出改进的云自适应遗传算法。仿真调度算例验证了与其他算法相比较,所提算法能降低早熟概率和提高迭代搜索效率。     

基于改进蚁群算法的多车型供应链物流运输调度建模研究

通过对基础蚁群算法的启发信息函数和信息素更新模型实施改进,获得改进蚁群算法,在此基础上,将所设定运输成本和运输时间、车辆油耗、最高配送距离与承载量等约束因子融入到算法内,构建包含多个约束因子的调度模型,实现对多车型供应链物流运输的调度,结果表明,该模型具有较高的收敛速度与路径寻优性能,所搜寻的路径质量较高,可针对不同零售商网点分布情况搜寻最优路径,并针对所寻的不同路径调度不同车型车辆,调度结果可满足车辆各自的最高配送距离与承载量等约束,实现多车型的供应链物流运输优化调度,达到降低运输成本与运输时间等目标.     

电子商务条件下城市物流协同配送车辆路径问题研究

电子商务环境下的协同配送具有客户位置分散、订单多、批量小和重复线路多的特点,通过对当前电子商务条件下的城市协同配送车辆路径问题进行研究,构建了多中心协同配送车辆路径问题的优化模型,并运用自适应遗传算法求解.通过具体实例验证,研究方法较好地提高了配送中心之间的协同工作效率、降低了物流配送成本.