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传统算法过早陷入局部最优,不能考虑全局配送问题,导致海上物流配送成本偏高,因此研究改进群智能优化算法的海上物流配送路径优化方法。该方法根据海上物流配送约束条件,建立路径优化模型,利用改进群智能优化算法,进行全局域中混沌局部的同步搜索,实现海上物流配送路径优化。实验结果表明,此次研究方法的物流配送成本,比传统方法低了24 332元,可见此次研究的路径优化方法更好。 相似文献
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《舰船科学技术》2020,(6)
现代物流管理系统可以帮助企业及时了解船舶物流相关信息,是物流配送最为关键的一个环节。当前物流配送系统没有考虑现代船舶物流量大、实时性要求高等特点,使得船舶物流配送效率低、配送成本高。为了减少船舶物流配送时间,缩短船舶物流配送距离,提出一种大数据背景下的船舶现代物流配送系统。首先对船舶现代物流配送系统的总体功能进行分析,并重点对船舶现代物流配送路径问题进行研究,然后采用粒子群算法对船舶现代物流配送路径进行求解,从而实现船舶现代物流配送系统设计,最后对船舶现代物流配送系统性能进行了测试。本文系统解决了当前船舶现代物流配送系统存在的缺陷,提高了搜索最优船舶现代物流配送路径的效率,减少了船舶现代物流配送时间和距离,有利于提高船舶物流配送企业的经济效益。 相似文献
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《舰船科学技术》2019,(2)
船舶物流路径规划的研究具有十分重要的经济价值,当前船舶物流路径规划方法无法找到最优的船舶物流路径规划方案,使得船舶物流运输的成本过高,为此本文设计了基于蚁群算法和粒子群算法的船舶物流路径规划方法。首先分析船舶物流路径规划研究的历史,建立船舶物流路径规划的数学模型,然后采用粒子群算法对船舶物流路径规划的数学模型进行求解,找到有效的船舶物流路径规划方案集合,并在此基础上采用蚁群算法对船舶物流路径规划方案集合进行搜索,找到最优的船舶物流路径规划方案,最后与单一蚁群算法、粒子群算法进行了船舶物流路径规划问题求解的仿真实验。本文方法避免了单一蚁群算法、粒子群算法求解速度慢,难以找到最优船舶物流路径规划方案不足,得到的船舶物流路径规划方案可以帮助企业节约物流运输成本。 相似文献
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《舰船科学技术》2020,(10)
传统的船舶海上物流配送链优化模型无法对物流资源数据进行特征共享分析,导致优化后的配送路径过长,极大地增加了运输成本与时间。为了解决这一问题,提出基于大数据分析的船舶海上物流配送链优化模型设计。通过大数据分析技术,首先对物流配送链信息进行物流源的分组优化。以收件人为中心将货物与数据资源一一对应分组,清晰物流配送数据的配送关系,对数据进行内部整合计算,精简数据流提升模型计算速度;最后对配送路径进行输出优化计算,通过大数据分析对遗传算法进行实时分析,得到最佳的配送路径。为验证提出优化模型的有效性,通过设计仿真对比实验的方式,模拟配送链数据对提出模型与传统模型进行配送时间的对比,通过对比数据证明提出的优化模型具有配送用时短,节约运输成本的特点。 相似文献
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物流配送在国民经济中发挥着越来越重要的作用,先进的物流配送系统是企业增强竞争力的重要手段.而进行物流配送系统的优化,主要就是配送路径的选择.虽然蚁群算法已广泛应用于解决路径优化问题,但此算法所固有的收敛速度缺陷一直制约着物流系统配送路径优化问题的解决.本文在系统分析蚁群算法的基础上,结合遗传算法,提出了一种新型的改进蚁群算法,并通过算例对改进蚁群算法的有效性进行了验证. 相似文献
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由于蚁群算法路径优化模型容易出现局部最优的问题,导致最终的船艇货物配送成本过高,为此构建一种基于群体智能的船艇货物配送路径图解优化模型。以配送路径的难易度系数为标准,对配送路径的当量长度进行计算,引用群体智能算法,确定货物配送路径的动态调整规则,运用图解法计算最短配送路径,完成路径图解优化模型的构建。通过实例论证分析的方式,确定该模型的有效性。结果表明,基于群体智能的路径优化模型较基于蚁群算法的路径优化模型具备优越性,货物配送总成本降低328.5元/天,且大大缩短了配送时长,提高了船艇货物配送效率。 相似文献