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.     

考虑整理车厢成本和回程取货的车辆路径问题求解

考虑整理车厢的成本,建立带回程取货的车辆路径数学模型,采用禁忌搜索算法对模型进行求解,并对某大型物流企业在北京市1 d内的配送和收集业务进行了优化,优化计算在5 s内完成.计算结果表明:在总路径增长7.8%的情况下,车辆配送费用比节约算法降低了24.5%,实现均衡值提高了9.3%.可见,该算法降低了调度人员工作量,节约...     

配送中心选址与车辆路径一体优化模型与算法

在配送系统中,配送中心选址问题与在此基础上的车辆路径问题相互影响.为了反映两者之间的相互关系,建立了配送系统优化的双层规划模型.模型上层为配送中心选址问题,下层为车辆路径优化问题.由上层模型给出初始配送中心选址方案;在此基础上由下层模型进行配送车辆路径优化;然后计算上层模型中的供应商到配送中心的运输费用,从而得到上层模型的目标函数;再对上层模型方案进行调整.设计了基于遗传算法与粒子群算法的求解方法.算例分析表明,与两者分别优化相比,双层规划模型可以降低配送系统的总成本,提高配送系统的整体效率.     

基于碳排放量对城市道路车辆路径规划研究

为满足城市内多区域发展需求,提高车辆配送效率,降低碳排放量,实现低碳绿色出行.通过考虑碳排放环境下对多配送中心车辆路径规划问题(VRP)的影响研究,基于化学反应优化算法(CRO)对模型进行仿真求解,确定最优路径.首先,以碳排放量成本、惩罚成本等总成本最小为目标建立模型;其次,利用化学反应算法进行对比仿真求解,并对优化前后路径进行对比分析.以乌鲁木齐市社区蔬菜直销点的配送中心为例开展研究,结果表明:当原始路径距离为57.82 km时,优化后的路径可增加至60.3 km,优化后的路径距离虽然有所增加,但碳排放成本在一定程度上却有所减少,当碳排放成本为0.1万元/kg时,碳排放成本减少4.65万元,若碳排放成本增加至0.3元/kg,则碳排放成本的减少可达15.75万元,成本节约更加明显,具有一定的实用性与有效性.     

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.     

托盘装载约束下带时间窗的配送车辆路径优化研究

针对快递码放混乱等问题，本文引入可调节支撑结构高度的托盘作为装卸载体进行配送服务。首先，设计基于“砌墙”理论的托盘装载模式，提出托盘三维装载约束下配送车辆路径优化方案；其次，将装卸效率代入配送时间成本，构建平均车辆装载率最高和总成本最低的双目标优化模型；然后，结合托盘三维装载约束下配送车辆路径优化方案，设计托盘装载路径算法(Three-Dimensional Routing with Pallet, 3DRP)，并利用LN(LOH&NEE)三维装载算例进行验证，得到68.2%的装载率，验证了其在快递配送问题中的有效性；最后，本文对重庆市某快递公司的配送数据进行实例验证，方案最终结果显示，本文方法可以做到平均车辆装载率83.02%，且部分路径可以做到0时间惩罚成本。通过本文方案与传统三维装载方案的对比分析可知，将托盘作为载体进行快递三维装箱的优化可以兼顾车辆高装载率，并节约97.5%的时间惩罚成本，提高车辆利用率。     

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.     

单配送中心快递企业共同配送车辆鲁棒调度研究

考虑到不确定因素在快递企业共同配送车辆鲁棒调度问题中广泛存在，为了改善快递企业的服务水平，并缓解快递派送中由于不确定因素带来的客户满意度低的现状，采用鲁棒离散理论的相关知识，建立了车辆路段等待时间不确定情形下的单配送中心快递企业共同配送车辆调度的多目标鲁棒优化模型，然后根据转化规则，将鲁棒优化模型转化为确定型优化模型，并采用改进的遗传算法对其进行求解。结果表明，快递企业采用共同配送模式可以有效降低成本，节约时间，而且企业决策者可以根据所考虑的不确定性值G 的大小，选择自己偏好的车辆调度方案。     

基于多中心车辆路径问题的收益分配优化研究

针对多中心车辆路径优化过程中配送中心间合作收益分配不均衡的问题,引进物流服务提供商作为协调者促成配送中心间形成合作联盟.首先,以多中心共同配送总成本最少为目标建立数学模型;其次,应用客户点聚类方法形成初始线路,并设计了GA-PSO混合算法进行线路优化;然后,运用MCRS(Minimum Cost-Remaining Saving)法、Shapley法、比例最小核心法、弱最小核心法和最小核心法分别求解多中心收益分配模型,并应用联盟稳定性方法选择最优收益分配策略;最后,应用严格单调路径方法,以物流服务提供商收益最大化为目标,研究联盟合作序列形成过程和多个联盟的存在形式,并进行了实例验证.结果表明,本文方法有利于促进配送中心间形成联盟,并可应用到以多中心车辆路径优化为基础的物流运输网络合作联盟形成、拆分及网络优化的过程中.     

集送一体化电动物流车辆动态调度研究

由于传统燃油物流车辆消耗不可再生能源,并造成大气污染问题,电动物流车辆(electric logistics vehicle,ELV)日益受到政府和物流企业关注。为了降低ELV的集货和配送成本,提高电动物流车辆工作效率,提出了一种基于遗传算法的集送一体化ELV动态调度模型。在集货位置随机出现,配送位置和充电位置固定的情况下,考虑服务时间、时间窗、电池续航能力和载货重量约束,设计以总物流成本最优为目标的ELV车辆调度模型,采用遗传算法对模型进行求解,进而规划出ELV出车数量、集送路径和充电导航路径。仿真结果表明:考虑集送一体化的ELV动态调度方案能有效减小物流成本,并提高ELV工作效率。     

时变交通下生鲜配送电动车辆路径优化方法

依据时变交通路网特点设计基于路段划分策略的行驶时间计算方法,综合考虑客户对生鲜产品最低新鲜度约束,车载限制和电动车电量约束,设计三约束决策因子方法.以配送总成本最小为目标,构建时变交通下电动车城市生鲜配送路径优化模型,根据模型特点设计自适应改进的蚁群算法.实验结果表明,本文方法能够根据客户生鲜新鲜度要求,客户属性和路网特性,合理安排发车时间,科学规划配送路径,有效避免交通拥堵;通过算法对比,本文模型和算法能够明显降低配送成本,提高企业经济效益.     

时变交通下生鲜配送电动车辆路径优化方法

依据时变交通路网特点设计基于路段划分策略的行驶时间计算方法，综合考虑客户对生鲜产品最低新鲜度约束，车载限制和电动车电量约束，设计三约束决策因子方法.以配送总成本最小为目标，构建时变交通下电动车城市生鲜配送路径优化模型，根据模型特点设计自适应改进的蚁群算法.实验结果表明，本文方法能够根据客户生鲜新鲜度要求，客户属性和路网特性，合理安排发车时间，科学规划配送路径，有效避免交通拥堵；通过算法对比，本文模型和算法能够明显降低配送成本，提高企业经济效益.     

基于模糊预约时间窗的车辆调度问题研究

运输管理是整个物流管理中最重要的部分,车辆管理是运输管理的实现形式;详细介绍了符合物流要求的定位一运输路线安排问题（LRP）的含义、分类和模型建立的过程,在改进C-W算法的基础上,运用模糊预约时间窗,求解车辆调度问题（VSP）。通过实例验证与原结果比较发现,引用模糊预约时间函数不仅可以节省运力资源,而且有利于提高物流企业的服务水平。     

基于VRP模型的两阶段物流网络路径优化模型

以基于VRP模型的两阶段三层次物流网络路径优化问题为研究对象,利用启发式算法中的分解法将问题分为选择物流中心与配送路径优化两个子问题,并与数理规划软件LINGO 8.0相结合给出了基于VRP模型的MSDL-RP问题——多供应商、多配送中心选址与路径优化问题的求解模型。利用所提出的模型可以求出商品从多供应商经过多物流中心到最终客户这一过程中能使费用最小的供应商的最佳位置与数量、物流中心的最佳位置与数量及从物流中心到客户的最佳配送路径,并通过实例进行了验证。对于小规模问题,运用所提出的方法能在很短的时间内求出问题的最优解,具有一定的实用价值。     

物流配送中心选址的一个离散模型研究

物流配送中心是物流系统的重要组成部分,合理的配送中心选址可以降低配送中心的运营成本和建造成本.本文首先评析单一配送中心选址方法中的重心法模型的优缺点,然后针对这些缺点提出了一个既能用于单一配送中心选址也能用多个配送中心选址、既考虑了变动成本又考虑了固定成本的更符合实际需要的离散选址模型.     

物流配送中心选址的一个离散模型研究

物流配送中心是物流系统的重要组成部分,合理的配送中心选址可以降低配送中心的运营成本和建造成本.本文首先评析单一配送中心选址方法中的重心法模型的优缺点,然后针对这些缺点提出了一个既能用于单一配送中心选址也能用多个配送中心选址、既考虑了变动成本又考虑了固定成本的更符合实际需要的离散选址模型.     

基于TransCAD软件包解决多配送中心车辆路径问题

在简述软件TransCAD功能的基础上,结合多配送中心车辆路径问题,考虑到每辆运输车辆在完成任务后必须返回配送中心的条件,提出一套合适的车辆调度方案,并给出了解决方案的数学模型。通过实例求解,验证了方案、模型及软件包在物流运输规划应用中的正确性和有效性。     

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。