全球共同配送的发展与中国发展展望

共同配送是多个零售商联合起来,共同建立物流中心和物流车队或将物流渠道的一个或多个项目委托给第三方物流公司,对货物进行共同配送,从而提高物流的效率及减少物流的成本。近年来,共同配送已经在发达国家成为物流发展的潮流。作为一个全球化的物流提供商。本文介绍共同配送在世界范围内的发展,比较了共同配送的结构,并对共同物流本地化提出了相应的建议。     

汽车配件零库存配送模式研究

考虑汽车配件物流的成本,提出零库存配送模式,讨论汽车配件配送规划的重要性,研究汽车企业实现零库存配送的方式及实现零库存配送的模式,分别从内、外物流对汽车企业零库存配送模式进行规划。     

多车场多配送中心军用物资配送运输研究

针对多车场多配送中心的军用物资配送问题,在一般网络上提出了一种在有车辆载重量限制的条件下,车辆首先同时从所在的车场出发到邻近的配送中心统一装货,然后根据用户的需求量分别送货,完成配送任务后就近返回车场的算法.     

汽车工业的物流协同配送策略性研究

在分析国内外现代物流发展的基础上，讨论了网络协同商务链的物流策略。围绕汽车行业运输系统的现有布局及特色，研究了汽车制造商的协同配送机制，提出了在电子商务环境下的汽车行业的物流协同配送方式．以加速实现汽车行业间灵活、快捷的供应链管理一体化进程。     

共同配送分形管理模式研究

共同配送涉及多个企业及环节,其管理具有复杂性。文章将复杂系统分形建模技术及分形企业的先进理念引入共同配送管理模式的建立中,分析了共同配送企业的自相似性、自组织性、动态、高效的信息交流等特性,给出了共同配送实施分形管理的结构组成和信息交流机制,改变了金字塔型企业繁琐的信息结构、复杂的计划方式和缺乏自主性的局面,为共同配送的实现提供了一种新的管理模式。     

配送线路车辆优化调度问题浅谈

配送线路的优化问题是配送工作的主要问题之一。本文在系统阐述节约里程法思想的基础上,主要研究既考虑时间要求又考虑空间位置要求的非满载车辆优化调度问题,对企业如何安排配送线路具有一定的指导作用和现实意义。     

短途无人配送车自动驾驶技术研究综述

随着互联网经济与物流运输的迅猛发展,“最后一公里”在送货效率、安全、成本上需要更智能化的解决方案,无人化的物流配送成为解决当前配送痛点的关键技术,短途无人配送车已经从试验室阶段迈向商业化应用阶段。与其他车型的无人驾驶技术类似,无人配送车也需要应用到车辆定位、环境感知、路径规划及决策、车辆控制四大核心技术。据此,通过研究核心技术的发展情况,梳理了现阶段无人配送车存在的技术问题,以期为行业提供参考。     

共同配送实施分形管理的策略研究

传统的以配送企业为基本单元,以层递方式进行决策管理的共同配送模式难以适应个性化、快捷化的市场要求。从分析企业分形管理的实质入手,剖析了企业分形元的结构及其活动空间,对分形元进行划分,明确了分形元的运作模式和交流机制。并基于共同配送的内涵,阐明共同配送合作机构的层次性、自相似的结构特点,最后提出共同配送实施分形管理的策略。     

考虑碳排放的连锁零售企业配送路径优化研究

随着发展低碳经济成为共识,碳排放成本成为连锁零售企业营运过程中需考虑的众多成本之一。文中对连锁零售企业物流配送现状和流程进行分析,构建以包含车辆成本、碳排放成本在内的配送成本最小为目标函数的连锁零售企业配送路径优化模型,并选用节约法对其进行求解,得出解决考虑碳排放的连锁零售企业配送路径优化的较简便方法。     

用单亲遗传算法求解配送车辆调度问题的研究

建立了配送车辆调度问题的数学模型，针对传统遗传算法对复杂问题搜索效率低，易陷入“早熟收敛”的缺点，构建了求解配送车辆调度问题的单亲遗传算法，并进行了实验计算。计算结果表明，用单亲遗传算法求解配送车辆调度问题，可以取得比传统遗传算法更优的结果。     

基于MapGIS的城市配送网络优化设计

为解决城市配送问题,达到建设费用最小且配送费用最小的目的,提出了一种有效的网络优化设计方法,并从配送中心选址和配送路径优化两方面入手,对城市配送网络的优化设计问题进行分析研究。根据城市配送特点和企业需求构建了配送中心选址模型和配送路径优化模型,并利用MapGIS进行二次开发,建立城市物流配送的网络模型。结合MapGIS自身的网络分析功能,探讨了基于MapGIS的配送中心选址及路径优化问题。运用MapGIS对城市路网进行可视化操作,设置路网中每条道路的具体信息,并根据这些信息实施选址及路径规划,并将结果在电子地图上显示。通过实际案例的求解和分析,表明了所提方法和模型的可行性与优势。     

哈尔滨市江南食品至江北大学配送问题研究

通过对江北学校学生进行问卷调查,对学校周边食品餐馆进行走访,了解餐馆配送方式,以及对调查数据进行汇总与分析,对相关知识的查找与补充的基础上,最终找到了相关问题的有效对策,对哈尔滨市江南食品至江北大学配送问题提供了合理的解决方案。     

考虑超重超远客户的卡车无人机协同配送研究

卡车与无人机配送的母船模式是指卡车搭载无人机至离客户较近的地点后,由无人机起飞配送多个客户点,再与卡车汇合的协同配送方法,是交通工程领域中具有潜力的重要发展方向之一。考虑到现实中存在部分客户点需求量超出无人机最大载重,或所处位置超过无人机最大航程覆盖范围的情况,在母船模式基础上,提出考虑超重超远客户的卡车与无人机协同配送模式(Truck-Drone Joint Delivery with Consideration of Customers with Great Demands and at Great Distances, TDJD-CGDGD)。该模式允许卡车服务超重超远客户,并允许无人机起降于不同地点。该模式下待求解的问题为含无人机的旅行商问题。以最小化总配送成本为目标,构建了混合整数线性规划模型。为高效求解大规模算例,提出了一种融合贪婪随机自适应搜索(GRASP)与自适应大邻域搜索(ALNS)的混合算法。算法首先在附加约束条件下,生成车机共同配送路径,该约束可简化车机路径优化过程。随后放松附加约束,针对性地调整一部分无人机路径,进一步降低总成本。试验结果表明：所提算法具有较好的...     

浅析镇平县花卉物流运输发展对策

结合河南省镇平县花卉产业发展现状,分析了镇平县花卉物流运输存在的问题,从花卉冷链物流配送体系、配送机制、配送中心及信息平台建设等方面提出了镇平县花卉物流产业发展的对策。     

模糊环境下应急物资配送路径优化研究

发生自然灾害或人为的社会动荡事件以后,决策者希望在较短的时间内找出一条最优的应急物资配送路径,第一时间将应急物资配送到受灾地区.但是对于路径的走行时间、运输风险等权值,往往却很难给出确定的变量,因为这些变量往往在一个范围内波动.针对上述问题,我们研究了模糊环境下应急物资配送路径优化问题.首先简单介绍了模糊理论知识,并建立了模糊环境下应急物资配送的机会约束规划模型;然后结合模糊模拟技术和遗传算法,设计了解决该模型的混合智能算法;最后引入一个实例,验证了模型与算法的有效性和可行性.     

中国石油天然气运输公司与中航油公司联合召开公路配送工作会议

为进一步加强航油公路配送生产运行管理，全面总结分析当前航油运输工作，促进航油运输公路配送业务的稳定发展，中国石油天然气运输公司与中国航空油料公司于201年8月26日联合召开了航空油料公路配送工作会议。中国石油天然气运输公司副总经理赵百成对运输公司进一步做好航油配送工作提出3点要求：一是航油配送车辆在配送运输过程中，要严格实施“三规一限”运行管理；二是从车辆的配置、罐体的清洁、运行过程的数质量管理方面推进精细化管理；三是总调度室要对全国航油配送统一调配拿出方案，扎实做好航油配送工作。     

基于混合进化算法的甩挂配送问题

甩挂配送问题考虑甩挂运输的交通限制,将客户区分为是否为单箱卡车客户,建立单箱卡车配送和双箱甩挂车配送的混合线路,是带有子回路的新型路径优化问题.采用2-opt局部优化算法对线路进行了优化.然后,建立了0/1整数规划模型,对线路进行了分段,以最小化子回路新增成本为目标优化子回路组合.在此基础上建立了混合进化算法,搜索最优混合线路.通过算例研究演示了甩挂配送问题的新特征,通过仿真分析了子回路组合优化模型的性能,以及算法在集成2-opt与否时适应度的演化,结果表明了该方法的有效性.     

3部委8项措施强化城市配送车辆管理

正2014年1月20日,交通运输部、公安部、商务部联合发布《关于加强城市配送运输与车辆通行管理工作的通知》(下简称《通知》),以进一步规范城市配送运输经营活动,改善城市配送车辆通行环境,缓解城市交通拥堵,促进物流业健康发展。《通知》指出,城市配送是保障和改善民生的重要领域,是发展现代物流的关键环节,是保障城     

Kitting物料配送在发动机生产线的应用

<正>在物流管理中,生产线的配送物流,是供方配送物流、配送中心配送和制造物流的交集,有承上启下的作用。产能及节拍的需求决定了物料配送上线的方式。要做到在极短的时间内完成拣选、配送任务,只有不断提高物流装备的运行速度和处理能力。Kitting配送方式正是通过提高物流装备的运行速度和改善配送方法     

考虑疫情影响的卡车无人机协同配送路径优化

在新型冠状病毒感染的肺炎（新冠肺炎）疫情蔓延的背景下，提出利用“卡车-无人机”协同配送新模式对疫情相对严重的地区进行物流配送，进一步研究该模式对疫情影响下物流配送的价值。考虑无人机最大飞行时间、载重以及道路条件等因素，将客户分为只能由卡车服务的客户、只能由无人机服务的客户以及卡车与无人机均能提供服务的客户3类，以车辆总服务时间最小为目标，建立车辆与无人机协同为客户提供配送服务的数学模型。设计嵌入简单启发式算法的混合邻域搜索算法，通过不同规模算例运算时间及多次运算解的波动性验证算法的有效性；通过对TSP算法、邻域搜索算子的不同组合的分析，找出最优的组合，进而对无人机最大飞行时间、无人机飞行速度载重影响因子进行了灵敏度分析。研究结果表明：计算结果验证了算法的有效性；TSP算法质量直接影响邻域搜索操作得到解的质量，可以通过高效TSP算法设计寻找更好的配送方案；无人机续航能力越强，目标函数就越小，无人机飞行速度载重影响因子越大，导致配送所需的服务时间越多，可以通过选用续航能力强、飞行速度受载重影响小的无人机提升配送服务效率。研究成果可以为城市发生重大灾难或特殊情况时，城市物流配送系统中无人机的应用提供指导和参考价值。