利用模拟退火算法求解VRPTW问题的研究

带时间窗车辆调度问题(Vehicle Routing Problem with Time Window,VRPTW)是具有时间区间(即时间窗)约束的车辆调度问题,它比传统的车辆调度问题更加接近实际中的运输要求。本文从分析模拟退火算法的求解思想入手,建立一个利用模拟退火算法求解VRPTW问题的数学模型,并结合南宁铁路局南宁机务段多个检修基地物料配送的实际,求解出配送车辆最优派车方案,为企业节支创效提供技术支持。     

考虑收入均衡的家居配送物流优化研究

针对家居配送物流问题,提出考虑司机收入均衡的配送安装一体化服务策略,以车辆路径成本与司机收入均衡作为优化目标,构建了考虑收入均衡多技能带时间窗车辆路径问题模型,并设计了模拟退火算法对问题模型进行求解。算法求解时优先考虑司机安装技能与客户需求的匹配度,再综合考虑重量约束、时间窗约束和司机收入均衡度的情况下生成车辆路径,实现在满足客户需求的车辆路径成本最低的同时,保证司机的收入相对均衡。对Solomon标准算例进行改造,将本文提出的算法与改进的遗传算法和伊藤-蚂蚁算法进行车辆数目和路径长度的对比,结果表明,本算法在大规模算例中求解时间更有优势,实现了司机收入相对均衡,并且车辆数目和路径长度结果较优;并且基于实际案例验证了本文提出的模型和算法既能显著降低物流企业的车辆行驶路径长度与行驶,大幅度节约物流成本,还能保证司机收入相对均衡。与传统的家居物流配送相比,本文所提出的模型和算法能够缩短配送安装时间,提升客户体验度,并且收入均衡能够大幅度提升司机的积极性,降低人员流失带来的损失成本,进而提高企业的整体效益。本文研究可为第三方家装物流平台从司机收入均衡这一公平关切的角度对家居配送物流优化提供理...     

高铁货运专列与城市车辆多站点协同的配送模式及路径优化

在高附加值、高时效要求的快递日益激增的需求驱动下,高铁货运专列运营常态化越来越成为可能.由于超大城市快递量多、城市面积大,高铁快运通过单个站点停靠再衔接城市车辆进行快递配送时,快递的高时效性往往得不到有效保障.基于此,创新提出"去配送中心"的"高铁货运专列多站停靠+城市车辆多点协同"越库配送模式,并对该模式的运行条件进行讨论.在考虑高铁货运专列运输时间表、客户服务时间窗等限制条件的基础上,建立高铁货运专列多点协同城市车辆配送路径优化模型.以超大城市上海市为例,对该配送模式的应用进行讨论,设计模拟退火算法进行求解.研究结果表明:"高铁货运专列多站停靠+城市车辆多点协同"的越库配送模式配送成本更低、准时性更高,能够更高效地完成快递配送.     

基于地铁-货车联运的动态配送选点-路径问题

为应对传统动态需求下单一车辆配送成本高、时效差等问题，通过共享地铁剩余运能将地铁网络融入城市末端配送网，提出基于地铁和货车联运的动态选点-路径问题。从联合运输配送成本最小化角度出发，考虑动态需求、客户服务时间窗、多转运点接送等因素，构建地铁转运点选择、货车调度以及接运配送路径的两阶段动态选点-路径整体优化模型。针对模型特征，设计“初始阶段+动态阶段”的两阶段启发式算法，将Mark-Sweep算法和蚁群算法相结合求初始解，再设计双层启发式集成算法求动态解，为提高算法的求解质量和效率，外层遗传算法采用矩阵编码结构并通过截取掩码方式改进交叉变异算子，内层蚁群算法采用关键值编码结构并改进多点接送概率选择操作，通过内外层信息交互实现选点和路径的集成优化。最后结合不同算例验证模型与算法的合理性及有效性。结果表明，基于地铁和货车联合运输开展动态配送，不仅能有效提高配送时效性和精准度，而且能使配送成本降低约18%。     

城市末端物流配送路径优化研究

城市末端物流配送是配送环节中直接与客户交接的最后且最关键的一环,能否将货物及时送到客户手中将直接影响客户对配送服务的满意程度。为提高城市末端配送的服务质量及客户的满意程度,降低配送过程成本,针对目前城市末端物流配送过程中存在的问题,提出在满足客户实际时间要求前提下,建立带有软时间窗的城市末端物流配送路径优化模型,运用节约里程算法进行求解,并以某配送中心配送为例,得出在满足客户实际时间要求前提下,以拥堵成本最低为前提选择路径的模式可使配送过程中的成本降到最低。     

基于改进蚁群算法的装配线VRPTD问题研究

采用改进蚁群算法求解了装配线物料配送的VRPTD问题(带最后期限时间窗的车辆路径问题)。通过信息素动态更新设计,使改进蚁群算法具有自适应性,克服了传统蚁群算法在遍历寻优过程中容易出现停滞和陷入局部最优解的缺点。通过进一步对启发函数可见度进行改进设计,提高了算法的全局搜索能力。仿真结果表明,改进蚁群算法可以很好地求解装配线VRPTD问题,这对实际应用有一定的参考价值。     

在时变速度下的车辆出行时刻和路径联合优化

基于分析大中型城市的道路拥挤状况和早晚高峰期与非高峰期的车流速度变化规律,得到大型城市道路网络中车速的阶梯型变化分段函数,并结合相关车辆能耗和CO_2排放规律研究,构建考虑CO_2排放成本的配送车辆出发时刻安排和配送路径联合优化模型。针对该优化模型的特点,应用遗传算法搜索车辆最佳出行时间以及最佳配送路径。通过数值算例验证上述优化模型和求解算法的有效性。仿真结果显示:最短路径不一定是最小CO_2排放路线;出发时刻的选择对车辆CO_2排放有重要影响;最优出行时间安排比最差出行时刻安排,节约近8.5%的CO_2排放量。     

基于时间窗的城市医药品动态配送路径优化模型与算法

由于城市医药客户需求的随机性和不确定性,需要对医药品进行动态配送路径的优化.以客户服务时间窗为约束,以降低药品配送费用及提高服务准时性为目标,建立配送路径初始优化模型与动态优化模型,并利用遗传算法进行求解.研究结果表明:遗传算法能迅速收敛到最优解,配送费用得到较大程度的节省,服务准时性得到较大提高,能较好地满足城市医药...     

基于物流金融的动态质押物配送路径优化

对物流金融业务中的动态存货质押物在配送和运输过程中的路径问题进行优化研究,以存货质押物在配送过程中的总线路最小为目标,将该问题看成是VRP问题并建立数学模型,通过对模拟退火算法和遗传算法2种算法优点和缺点进行对比,得出模拟退火算法能更好解决该问题,并用算例验证该算法,该算法能够避免解陷入局部最优,最终经过迭代得出最优配送路径。     

基于物流云平台的多式联运派单模型及求解策略

针对多式联运智能派单优化问题,充分利用云平台人工智能技术和大数据的优势,设计多式联运派单策略的总体思路、流程及原则,并将"多对多"多式联运派单优化问题从货物集货、干线运输和货物配送的视角,分解成三个阶段的两大类车辆路径优化问题,货物集货和配送阶段属于有时间窗的多车辆多车型的车辆路径优化问题,干线运输属于多式联运路径优化问题。以最小化运输成本为优化目标,采用正向分析问题、逆向求解问题的策略生成相应的派单方案。最后,通过算例分析验证模型及求解策略的可行性及有效性。