基于改进蚁群和免疫算法融合的多配送中心路径优化

随着物流行业的快速发展,货物运输需求和仓储需求也在不断增加。在构建物流网络的同时,需考虑车辆路径的配送中心选址问题,而现实中这两个问题是互相影响的。因此,本文建立了以免疫算法为框架,以蚁群算法为核心的综合算法模型。模型第一阶段改进了蚁群算法的禁忌搜索,并融合免疫算法;第二阶段设计了免疫-蚁群算法来求解车辆路径和配送中心选址的相互影响关系,并结合算例数据给出全局最优成本。算例结果表明,该综合算法模型明显优于传统免疫选址-蚁群寻优算法,可节约49.5%的总成本,验证了算法的可行性和有效性。     

多物流配送中心的选址布局问题优化模型研究

将生产商与销售商之间的直接供需关系纳入到多物流配送中心选址布局问题的研究当中,通过引入物流配送中心选建0~1变量,对现有一般运输问题的线性规划模型进行改进,从而建立多物流配送中心选址布局问题的非线性混合0~1规划模型,并通过lingo语言编程对该模型进行了求解,既实现了货物运输方案最优,也实现了物流配送中心选建数量最优,为多物流配送中心选址布局问题的解决提供一定的理论借鉴。     

不确定环境下的物流配送中心选址方法研究

针对现实中普遍存在的不确定环境,本文在传统的双层目标规划的基础上进行了改进,建立了不确定环境下的物流配送中心选址的双层规划模型及算法.最后,通过一个具体的实例,阐述了如何用该理论解决实际问题,对未来配送中心的建设提供一定的参考作用.     

模拟退火算法在配送中心选址中的应用

物流配送中心是现代物流系统的枢纽,而配送中心选址的确定是物流系统分析的核心内容,合理的配送中心选址可以降低企业的运营成本。根据配送中心地址问题的特点和要求,并结合实例验证,有关采用模拟退火算法解决选址模型的尝试,具有一定的有效性。     

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.     

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Voronoi图的物流节点选址研究

为合理优化物流配送中心的位置,引入Voronoi图的相关特性及其应用,实现物流节点服务范围的动态划分,综合考虑影响物流节点选址的影响因素,并赋予相应的权值,建立改进P-中值模型,构建总服务成本最小的目标函数。将Voronoi图与改进P-中值模型相结合,在Voronoi图动态划分物流节点服务范围的基础上,利用Matlab编写模型的优化求解算法,通过不断迭代,求出整个物流系统的节点选址最优布局。结果表明:基于Voronoi图的物流节点优化方法是合理的,能够使得配送中心的总花费成本最低,降低物流成本,提高物流效率。     

一个结合库存策略的物流选址模型

通过对最优库存策略的研究,在总需求一定的情况下,得出总库存费用与配送中心数目的平方根模拟表达式,并进一步提出考虑库存成本的选址模型。克服了以往物流选址模型中忽略库存成本这一主要因素的缺陷,使配送中心选址决策进一步完善。在给出了遗传算法的基础上,结合实际情况对模型及其算法予以简化使之具有实用性。     

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.     

基于停车场限制的物流中心选址模型及算法

针对停车场限制的物流中心选址问题,建立了双层规划模型．上层规划以物流中心费用最小来确定物流中心的位置,下层规划建立了配送／采购车辆与城市道路交通组合分配模型,最后,采用遗传模拟退火算法对模型进行求解．     

物流配送中心选址模型及其启发式算法

在考虑了产品运输成本和配送中心运营可变成本的基础上，建立了一个有关多个配送中心的选址模型。模型的求解主要分两部分，对于线性函数部分，用运输问题的“表上作业法”予以求解；对于非线性部分，用“启发式”算法对其进行了优化求解。两种方法结合使用，得到了较为满意的选址结果，并与解决此问题的其它算法进了简单的比较论述。     

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。     

区域物流网络规划研究现状及若干关键问题

合理的区域物流网络是提高物流运作效率、促进区域经济发展的重要条件.提出了区域物流网络规划＂中心扩展＂和＂中心吸附＂的研究思路,以及将数学优化模型与地理信息技术（GIS）有机结合的研究方法.进而指出区域物流网络规划研究中,区域尺度范围确定与划分、企业物流运营网络规划、区域跨界物流整合与优化、区域物流波及效应与摄动效应、区域物流网络动态演化机理及动力机制等,今后特别值得关注的一系列重要问题.     

基于双标准的物流配送延误时间管理研究

针对物流配送过程中产生的延误,构建一种双标准延误时间管理的模型.在运输延误不可避免的情况下,该模型为配送中心管理员提供未来一段时间内车辆进出站的时间优化方案,尽量降低配送的延误时间和延误的后续影响.结合某一物流配送中心的工作时间表,通过收缩法对模型进行了验证,取得了很好的效果.