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%。     

基于遗传算法的生鲜配送路径优化分析

针对生鲜销售连锁小店特定的货运物流时间段,建立以总运费最小为目标且带时间窗的物流配送优化模型,并以成都市盒马鲜生为案例,借助遗传算法研究其物流路径,经过优化分析发现配送费用降低28%,研究结果既可为企业运营决策提供技术支撑,又能为政府部门统筹优化运力提供合理参考。     

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。     

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.     

多对多越库配送绿色车辆路径问题及算法研究

面向越库配送网络中供应商与客户之间多对多供需匹配场景,研究多对多越库配送绿色车辆路径问题,旨在优化越库配送模式下车辆配送路线,有效降低企业配送成本。以车辆运营成本、碳排放成本以及油耗成本之和最小化为目标,构建多对多越库配送绿色车辆路径问题的数学优化模型。针对供需关系、复杂耦合特征以及离散组合方案巨大的特点,采用自适应大邻域算法框架并设计移除算子和修复算子对该问题进行高效求解。通过不同问题特征的测试算例对模型和算法进行测试,分析供应商-客户节点分布情况、越库中心位置、供应商-客户供需比等特征对调度方案的影响。车辆路径方案和算法收敛曲线表明了模型的有效性,提出的算法能够高效、稳定地求解多对多越库配送绿色车辆路径问题。数值仿真结果显示,构建的模型平均总成本比以车辆运营成本最小为目标时减少2.87%,比以碳排放和油耗成本最小为目标时减少0.11%,表明该模型能够有效地兼顾车辆运营成本、碳排放成本以及油耗成本。此外,供应商-客户供需比为1时相对于供需比为2和3时总成本分别减少41%和170%,表明较小的供应商-客户供需比利于减少配送总成本;越库配送中心不同选址方案的结果表明,将越库中心建设于配送...     

基于电子商务环境下的物流配送服务优化研究

随着电子商务的异军突起,电子商务企业的线下配送服务成为制约企业发展的瓶颈。因此,合理设计电子商务企业配送系统,提高其运营效率,是提高客户服务质量、赢得竞争优势的有效路径。     

基于改进遗传算法的供应链金融质押物配送路径优化

物流监管企业承担供应链金融质押物配送职责,优化配送路径可以提高配送效率,节约配送成本,从而提高其盈利水平。以质押物配送路径总长度最小为优化目标,将其转换为经典TSP优化问题进行求解并建立数学模型。基于该数学模型,提出改进的遗传算法,针对遗传算法的选择、交叉和变异分别提出基于序的选择算子、基于最小代价树的交叉算子和基于随机点长度控制的变异算子。对比仿真实验表明,所改进的遗传算法比简单遗传算法收敛速度更快、全局寻优能力更好,是解决供应链金融质押物配送路径优化问题的有效方法。     

提高建筑钢材配送水平 加强对终端客户的维护和服务能力

介绍了中国铁路物资上海有限公司以提高建筑钢材的配送水平为突破口,加强对终端客户维护和服务能力的做法.     

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...     

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。