公路零担货运组织优化方案研究

基于对交通流量、车辆行程时间所进行预测得到的交通流信息,利用检测技术有效地检测实时到达货运场站的车辆数,运用表格分析法制定零担货物运输的优化方案.此研究成果对于零担货运企业提高服务水平、降低物流成本、增加经济效益,具有重要的理论价值和现实意义.     

共同配送理论在城市末端物流中的应用研究

针对物流配送中末端物流配送成本高、配送时效差、满意度低等问题。整合分析现有末端配送模式的优点和局限性,尝试将共同配送理论运用在物流末端配送中,建立物流末端共同配送体系。利用共同配送将城市末端物流资源进行整合,并做统一分配规划,以减少配送中很多不必要的环节,从而规范配送节点体系、改善城市交通,缓解末端物流配送成本高、效率低的问题。     

快递配送车辆路径优化研究

考虑到快递配送和物流配送的异同,在物流配送路径优化问题的基础上构建了符合快递配送路径优化问题的数学模型.设计了一种采用自然数编码,综合考虑快件数量、车辆载重、车辆容量等约束的解码方式的遗传算法.通过一个拥有20个配送点的快递配送案例,验证本文所构建模型和算法能够得到合理配送路径和各个配送点的服务时刻.最后通过灵敏度分析和四轮厢式货车算例验证表明:当前情况下,研究快递配送路径优化时,快件数量、快递员最长配送时间和各配送点的作业时间必须考虑;当前快递配送车辆的载重和容量满足当前需求,无需更换载重和容量更大的配送车辆.     

车间配送路径优化的研究

路径优化问题是车间配送系统中重要的环节之一,最短路径的选择决定着配送效率.但随着问题规模的扩大,很难精确求解.实验表明采用蚁群算法来解决路径搜索问题,能有效地发现最优解.     

零担物流线路组合选择策略研究

市场需求的不确定性使得企业经常产生临时性物流需求,物流现货市场采购的补充作用能够有效解决上述问题.为最大程度地利用运力及物流网络,降低运输成本,提高企业收益,承运人往往通过运输服务组合拍卖的形式选择运输线路组合.针对如何在运输服务组合拍卖中选择合适的运输线路组合这一关键问题,基于零担物流承运人的视角,建立了以收益最大化为目标的数学模型,提出了一种基于托运任务间协同效应的求解策略,并采用粒子群算法通过两个不同规模的算例对所提模型及协同效应策略进行验证.在小规模算例1中协同效应策略与反向精英粒子群算法求解方案相同,但协同效应策略运算时间仅需120.6 s,较反向精英粒子群算法减少1775.1 s,求解时间缩短93.64％;算例2中协同效应策略得到最优方案仅耗时148.6 s,反向精英粒子群算法求得相同最优方案则需4125.9 s,运算时间增加96.4％.研究结果表明:使用协同效应的求解策略在两个算例中均能够得到较为满意的决策结果,且计算复杂度较小,在求解质量相同的情况下,协同效应求解策略运算时间更短.     

公路零担货运自建营业网点的SWOT分析

对于公路零担货运行业来讲,＂规模化生产、集约化经营＂是未来的发展方向。由于交通运输业的网络经济特性,公路零担货运企业实现规模化生产必须扩大企业下属营业网点的规模,完善营业网络。对目前公路零担货运企业扩大营业网点的方式进行SWOT分析,提出公路零担物流企业扩大营业网点规模,完善营业网络的发展策略。     

基于配送企业的运输成本优化研究

配送企业的目标是以最低的物流成本提供优质的服务,运输成本作为物流成本权重最高的部分,决定着配送企业能否有效降低物流成本。如何对运输成本进行有效管理,减少运输作业过程中不必要的的支出和损耗,是企业提高经营效益,提高竞争力的关键因素。     

基于客户分类的即时配送路径优化研究

大数据背景下即时配送平台对客户进行精细化管理已成为可能.为寻求企业长期发展,将客户分类融入到车辆路径问题中,用有限的资源提高配送准时性以得到优质客户的维持和发展,为企业赢得更多潜在效益.本文结合客户的消费行为将客户分为多个层级,根据每层级客户的特点设置超时惩罚成本,构建出基于客户分类的即时配送路径优化模型,并根据问题特点设计遗传算法求解,最后,结合某即时配送平台的业务场景进行案例分析,验证了模型和算法的有效性.     

疫情期间社区商超物资配送路径优化研究

在抗击新型冠状病毒肺炎的战役中,采取商超+社区创新无接触配送模式对疫情影响下的社区进行物资配送,以保障居民生活物资供应。利用SOM神经网络算法与遗传算法求解车辆路径规划中的特例问题——TSP问题,以湖北省黄石港区社区物资配送路径为例,对两种算法的优化结果进行对比,发现遗传算法比SOM神经网络算法拥有更高的求解精度及效率。结果表明:优化后的路径距离为初始路径距离的37.2%,使用遗传算法可更快地搜寻到最佳的物资配送路径,得到较好的物资配送方案。     

多资源约束下车辆配送路径优化模型

本文研究了在车载能源量、车辆载货能力等多资源约束下的车辆配送路线优化问题,建立了多资源约束下配送路径优化的静态模型和动态模型。在静态配送路径优化模型中,通过修改网络结构,增加虚拟资源点,解决了含有子回路的配送路线优化问题;在动态模型中,采用时空网络模型来避免子回路的产生,对车辆配送路线规划问题的描述更加直观准确,该模型以扩大模型规模为代价丰富了车辆配送路径选择方案,并能求解车辆到达、离开客户点的时刻。以商业优化软件CPLEX12.6.2为工具对上述两个模型进行验证和数值计算实验。     

城际零担货运平台车辆路径问题研究

在考虑城际零担货运平台现有各种不同补贴方案的基础上,以平台补贴成本、车辆使用成本及燃油成本之和最小为目标函数,建立考虑车-货匹配、车辆三维装载等约束条件的车辆路径优化模型。设计一种混合量子粒子群优化算法,计算货物匹配方案、车辆路径、货物装卸顺序、货物装载位置以及平台补贴最优决策方案。实验结果表明：改进的量子粒子群算法得到的小规模算例优化解与CPLEX优化软件得到的最优解偏差为3.31%;改进的量子粒子群算法通过在求解最佳中间位置时引入适应度函数值作为权重,求解的大规模算例结果比传统量子粒子群算法提高了0.91%;通过分析最优解的特点,将改进的量子粒子群算法与启发式算法相结合,算法的求解质量提高了4.05%;通过补贴模式对比实验发现,在合理规划周期内,货主时长补贴和空载补贴的增长在维持总成本基本不变的情况下,可有效提升平台利润,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.     

公路零担货运行业网络结构的国际比较分析

公路零担货运业是典型的网络型产业,网络化的运输组织是提升运输效率的关键,而各种内、外部因素与零担货运业网络结构的形成密切相关.本文重点运用产品—资源—网络(PRN)的运输经济学分析框架,对中国、美国、欧洲公路零担货运行业的网络结构进行了比较,从产业结构、政府管制、商业习惯等角度对三者之间的差异性进行了剖析.通过研究发现,公路零担货运业的网络结构,在受到网络经济内在规律支配的同时,又受到一个国家经济和产业结构、政府管制政策、商业习惯等多种因素的影响,从而使得各国间零担货运业的网络和产品形态、资源结构等产生变异.研究成果对促进公路零担货运业网络化发展具有理论和现实意义.     

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.     

物流企业仓储优化研究

以陕西通汇汽车物流有限公司为研究对象,从作业流程、仓库布局、拣选路径三个方面对物流企业仓储系统进行了优化设计。     

基于TransCAD的物流设施选址与配送路线优化研究

根据物流设施选址与配送路线的特点并结合TransCAD物流模块,构建适合TransCAD软件进行网络分析的LRP数据结构,探讨基于TransCAD的车辆路线调整技术,旨在说明新的信息技术能更高效、直观地对物流系统进行规划。     

带时间窗的地铁配送网络路径优化问题

为应对人们日益增加的货物需求与货车进城难题,提出整合地铁网和道路交通网,形成以地铁列车和城市配送车辆为载体的地铁配送网络.考虑列车开行时间表、客户服务时间窗、城市配送车辆容量等限制条件,构建带时间窗的地铁配送网络路径优化模型,综合优化地铁列车班次的客户分配、出站点的客户分配及末端配送路径.设计随机变邻域的迭代搜索算法(ILS-RVND)进行求解,以成都市地铁3号线运输货物为例,验证了模型和算法的实用性和有效性.结果表明,地铁配送网络配送成本低,准时性高,配送车辆行驶距离短,能满足比货车单独配送更精准的服务需求.     

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.     

基于货物时间价值的物流网络最优配送路径模型研究

本文构建了物流配送网络中货物时间价值相关的最小配送费用路径模型,并研究了其算法。模型把整个配送过程分为运输过程和装卸过程,并且考虑了由于运输过程和装卸过程时间延迟造成的货物价值损失,这也是和其它类似成本路径模型最大的区别。该模型算法可以利用计算机自动完成,不受物流配送网络大小和节点的限制,并保证算法的正确性。