多目标低碳车辆路径优化模型及求解算法

为有效降低物流配送过程产生的能耗和碳排放,控制配送成本,以传统带时间窗车辆路径问题为基础,研究低碳条件下的车辆路径问题.通过三角概率分布在合理速度区间内对车辆速度进行估算,综合考虑车辆行驶速度、载重量及运行里程构建碳排放计算模型,建立以系统总成本最低、车辆周转时间最小的多目标低碳车辆路径优化模型.将新兴多因子优化算法中协同进化和信息交互的思想应用于NSGA-II算法,提出增强型NSGA-II算法.算例结果表明,多目标优化模型可以更好地兼顾不同物流配送参与者的利益,更符合实际决策过程,所提出的ENSGA-II算法在经济成本上平均节省超过3%,在车辆周转时间上平均改进达到5.02%,表现出较好的求解性能.      

配送车辆的配送成本和碳排放的比较实证研究——以广西壮族自治区烟草公司北海市公司为例

本文主要研究的是在节能减排的背景下,在考虑配送中所产生的成本和碳排放问题基础上,在原有的燃油配送车的基础上,广西壮族自治区烟草公司北海市公司尝试引入了1辆新能源（纯电）配送车,在收集具体案例的数据后,经过计算和比较,发现纯电配送车在碳排放比燃油配送车降低0.58T碳排放量,在成本上节约0.85元/公里,确实减少了碳排放和降低了成本,应继续引进新能源（纯电）配送车。     

基于遗传算法的冷链物流配送路径优化研究

针对冷链配送时效性强的特性,对于不能满足客户特定时间窗的问题,选用带软时间窗的惩罚成本来约束配送企业,结合生鲜产品在途的冷藏费用随时间延长而上升的实际,建立冷链配送路径多目标优化模型,运用遗传算法对模型进行求解,研究满足客户时间窗条件下总配送成本最小的最优配送方案,并通过算例对模型及算法的有效性进行验证。     

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。     

半开放式燃油车和电动车混合车辆路径优化问题研究

随着物流行业的迅速发展,物流运输车辆不断增加,而传统燃油汽车的使用对环境造成了一定的压力,近年来,物流电动汽车由于其节能环保的特性,得到了广泛的应用。然而由于电动汽车的充电时间较长以及运输行业的发展现状,电动汽车目前无法完全取代传统燃油汽车,两种车型同时存在于物流配送领域。文章针对半开放式多配送中心的燃油汽车和电动汽车混合车型的车辆路径优化问题进行研究,同时考虑了客户需求量、车辆载重量以及电动汽车的充电需求等约束条件,以碳排放成本、运输成本以及时间窗惩罚成本之和最小为目标建立线性整数规划数学模型,针对该问题的NP难特性,设计了改进的粒子群算法进行求解。应用佳点集理论产生初始种群,增加粒子群算法的多样性,在迭代过程中,增加局部搜索策略,避免粒子群算法陷入局部最优。实验结果表明:改进的粒子群算法获得的总成本相比标准粒子群算法获得的总成本降低5.69%,证明了该设计的改进粒子群算法在求解开放式混合车型车辆路径优化问题时的有效性;相比于不考虑碳排放的情况,考虑碳排放时传统燃油车的使用数量有所下降;相比于单一配送中心路径优化情况,开放式的多配送中心路径优化,更有利于降低物流成本。     

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.     

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。     

连锁零售企业物流外包的动因分析

本文从理论角度、企业物流外包的原因以及连锁零售企业物流外包的内在原因几个方面分析了作为一项核心业务的连锁零售企业的物流业务可以外包,并提出针对连锁零售企业物流自身的特点进行外包决策。     

连锁超市物流配送模式探讨

随着连锁超市的规模扩大,物流配送在连锁超市发展中的作用越来越突出。而目前连锁超市的物流配送模式不匹配成为企业发展的主要瓶颈。本文通过对我国连锁超市物流配送模式优缺点的分析和针对不同规模及不同行业的连锁超市,从企业经营和发展的战略角度,提出了连锁超市如何来选择适合企业的配送模式。     

考虑车辆限行和装箱约束的车辆路径优化方法

在实际配送过程中,考虑到部分城市道路存在限制大型配送车辆通行的现状,以及运输途中车厢内物品满足后进先出等装载约束能有效提高装卸效率的特点,将车辆限行和二维装箱约束加入到需求可拆分车辆路径问题中.同时考虑到车辆的使用成本和行驶成本,以车辆总配送成本最小为目标构建考虑车辆限行和二维装箱约束的需求可拆分车辆路径问题数学模型,...     

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。     

考虑低碳的多台轮胎式龙门吊路径优化问题

在港口集装箱作业中,龙门吊是重要的港口资源。如何更加合理地调度轮胎式龙门吊对减少港口碳排放和降低运营成本有重要意义。考虑到轮胎式龙门吊在空间上的不可跨越性及其他约束条件,根据装卸过程中所产生的移动碳排放、装卸碳排放和准备碳排放3种排放源,建立了轮胎式龙门吊调度的混合整数规划模型,目标是使轮胎式龙门吊的碳排放量达到最小。由于混合整数规划求解的复杂性,设计龙门吊初始路径策略并运用模拟退火算法求得近似最优解。通过算例实验,从路径长度、碳排放总量和运行效率3个方面对新方法的效果进行评价。相比于最短路径优化方法,新方法路径长度增加8.82%,运行时间仅增加0.21 s,碳排放总量减少3.30%,在保证龙门吊工作效率的前提下,有效地解决了龙门吊低碳路径问题。相比于经典遗传算法与蚁群算法,新方法的预测精确度分别提高1.13%和2.24%,运行效率分别提高9.82%和5.92%。      

液化天然气库存路径问题建模与算法

考虑液化天然气（LNG）的在途挥发、转移挥发与库存挥发对配送成本与风险的影响，根据LNG风险特性采用蒸汽爆炸模型量化库存和运输风险，并针对传统单因素风险评估方法的不足，结合多源数据（兴趣点密度、土地生产总值产出率和人口密度）构建多因素复合风险评估指标反映事故严重程度的空间异质性，建立库存路径问题双目标优化模型，实现多周期LNG库存和配送方案的联合优化。根据问题的特征，设计基于贪婪策略预优化并结合变邻域搜索（VNS）的多目标粒子群（MOPSO）混合优化算法，且通过标准测试函数对改进前后的MOPSO算法和非支配遗传算法（NSGA-Ⅱ）进行比较；与NSGA-Ⅱ相比，MOPSO在结合VNS前后分别具有32%和42%的收敛性优势，结合VNS混合优化相比原始MOPSO有15%的收敛性优势。最后，以广州地区LNG加气站供应体系进行案例分析。研究结果表明：库存与运输成本存在利益背反关系，且在短暂缺货时总成本较低；忽略挥发的影响会导致小批量频繁补货，从而增加不必要的运输成本；LNG挥发成本占总成本的10%~20%，库存挥发率对成本影响较大，但对风险影响很小，当库存挥发率低于2%时投资降低挥发率带来的经济效益较大，当超过2%时，投入产出比迅速降低；风险限值约束对路径选择和成本影响较大，20%风险限值的降低带来了10%总成本的提高，但20%风险限值的提高仅降低5%的总成本，说明总成本在逐步接近不考虑风险时的最低值，存在优化上限。     

需求变动下的冷链品配送路径规划

为探讨顾客需求变动下冷链品配送路径的规划与优化模型选择问题,首先以带时间窗的车辆路径问题模型为基础,构建了以配送总成本最小化为目标的冷链品配送模型;然后,通过节约算法进行配送路径的优化;最后,通过算例比较了运用随机性配送模型(考量顾客需求的变动)与确定性配送模型(使用给定需求期望值)所规划的优化路径及其差异.结果显示,当顾客需求波动幅度较大时,随机性模型规划优于确定性模型,当顾客需求波动幅度较小时,确定性模型规划优于随机性模型;此外,随着需求变动程度的增大,两种模型所得出的配送总成本都会相应增加,因此,最后提出了降低顾客需求不确定性的相关建议.     

基于改进遗传算法的带软时间窗果蔬运输路径选择问题

为了研究果蔬在运输过程中受到的振动、冲击和碰撞对产品质量的不利影响,提出了一种包含带软时间窗、路面不平度和道路等级影响等因素的改进遗传算法模型。该模型是以改进目标函数、适应度函数和交叉因子为参数设置,对配送成本进行最小优化分析。将此模型与传统OX交叉遗传算法和组序交叉遗传算法进行了对比,以江苏省13个地级市之间的果蔬配送路径为案例分析。结果表明与其传统算法相比,提出的改进遗传算法能够对成本的预测提高15.3%。     

建材企业的物流配送模式研究

建材配送是建筑企业运营、生产的重要环节.在建筑业进入快速发展的今天,建筑材料的物流配送已成为各个建筑企业降低流通成本、提高物资流通效率的重要手段.如何快速、准确地将建材配送至客户成为了关键.本文结合实际分析建材物流配送的模式、技术方法及存在的问题,就如何做好建材配送进行了分析探讨.     

基于时间可靠性的城市物流配送系统优化策略

配送时间可靠性已经成为城市物流配送系统效率的关键影响因素。为了科学评价物流配送系统时间可靠性,在解析物流配送时间可靠性内涵特征的基础上,揭示了道路交通状态、配送时间窗、配送路径、城市物流配送需求的空间差异是决定城市物流配送时间可靠性的关键因素,并从物流配送路段、物流配送路径、物流配送网络3个层次建立了城市物流配送系统时间可靠性评估模型。最后,以配送时间可靠性最大化为目标提出了城市物流系统配送时间可靠性优化模型,并提出了城市物流配送优化对策,可为改善目前的城市物流配送时间可靠性提供借鉴。      

基于遗传算法的3L-CVRP优化问题研究

为提高物流配送效率,降低配送成本,探讨了三维装箱约束下的车辆路径优化问题.在装箱问题与车辆路径优化问题研究现状的基础上,将三维装箱与车辆路径优化进行整合,考虑客户需求、货物装载顺序、车辆尺寸、车辆重心等约束,建立以路径最短、车辆装载容积利用率和载重率最大的多目标组合优化模型,引入权重系数体现决策者偏好并归一化目标函数.设计适用的染色体编码规则,确定遗传操作中选择、交叉、变异方法,选取目标函数为适应度函数,引入最优个体保存策略防止算法的过早收敛,提高算法的准确性,通过Matlab编程实现该优化模型的求解.案例数值试验表明,该模型与算法能够实现装箱与车辆路径的组合优化,算法运行时间为17s左右,相较于引导式局部搜索遗传算法减少了5 s,车辆总行驶里程缩短了7 km.      

家电连锁企业竞争模式及经营策略分析

近几年,在零售领域,属于消费升级类的家电连锁企业取得了飞速的发展,出现了诸如国美、苏宁等家电连锁巨头。纵观这几年的家电零售市场,各连锁企业集团之间的竞争如火如荼,同时也产生了相应的问题。本文认为,跳出传统的思维模式,从战术模仿到走差异化战略道路,将是家电连锁企业在未来发展的正确选择。     

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...