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。     

强化环节控制 提高物资供应质量

物资供应质量，广义上包括所供物资的自身产品质量和物资部门的售后服务质量，包括配送、回访、技术培训等相关内容。本文所探讨的物资供应质量，仅指所供物资的产品质量。     

铁路物流配送体系的探讨

介绍当代物流的功能、作用和发展状况，针对铁路第六次大提速对我国物流业带来的影响和机遇，重点对多式联运和配送路径优化进行分析和研究，用运筹学中的最短路径算法来实现配送路径优化。并对铁路货运业发展如何由传统物流企业向现代物流企业转变进行分析，具有一定的参考意义。     

基于人均产值比的成都市物流需求分析

在阐述物流需求与人均国民生产总值关系的基础上,运用"人均产值比"法,对影响成都市农产品、工业品和居民消费品物流需求的主要因素进行分析,从而得出成都市物流需求基本特征,可为物流发展及规划提供参考。     

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。     

一种“效率-公平-运力”多维权衡的需求可拆分配送方法

针对自然灾害及重大社会公共事件等各类突发事件的配送问题，本文以公路运输为研究场景，将配送时间最短、加权时间攀比值最小和使用车辆数最少为多维目标，在引入需求可拆分这一限制条件的基础上，构建“效率-公平-运力”多维权衡的需求可拆分应急物资配送模型。针对该问题设计改进的蚁群算法求解模型。从选择拆分点、信息素更新和引入变邻域搜索算子这3个方面改进了算法，并实现当解持续不变时，初始化信息素，以增加随机性。结果表明，与传统求解算法相比，改进算法的稳定性更高(平均偏差率降低7.00%)，寻优性更好(优化率提高7.41%)。 通过分析考虑三目标、双目标和决策者具有明显偏好的多重场景下的求解结果得知：效率、公平、 运力这3个子目标相互悖反，增加运力投入可以显著提高配送方案的效率与公平；当运力不变时，效率与公平之间近似呈同比例反比关系。研究结论可为救灾目标不确定条件下多因素考量的应急物资配送决策生成与优化问题提供方法改进与可量化决策支撑。     

配送系统优化中的客户分组

基于配送周期的客户分组以个体最佳配送日期为主要分组标准，基于空间距离的客户分组以客户空间距离的邻近程度为主要分组标准．为了说明客户分组对配送调度方案的影响，构造了均匀分布于50，100，200km^2范围内的3组模拟客户集合，分别基于配送周期以及空间距离进行客户分组研究，得到了相应的分组方案及系统总费用．结果表明，基于配送周期的分组方案在客户分布较为密集时较有优势，基于空间距离的分组方案在客户分布较为分散时较有优势．     

物流管理人才知识结构探讨

文章对物流管理人才应具备的知识结构进行了探讨，为开设物流管理专业的院校开发教学计划提供参考。     

基于遗传算法的烟草物流配送区域划分优化研究

以烟草物流配送区域划分为背景,将烟草物流配送区域划分为若干个配送单元。依据配送单元的需求量、配送成本、配送中心及中转站的固定成本和变动成本,其中变动成本包括配送中心通过大车配送到中转站的费用和配送中心及中转站通过小车配送到户的费用,建立了物流配送区域划分规划的运筹学模型,应用遗传算法设计了编码方式和选择、交叉、变异算子进行计算机仿真求解模型,获得烟草配送区域划分的优化布局方案,说明相应的实际问题。