基于遗传算法的生鲜农产品物流配送路径聚类优化

在居民对饮食品质要求逐步提升的今天,优化生鲜农产品物流配送线路可节约成本,提升相关企业经营效率。首先研究生鲜农产品配送线路优化模型,给出车辆路径问题(vehicle routing problem,简称VRP)和有时间窗车辆路径问题(vehicle routing problems with time windows,简称VRPTW)模式,进而完成生鲜农产品物流配送路径的遗传算法聚类优化设计,给出遗传算法聚类优化实现步骤。采用Matlab完成试验设计,研究生鲜农产品运输外部相似性,分析物流配送聚类结果以及组内路径求取结果,并进行性能测试。结果表明,本方法能够科学配置物流线路,阶跃生鲜运输车辆数目并提高满载率。     

生鲜农产品冷链物流配送问题及其路径优化

近年来,随着我国生鲜市场的快速发展,冷链物流迎来了新的发展契机。由于我国冷链物流起步晚,发展慢,尚未形成体系,难以实现跨区域和反季节销售活动,从而出现了产量高、销售量小的局面,也是导致生鲜农产品价格高、品质差的重要原因。首先,对我国生鲜农产品冷链物流进行概述,分析我国冷链物流发展现状,针对生鲜农产品冷链物流的特殊性,分析和定义冷链物流配送过程中的时间、温度和货损成本,建立配送总成本最小化模型;其次,进一步探索冷链物流配送路径优化研究的方案;最后,通过节约成本法加以分析求解,验证模型和算法的可行性。结果表明,基于时温特性处理生鲜农产品冷链物流配送路径问题,节约成本法达到降低配送成本、满足客户需求时间的双重要求。随着时间的推移,生鲜农产品物流成为未来物流业发展的重要方向。     

考虑客户分类的果品同城配送路径优化研究 ——以山东××公司为例

随着科学技术与经济的发展,顾客的满意度对于商家的影响日益加剧。顾客对于产品的质量、个性化与交货期的要求越来越严格。对于果品同城配送路径优化问题的研究,本文结合企业真实案例,基于RFM模型对顾客进行分类,并运用节约里程的方法进行同城配送方案的选择,从而优化配送的时间、路径与资源投入,让果品更好地保存,减少商家损失,提高顾客购买的体验。     

基于改进粒子群算法的生鲜农产品配送路径优化研究

以生鲜农产品在途时间最短、配送成本最低为优化目标,构建了农产品配送路径优化问题的模型,采用基于局部精益搜索策略的改进粒子群算法求解该问题。通过仿真实验表明,改进粒子群算法是农产品配送路径优化问题的一种有效方法,对于提高农产品配送效率,降低配送成本有重要的现实意义。     

基于GIS先验知识的智能配送优化及实现

物流配送作为物流产业的核心进程,其效率的高低直接影响整个物流业的发展。鉴于目前的配送调度多依赖于传统的数学模型导致规划的最优路线与实际经验不相符,文章提出将实时交通信息、行车经验等现实因素作为GIS先验知识指导智能配送的优化的算法并进行实现。应用结果表明该成果能在很大程度上提高物流配送的效率。     

模糊时间窗多目标冷链物流路径规划

针对近几年冷链物流行业高额的配送成本和能源消耗等问题,以冷链物流配送路径为研究对象,建立基于碳排放量、配送总成本和客户满意度的多目标配送路径优化模型。采用贴近实际的模糊时间窗配送方式和自适应灾变遗传算法,对冷链物流运输车辆路径规划和在实际配送中复杂路径问题下的多目标路径优化进行研究。算例分析表明:1)在冷链物流路径配送中,目标函数考虑碳排放时的碳排放量相比不考虑碳排放降低了56%;2)该模型能够在考虑碳排放量和客户满意度的基础上有效地降低配送成本,使多个目标进行有机统一,全局优化;3)该算法对于多目标冷链物流路径优化问题在寻优效率和计算时间上均优于标准遗传算法。     

基于鲜活农产品冷链物流配送的车辆路径优化研究

根据鲜活农产品易腐这个特殊性研究鲜活农产品在冷链物流中的配送管理问题,从鲜活农产品冷链物流配送商的角度出发,构建基于冷藏车能耗成本分析的冷链物流配送车辆路径优化模型,应用蚁群算法和MATLAB工具对算例进行求解和分析,结果表明构建基于冷藏车能耗成本分析的配送路径优化模型更适合冷链物流配送最优路径的选择.     

生鲜农产品车辆和无人机组合配送路径优化及效果测试

【目的】为提升生鲜农产品的配送效率,提出生鲜农产品车辆与无人机组合配送路径优化方案。【方法】按照生鲜农产品冷链配送体系要求,采用模糊K-means聚类方法确定生鲜农产品配送中心;定义配送中心位置为车辆和无人机组合配送的起点,以生鲜农产品配送总成本最小为目标函数,利用蚁群算法和无人机物流车协调配送算法求解上述构建的目标函数,获取最低配送总成本的配送路径规划结果;引入安全启发函数优化蚂蚁转移规则,获取安全最高的无人机最优配送路径。再按照该方法,将生鲜农产品按照质量划分为重件和轻件,并计算重件和轻件在配送过程中产生的成本,获取在不同的总配送生鲜农产品快件数量下,优化前与优化后的配送成本。【结果】效果测试表明,该方法具有良好的聚类效果,簇类凝聚度(Davies-Bouldin, DB)指数值均低于0.15,可合理选取配送中心,保证配送中心的覆盖程度。并且通过对比该方法应用前后的数据对比可知,应用前重件和轻件的配送成本明显更高于应用后的成本。【结论】该方法可以更高质量地完成车辆和无人机组合配送路径规划,能够显著降低生鲜农产品的配送总体成本,应用效果满足应用需求,提升配送效率。     

基于改进蚁群算法的易腐农产品配送路径规划研究

为了使易腐生鲜类农产品在复杂交通环境能够快速找到最优移动路径,进行考虑包括时间、油耗、罚没成本等因素在内的多目标配送,从而对综合成本与新鲜度保障进行平衡,提出了在传统蚁群算法的基础上改进转移规则,并加入含时间启发因子的影响函数。通过算例仿真,证明了改进蚁群算法的有效性和合理性,其降低了复杂程度,优化了传统蚁群算法容易陷入局部最优的问题,提升了迭代运算的收敛速度,同时降低了配送的综合成本。     

基于改进人工蜂群算法的生鲜农产品配送路径优化

为提高生鲜农产品的物流配送效率,降低配送过程中的综合成本,以配送总成本最小化为优化目标,通过引入时间价格成本,结合配送固定成本、运输成本和惩罚成本构建成本函数最小化模型。基于该数学模型,运用改进的人工蜂群算法对模型进行求解,算法中采取中位数选择策略来代替原有的轮盘赌选择策略,并在解的更新阶段引入禁忌表,有效解决了算法容易过早陷入局部最优的问题,并使得算法的收敛速度提高40%。通过算例验证了本文模型和算法的有效性,有一定实践指导意义。     

低碳条件下鲜活农产品冷链物流配送路径优化

近年来,低碳物流日益受到重视,低碳条件下鲜活农产品冷链物流配送路径优化分析也成为研究热点。通过综合分析配送车辆的运输成本、固定成本、制冷等相关成本,和在配送过程中的货损成本、碳排放成本,以及未能达到客户要求的服务时间窗而出现的惩罚成本作为具体的目标函数,建立低碳条件下鲜活农产品配送路径的优化模型,并为该问题的解决提出优化的改进建议,即采用2-opt局部搜索机制的蚁群算法进行改进。同时应用实例对模型和算法的有效性进行分析,包括对算法参数的敏感性分析。仿真试验及算法对比结果表明模型和结果都是有效的,能够为最终企业进行配送决策提供有力支持。     

电子商务环境下生鲜农产品物流模式优化分析

随着国民经济水平的不断提高,互联网信息技术不断深入人们的日常生活,电商物流行业的发展也因而有了新的征程。生鲜农产品运送在整个电商物流系统中占有重要地位,这类产品是人们生活必需,所以客户对生鲜农产品的运输配送最重要的要求就是质量和效率,而电子商务物流模式优化的目的在于在保证效率和质量的同时,降低其运输配送过程种产生的综合成本,建立适合生鲜农产品在电商发展的渠道,使农产品的线上销售质量不断提高,从而创造更大的经济效益。本文将进一步对生鲜农产品电商物流配送模式的优化展开分析与探讨。     

生鲜农产品多车型冷链物流车辆路径优化

针对冷链物流配送系统中总成本较高以及车辆有效利用率低的问题,在考虑拥堵指数的基础上,构建以包含碳排放在内的配送总成本最小化和客户满意度最大化为总目标的多车型路径优化模型。采用自适应遗传模拟退火算法,对带有时间窗的冷链物流路径优化问题进行研究。结果表明:1)在配送总成本和客户满意度被视为同等重要的前提下,与采用配送总成本最低的单车型相比,多车型配送的满意度提高1.28%,总目标降低31.40%;与采用满意度最高的单车型相比,多车型的配送总成本降低20.01%,总目标降低38.80%。因此,在上述前提下,多车型相比单车型配送更具优越性。2)与采用传统遗传算法相比,自适应遗传模拟退火算法在配送总成本上降低3.52%,满意度提高29.54%,且能较快求得最优解,验证了该算法的有效性;3)根据模型参数对各目标函数值的影响分析可得,适当的定价可提高满意度,降低碳排放量和货损成本;保质期的增长虽然降低了货损成本,但是会增加制冷成本和时间窗惩罚成本;生鲜农产品对时间敏感度的增加,会增大货损成本,但时间敏感度与配送总成本不成正相关。     

分布式农产品物流配送系统研究

设计分布式农产品物流配送系统的体系和功能结构,建立配送中心选址和配送路径优化2个核心数学模型,分别运用粒子群优化算法和改进蚁群算法求解,并将分布式技术与GIS技术相结合以实现系统。     

基于供应链管理视角的生鲜农产品共同配送模式

共同配送问题是生鲜农产品物流研究的关键.本文从介绍生鲜农产品供给与需求特点入手,分析了我国生鲜农产品物流配送现状；结合供应链管理思想,阐述了生鲜农产品共同配送的4种基本模式,并提出了促进生鲜农产品共同配送业务发展的建议.     

具有模糊需求的农产品冷链物流车辆配送路径优化研究

农产品易变质、易腐蚀的特性,对农产品的冷链物流配送提出了更高的要求.该研究对农产品冷链物流的车辆配送路径进行优化,选择成本最低的配送路径,建立各零售点具有模糊需求情况下的优化模型,设计混合智能算法进行求解,并通过实例验证了模型和算法的有效性和可行性.     

基于改进多目标遗传算法的农村低碳物流配送路径优化

针对我国县、乡、村物流配送成本居高不下，需求覆盖率严重不足以及碳排放量较高的现实问题，构建考虑需求不确定和碳排放约束的农村物流配送路径优化模型，并提出了适用于多车型的改进多目标遗传算法。结合农村物流配送数据，运用MatlabR2014a软件进行仿真试验，最终得出在需求不确定和碳排放约束下农村物流的最优配送路径方案。仿真试验结果表明:设计的改进多目标遗传算法对于求解农村物流配送路径优化问题具有较好的有效性和适用性；在需求不确定和碳排放约束下，改进多目标遗传算法能够有效降低农村物流配送成本，提高需求覆盖率；与单车型配送方案相比，多车型配送方案在农村物流配送中更具优越性。     

连锁超市生鲜农产品物流配送模式选择分析

选择适合的生鲜农产品配送模式,是连锁超市降低物流成本,提高物流配送效率的关键。针对连锁超市生鲜农产品业务的快速发展与其盲目选择物流配送模式的矛盾现状,采用AHP和模糊综合评判法为研究方法,构建连锁超市生鲜农产品配送模式的评判决策指标体系,用AHP法确定指标权重,克服了模糊综合评判法的缺陷,建立评判矩阵并进行综合评判,选取有代表性的6家连锁超市进行实证研究,验证决策方法的实际应用性,对各项指标评判得分进行具体分析,得出每种配送模式的指标成因及适用性。     

城市生鲜农产品电商冷链物流配送模式及协同机制

当前生鲜农产品电商的发展受到冷链物流的制约,冷链物流存在综合配套体系不健全、物流技术缺乏、基础设施落后等问题,配送模式的科学合理选择对生鲜电商的经营及城市流通效率至关重要。阐释城市物流配送制约生鲜电商冷链物流发展的问题及原因,提出城市生鲜农产品电商冷链物流配送模式及协同机制的研究;运用物流与供应链管理的基本理论和流程设计方法,阐释生鲜电商物流成本高、冷链物流标准不统一、消费者黏度差等问题及原因;系统阐释自建物流、第三方物流、自建物流+第三方物流等3种主要物流配送模式及相关运作流程;针对冷链物流配送对城市现有交通运输的影响,提出自建物流/第三方物流+共同配送集成模式。为促进冷链物流配送与生鲜电商协同发展,从政府、企业、第三方物流的角度建立三大协同机制,既可行又具有深远意义。     

大规模物流配送车辆调度问题研究

研究大规模物流配送车辆调度问题,提出其整数规划数学模型,把大规模配送车辆调度问题(VRP)转化为配送区域划分问题和单车线路优化问题2个子问题,用改进的基地启发式分区算法(ILBH)解决配送区域划分问题,运用混合遗传算法(GA NS)解决分区域后区域内的配送车辆的单车线路优化问题.此改进的2阶段算法有效地解决了大规模配送条件下,在可行时间内得到近似解或满意解的问题,该方法已在某物流企业中成功应用并取得了显著的经济效益,其成果在城市配送系统中具有普遍的适用性和应用推广前景.