蜂群算法在冷链物流配送车路径规划中的应用

车辆路径规划问题是冷链物流配送环节的关键,而易腐农产品会随运输时间的推移而腐烂变质或者影响其使用价值。利用解蜂群算法采蜜行为的基本原理及其算法流程,根据配送中心与客户的需求以及运输过程存在各方面约束条件的情况下建立模型并初步考虑到农产品的腐败成本。最终分析并设计了一种基于人工蜂群算法的冷链物流配送车辆路径优化方法,并应用实例及软件仿真对算法进行了验证,且证明了该算法的有效性。     

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.     

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。     

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.     

基于免疫克隆算法的物流配送车辆路径优化研究

物流配送车辆路径优化问题是近年来物流领域中的研究热点，该问题属于NP难题，较难得到最优解和满意解．在物流配送车辆路径优化问题数学模型的基础上，构造了一种免疫克隆算法来求解该问题，并在算法中引入了克隆选择、克隆删除、受体编辑、体细胞高频变异、抗体循环补充等思想．仿真计算结果表明，免疫克隆算法能快速收敛于全局最优解，克服了遗传算法中易陷入局部最优解和收敛速度慢的缺点，可有效地解决物流配送车辆路径优化问题．     

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。     

基于改进的鸟群算法求解农产品冷链物流配送路径优化问题

鸟群算法(BSA)在求解高维复杂的优化问题时,很容易陷入局部极值,尤其在鸟群觅食过程中总会出现"早熟"现象。针对原鸟群算法的不足,提出一种改进的鸟群优化算法(WBSA)。通过仿真试验,结果表明,提出的算法具有较好的收敛速度和寻优精度。最后,通过对农产品冷链物流配送优化路径模型的简化,构建求解农产品冷链物流配送路径优化问题的WBSA优化算法,利用数值实例表明WBSA算法对此类问题具有可行性和有效性。     

基于优化蚁群算法在粮食运输车辆调度中的应用研究

为了有效地降低车辆在粮食运输中的成本,采用改进的蚁群算法对粮食物流配送路径进行优化。通过建立数学模型,提出改进的蚂蚁转移规则、优化信息素浓度、改进全局信息素更新策略。结果表明,改进的蚁群算法比基本蚁群算法可以更好地解决粮食运输车辆的路径问题,使得运输距离明显缩短。     

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。     

求解车辆路径问题的混合蚂蚁系统

研究车辆路径问题在物流配送系统中具有十分的重要意义。带时间窗车辆路径问题是每个客户的配送都有一个时间间隔限制的一类车辆路径问题。结合最大-最小蚂蚁系统、蚁群系统和最优-最差蚂蚁系统,提出求解带时间窗车辆路径问题的混合蚂蚁系统。实验结果表明:HAS能够有效地解决客户聚簇分布的带时间窗车辆路径问题。     

细菌群体趋药性算法在农产品配送车辆调度中的应用

描述了农产品配送车辆调度中存在的问题,建立了带有时间窗口约束的多目标农产品配送车辆调度模型,提出基于细菌群体趋药性算法的求解方法,仿真结果表明,基于细菌体趋药性算法的结果优于遗传算法,为农产品配送车辆调度问题的解决提供了新思路。     

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。     

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。     

基于联合运输的棉花物流运输路径选择研究

分析了我国棉花物流运输现状,从联合运输的角度出发,以棉花供应点到需求点联合运输总费用最小和总时间最短为目标,构造了联合运输网络中的棉花物流运输路径模型。采用了多阶段启发式算法,通过改进的Martins算法找出非劣路径集合,依据运输方式转换兼容性与剔除无效路径,进行运输方式分配,运用模拟实例验证了该启发式算法的有效性,解决了联合运输的棉花物流运输路径选择问题。     

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。     

求解双向物流配送路径问题的改进遗传算法

具有同时取货和送货需求的双向物流配送路径(VRPPD)问题是经典车辆路径问题的一个重要扩展形式.本文设计一种改进的遗传算法,在交叉过程中保留了不可行染色体,而在变异阶段再对染色体进行可行性调整.这种算法既增加了染色体的多样性,加速了寻优过程,又解决了染色体在交叉变异后可能产生不可行染色体的问题,从而改善了运行结果.仿真试验结果表明:该算法可在较短时间内得到具有竞争力的解,且具有良好的稳定性;采用该算法求解VRPPD问题的可行性和有效性.     

烟草物流配送路径研究

现代商业的发展使得物流建设成为烟草企业提高核心竞争力的重要手段之一,而在能源成本不断攀升的今天,合理规划配送车辆行驶路径以降低烟草企业的运行成本,是烟草企业物流管理有待解决的迫切问题。当前求解车辆路径问题的研究一般只局限于网点数目比较小的情况,而烟草物流配送却是网点数量较多的问题。为此,利用蚁群算法对烟草物流路径问题进行了探讨,仿真试验显示该方法能取得较好的结果．     

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。     

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。