改进的A~*算法在物流配送中的车辆调度方法

提出一种基于改进的A*算法在物流配送中的路径选择、路径规划和车辆调度方法,利用网格化配送区域构造地形图,判断地图中障碍物选择不同的启发函数,用改进的递归型A*算法与加权图搜索路径规划方案,兼顾车辆路径中约束条件,以减少运输距离,增强对物流配送过程的全面控制和管理,实现较经济的配送线路。     

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。     

基于陌生户问题的配送车辆调度优化模型研究

针对目前车辆调度优化模型(VSP模型)对陌生户问题的考虑不足,通过引入陌生度和陌生系数两个新的参数,改进了物流配送车辆调度优化模型,以解决陌生户问题,并采用C-W算法进行验证计算,计算结果证明了改进模型的可行性和有效性.     

利用模拟退火算法求解VRPTW问题的研究

带时间窗车辆调度问题(Vehicle Routing Problem with Time Window,VRPTW)是具有时间区间(即时间窗)约束的车辆调度问题,它比传统的车辆调度问题更加接近实际中的运输要求。本文从分析模拟退火算法的求解思想入手,建立一个利用模拟退火算法求解VRPTW问题的数学模型,并结合南宁铁路局南宁机务段多个检修基地物料配送的实际,求解出配送车辆最优派车方案,为企业节支创效提供技术支持。     

基于改进的Bellman-Ford算法优化中药配送路径

目的针对中药配送"小""散""多"现象,解决中药配送路径优化的问题,提高中药配送效率。方法围绕中药配送最佳路径问题,对传统的Bellman-Ford算法进行了改进,解决算法的存储空间等问题。结果通过亳州地区中药配送仿真实验,改进Bellman-Ford算法,对v-1条轮降距操作,找出所有路径,验证是否存在负环路,对Bellman-Ford算法结束后再增加一轮降距检查。结论改进的Bellman-Ford算法在计算最短路径优化过程中增加了算法的存储空间,优化了配送路径,节省了配送成本,提高了中药配送效率。     

区域农产品运输与配送路径研究

根据第三方物流企业参与农产品物流运输与配送过程中车辆路径所具有的特点,建立了有一个客户点服务顺序确定,车辆最终从该客户点直接回到发车场的第三方物流运输与配送农产品的新型物流车辆路径问题模型,并根据区域农产品物流运输与配送过程中农户数量众多且分布较广的现实特点构造了一个大规模问题算例.运用改进的禁忌搜索算法对算例进行测试,取得了满意的优化结构.     

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。     

混合和声搜索算法求解流水制造单元调度问题

研究了单元制造系统(CMS)中,零件族准备时间与顺序相关(SDFSTs)的流水制造单元调度问题(FMCSP),求解目标为最大完工时间(makespan)最小化。根据问题特点提出了混合和声搜索算法(HHS),它通过迭代优化算子来提升解的质量,同时应用一个简单的发散策略来避免算法陷入早熟。该算法与当前最好的启发式算法和几个元启发式算法相比,在查找最优解方面优于这些算法,适合解决实际生产中的流水制造单元调度问题。     

基于混合遗传算法的农产品物流配送路径优化

农业生产及农业生产资料供应和农产品的合理配送,除了应选择合适的运输方式外,还要确定合理的配送路线和货物的运输量,对于不同的运输条件、组织方法,车辆可以按照不同的配送路线完成农产品及其相关生产资料的配送任务。在构建了农产品及其生产资料的物流配送路径优化数学模型的基础上,提出了基于局部竞争机制的选择小生境技术和自适应调节交叉变异参数方法提高全局收敛性能,然后将带有记忆功能的模拟退火算法与上述改进遗传算法相结合,以提高局部搜索能力,从而构造出一种新的混合遗传算法。经过计算证明,这种混合算法可以在很大程度上解决上述问题,并得到最优解或者近似最优解。     

物流领域的“JIT”——越库调度

越库被称为物流领域的"JIT",通过越库配送可以有效降低库存和运输成本,提高配送效率。越库调度是越库配送的核心问题,主要任务是安排进出配送中心车辆的顺序及其在站台的分配。越库调度是复杂的NP问题,建模与求解异常困难。对越库调度问题的国内外研究现状进行了系统梳理,依据站台分配、越库调度、越库运输计划3种类型,对越库调度问题的模型演变和优化求解算法进行了分类总结。目前,越库调度问题虽然已经取得一些研究成果,但在理论框架、集成调度、动态调度以及与实际应用的结合等方面仍有待加强。     

混洗蛙跳算法在农产品物流配送车辆路径上的应用

针对当前农产品物流配送车辆路径问题中无法满足客户时间需求的问题,对混洗蛙跳算法进行改进,与带时间窗的车辆路径问题相结合进行分析研究,可以有效解决全局收敛和局部收敛问题。结果表明,G-SFLA算法是求解农产品物流配送车辆路径问题的较优方案。     

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.     

集配货一体化VRP问题的具记忆功能的模拟退火算法研究

针对集配货一体化车辆路径问题的特性,建立了考虑配送车辆出行固定成本、车辆出发满载系数等因素的更加符合实际的数学模型;并设计了一种带记忆功能的模拟退火算法求解模型,确保输出结果是每次寻优的最优解;最后通过算例计算,结果表明,算法求解更优,稳定性更好,计算效率也较高。     

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。     

引入启发式函数蚁群算法的VRP研究

车辆路径问题是一个NP难题,蚁群算法是求解诸如车辆路径安排问题等组合优化问题的有效工具。分析了蚁群算法在VRP中的应用,提出启发式函数对传统的蚁群算法的改进,对传统蚁群算法进行优化。通过实验对该方法进行检验,实验结果显示,本文提出的算法性能优于传统的蚁群算法。     

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．     

基于农田的无线传感器网络路由算法优化设计

针对基于农田应用的WSN路由问题,结合WSN层次型路由算法特点,充分考虑传感器节点剩余能量和传输能耗,设计了一种基于蚁群优化的分层路由算法。仿真结果表明:算法实现了簇头多跳路由性能的改善,均衡了网络整体能量消耗,延长了网络生存时间。     

基于自组织路由技术的农业无线网络

提出将自组织路由协议集成到农业无线网络的网络协议中,讨论了自组织路由协议DSDV以及这种无线网络的地址配置问题。利用NS2仿真结果验证了DSDV路由协议应用于农业作业环境中的有效性。     

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。