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.     

食品冷链物流软时窗配送模式优化研究

本文依据生鲜食品冷链配送存在的问题及其特殊性,在分析成本构成因素的基础上,以车辆固定成本、运输成本、货损成本、能耗成本及客户惩罚成本共同构成的综合成本最低为目标,建立冷链物流配送优化模型,最后利用启发式算法解决实际问题。并验证了模型的有效性。     

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。     

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.     

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。     

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。     

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。     

成品油二次配送路径优化模型及混合求解算法

成品油二次配送是油品供应链的重要组成部分,不同的配送方案将直接影响成品油销售企业的利润。以配送总路径最短为目标函数,将成品油二次配送过程中实际的油罐车载质量、加油站油品需求量作为约束条件,考虑油品卸载时间窗,建立了成品油二次配送优化模型,提出了基于混合遗传模拟退火算法的求解方法,并分别使用不带时间窗与带时间窗的算例对模型及算法进行检验。结果表明:与优化前的成品油二次配送方案相比,不带时间窗的算例缩短行驶总路程3.66%;带时间窗的算例求解用时仅9.54 s,其计算速度快,且能够满足配送需求。因而证明了采用基于混合遗传模拟退火算法的成品油二次配送路径优化模型,不仅可以提高计算效率,而且搜索更全面,能够得到更优解。(图4,表1,参25)     

考虑主城区货车交通管制的油品配送计划优化

基于成品油配送的服务特点和车辆安排的影响因素分析,考虑了主城区货运车辆交通管制政策约束,以最小运输费用和运输风险为目标函数,建立了成品油配送计划多目标优化模型。根据北京某石油公司油品配送实际情况,设计了自适应模拟退火遗传算法进行求解,并且研究了主城区货运车辆交通管制政策这一约束条件的可调整性;同时,针对油品资源配置不合理问题,提出基于不同企业串换配送的优化建议。采用现有条件、约束调整及串换配送3种方案进行实例验证,结果表明:完成同样的配送任务,现有配送条件下最小费用成本和风险成本分别为19 303元、4 976元;调整约束条件后,费用成本和风险成本分别下降了0.07%、9.67%;而开展串换配送后,费用成本和风险成本分别下降了11.87%、38.34%,从而降低了成品油配送成本,为提高危险货物运输安全提供了参考价值。     

成品油二次配送研究进展

成品油二次配送是将油品从油库运往加油站及客户的过程,是油品供应链中的重要组成部分,与成品油销售企业的利润息息相关。通过对成品油二次配送的国内外研究成果进行调研,详述了二次配送的常用算法及其当前最新的研究成果,分析得出:随着智能物流的发展,主动配送将成为成品油二次配送未来的发展趋势。同时,由于成品油二次配送问题属于车辆路径问题(Vehicle Routing Problem,VRP),在模型构建和求解方法上有一定的相似性,因此,对车辆路径规划问题进行深入剖析,将其应用于成品油二次配送,进而探讨了成品油二次配送算法改进与发展的空间,给出了成品油二次配送的优化建议。     

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。     

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。     

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。     

徐州卜蜂莲花冷链配送路径优化研究

本文以徐州卜蜂莲花为研究对象,采用定量分析的方法,对徐州市现有四个门店进行调查和研究,主要对其整体冷链物流流程、采购环节、配送路径规划、冷链运营标准现状进行分析,发现其存在问题。在此基础上对其配送路线进行优化设计,提高了冷链配送效率,降低了配送成本。     

基于无人机与卡车联合运输下的冷链物流网络优化

研究无人机和卡车联合运输下的冷链物流网络优化问题。针对山区传统冷链物流网络运输方式单一、运输效率较低以及物流网络健壮性差等问题,构建了基于自然灾害情境下无人机和卡车联合运输的冷链物流前端网络。同时考虑运输方式约束、运输能力约束、产地产量约束并在提高网络健壮性的前提下,以总成本最低为目标建立非线性混合整数规划模型,采用进化逆转操作的改进遗传算法对模型进行求解,并通过算例验证模型及算法的有效性。结果表明,基于无人机与卡车运输的联合配送模式可优化冷链物流网络,降低配送成本,对山区生鲜物流具有较好应用前景。     

电子商务环境下新鲜农产品流通路径的优化研究

快速发展的电子商务技术,为新鲜农产品销售开创了一个新局面,而新鲜农产品的物流配送是保证农产品高品质到达消费者手中最重要的环节。从配送路径优化管理角度展开研究,建立新鲜农产品配送路径模型,采用禁忌搜索算法对配送路径模型进行路径优化并论证,结果表明,实验模型具有可行性和有效性,通过流通路径的优化,科学合理分配车辆和行程路线,从而提高货物的配送效率、降低配送成本和提高服务质量。     

实时路况下同城生鲜农产品配送路径优化

在同城生鲜产品配送过程中,配送时间可能会受到路况信息的影响,因此针对生鲜订单要及时送达客户的问题,结合实时交通信息,对同城冷链物流配送路径优化进行研究。根据问题的描述,从配送区域的实时路况信息出发,提出了基于实时交通路况信息的同城生鲜产品配送路径优化方法,建立了最优路径的数学模型,采用灰色关联度建立路况矩阵,应用改进Floyd算法对算例进行求解和分析,通过可视化界面将路径结果输出,并将在不同时间窗内的配送时间与静态算法下的配送时间进行比较。结果表明,结合实时交通信息的动态路径寻优方法,在路况拥堵高发时间段内,物流配送时间更短、效率更高。     

基于人工蜂群算法的鲜活农产品冷链物流配送路径优化

鲜活农产品易变质的特性决定了其配送过程的困难性,针对这一难题,拟构建鲜活农产品的变质函数和配送时间的惩罚函数,并依此建立带有时间窗的鲜活农产品冷链物流路径优化模型。通过人工蜂群算法(ABC)对模型进行求解,以自然数编码的方式生成食物源,并讨论食物源的更新公式和适应度函数,研究具体的求解步骤和判断标准。利用数值算例验证了所建模型的合理性,结果表明,人工蜂群算法对此类问题具有有效性和可行性。     

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。     

基于IPSO算法的多目标车辆配送路径规划研究

针对汽车零部件车辆配送路径规划问题,提出一种基于IPSO的多目标车辆路径规划算法。以平均行驶成本、等待时间成本和惩罚时间成本为目标函数,建立多目标车辆路径规划模型。研究结果表明,选择搜索成功率、平均行驶成本和搜索时间为评价指标,IPSO算法在搜索成功率和搜索时间以及平均行驶成本方面,均优于GA和PSO算法,同时避免局部最优,对降低配送成本和提升企业竞争力具有重要意义。