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。     

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.     

基于蚁群算法鲜活农产品配送路径优化研究

通过构建时间惩罚函数和变质函数建立了针对鲜活农产品配送路径优化模型。运用改进的最大最小蚂蚁算法来求解该问题。最后通过一个实例验证以上模型以及算法可以有效地优化鲜活农产品配送路线。     

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。     

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。     

“互联网”下的农产品物流车辆配送路线研究

互联网的发展给滞销的农产品打开了新的出路,但由于农产品的保质期限较短,如果物流配送不能及时送达就会使农产品变质。为了尽可能地满足消费者的需求,通过研究农产品在配送时的车辆路径问题,合理规划配送车辆的运输路线,并且采用集配一体化的配送方式,对于提高企业服务水平、降低物流成本以及促进我国物流行业甚至是社会经济的发展具有重大意义。主要针对西部农产品配送路线出现的不合理现象进行优化,进而节省运输费用,提高经济效益,通过构建农产品配送路线,采用数学模型进行条件限定,并用遗传算法对原有的配送路线进行优化,通过MATLAB软件进行计算结果的论证,进而得到最优解,最终为西北农产品配送中心得出较经济合理的配送路线。     

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。     

农产品物流配送中心的选址模型构建及其应用

研究农产品物流配送中心的选址问题,建立有效合理的物流配送体系,对优化配送环节、提高农产品配送服务水平、降低物流成本、促进中国农业发展和农村经济建设、提高农民收入具有重要意义。充分运用层次分析法、德尔菲法,明确与农产品物流配送中心选址的相关指标,明确指标体系,构建农产品物流配送中心的选址模型,并运用该模型进行实证分析,在实践中对模型的实际应用进行验证,证明农产品物流配送中心的选址模型的现实可用性。     

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。     

生鲜农产品物流中心选址的优化研究

基于生鲜农产品具有保鲜时间短、易变质等特点,对生鲜农产品物流中心的选址进行优化,可缩短其流通时间并提高农产品保鲜率。以最低的生鲜农产品配送成本为目标,构建了选址优化模型,提出了相应的求解算法,并通过仿真试验验证了模型的可行性。     

农村快递配送车辆选择与频次决策方法

随着农产品上行加速和农村消费升级,农村快递市场增长潜力巨大,快递公司在农村提供普遍的上门服务是未来的发展趋势。本文以单次快递配送路径规划模型为基础,建立一定期间内快递配送成本的计算模型,探讨配送频次和配送车辆对配送成本的影响,并以实例说明农村快递配送车辆选择和频次决策方法。     

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。     

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。     

基于改进蚁群算法的农业运输车辆路径优化研究

针对农产品在运输过程中运输时间长易变质等问题,合理规划果蔬运输车辆的配送路径。在基本蚁群算法的基础上,提出适合求解路径规划的改进型算法,同时提出了自适应调整的方案,提高跳出局部优解的能力以及算法的全局收敛性。仿真试验结果验证了改进型算法的可行性和高效性,从而达到运输车辆路径优化的目的,为提高农产品的运输效率、降低成本、提高收益提供了理论依据。     

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。     

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.     

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。     

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。