多船型多种类应急物资水陆联运调度算例分析

建立多品类应急物资在跨城综合运输路径的优化模型,并根据货船在港口之间的往返运输情形设计港口货船调度模块,在此基础上,融合粒子群算法解决物资在各运输阶段对中转节点选择的问题。通过设置两种不同型号货船的仿真计算对比试验,优化结果分析,验证本文所提出算法的有效性,为应急灾害的运输决策问题提供行之有效的解决方案。

一种物流配送机器人路径搜索启发式算法研究

针对带有时间窗和配送机器人的车辆路径问题,提出了一种自适应大邻域搜索启发式算法(ALNS)。首先研究了带时间窗口的车辆路径问题,分析了在调度-等待-检索系统中,时间窗约束引起的同步问题以及两种不同的配送资源在时间问题上的关系,在此基础上提出了改进的自适应大邻域搜索(ALNS)启发式算法。该算法通过破坏和修复部分现有解,在每次迭代时改变大部分解,通过创建初始解决方案,并在自适应机制的基础上获得最优解决方案。通过实验证明了该算法在解决带有时间窗和配送机器人的车辆路径问题上的性能和有效性,最后对配送机器人的应用情况进行了敏感性分析。

基于无人机运输的应急物流路径优化研究

世界各地无时无刻不在发生着应急事件。在应急事件中,最关键的问题就是物流救援。而在应急物流中,车辆路径问题又是一个棘手问题,因此优化应急物流路径已迫在眉睫。文章以时间最短化为目标,考虑配送中心约束,客户点流量平衡,客户点服务约束,无人机重量约束,无人机航行距离约束,所需无人机数量约束等条件构建数学模型,引入模拟退火算法进行分析,旨在提高应急物流反应速度和运输效率,加强应急响应能力,降低应急物流成本,增强应急物流的安全性,同时探索新型应急物流运输方式,促进应急物流的优化和升级。最后通过案例仿真分析结果,证明文中所建模型及设计的算法对解决该类问题的有效性。

基于SLP和遗传算法的海上风机总装车间设施布置优化

以典型海上风机总装车间设施布置为研究对象,介绍车间设施布置理论,并基于系统布置设计(Systematic Layout Planning, SLP)和遗传算法建立海上风机总装车间设施布置数学模型。分析车间工序的物流关系,以最小物流强度为优化目标,对典型海上风机总装车间设施布置设计进行优化。研究结果对离散型制造企业优化车间设施布置和降低生产成本具有一定的借鉴意义。

融合A^(*)和禁忌搜索的药房批量取药路径规划算法研究

考虑药房取药场景的实际复杂情况,综合批量取药、多趟取药、药品重量限制等因素,将药房批量取药路径规划问题转换为一个带最大容量约束和多循环约束、以重量加权距离为目标的车辆路径问题,设计了一种融合A^(*)和改进禁忌搜索的混合算法,并在算法设计和工程实现两个角度上进行优化,提高算法性能。最后使用JAVA语言进行仿真实验和可视化展示,验证了算法对于构造的不同规模的所有算例,均能在合理时间内给出可行有效的取药路径,具有较好的路径规划效果。

基于A^(*)算法的搬运机器人路径规划优化

随着现代物流的不断发展,搬运机器人被越来越多的公司广泛运用。合理地安排搬运机器人的运输路径是降低运输成本、减少运输时间的关键。A^(*)算法是一种常见的搬运机器人路径规划算法,然而当物流工厂内部空间很大时,A^(*)算法的效率会显著下降。文中针对有若干障碍物的工厂路径规划中A^(*)算法存在的问题,提出一种改进型A^(*)算法应用于工厂中实际的搬运机器人路径规划。通过改变总代价计算公式来减少移动路径的长度和转弯次数,引入五点三次平滑法使得移动路径更加平滑,采用前后同时寻路策略进一步优化路径。最后,文中还采用改进型A^(*)算法对搬运机器人路径规划问题进行实验,实验结果表明,提出的改进算法可以明显提升整体效率,尤其是在不规则障碍物平面图上能够使规划路径缩短近50%。该算法可以帮助指导实际的物流公司改进搬运机器人的路径规划,从而降低搬运机器人的搬运时间和能源消耗。

基于改进遗传算法的鲜活农产品物流配送规划方法研究

面对竞争日益激烈的农产品电商市场,企业需要在鲜活农产品配送领域寻找更优秀的配送规划方法。为此,此次研究建立了考虑时间窗约束的鲜活农产品配送模型,并利用自组织映射算法(Self-organization Mapping net,SOM)改进了遗传算法(Genetic Algorithm,GA)的个体更新策略,得到了SOM-GA算法用于优化问题求解。实验结果显示,该算法在迭代70次后即可收敛,收敛性能较好。其求解规划的路线最短为60.34km,所需总成本为63万元,配送途中车辆总等待时间为2.13min,顾客对配送的满意度为97.26%。与人工计算的方案相比,该算法的求解方案成本稍低。与其他方法相比,该算法求解的总成本、最短路线长度、资源成本和时间窗成本综合最小。可见,本研究设计的基于改进遗传算法的物流规划求解方法有较好的路线规划性能,可以在满足顾客对鲜活农产品配送的时间要求之外,为企业最大程度地降本增效。

考虑车辆均衡性约束的物流多路径配送仿真

传统物流多路径配送方法缺乏对车辆均衡调度的控制,导致物流服务质量不理想,配送耗时长、成本高。在考虑车辆调度均衡性的情况下,提出新的物流多路径配送方法。通过冗余数据去除和数据噪声抑制步骤,整合物流多路径配送信息。利用GPS定位设备确定调度车辆实时位置,结合多个配送车辆的运行位置和装填。在调度均衡性约束下,规划多条配送路径,结合实际交通状况,选择可行的配送路线,最终完成物流的多路径配送。实验通过与传统方法的对比可得出结论:研究提出的配送方法下车辆调度均衡性更高,平均配送耗时和成本分别降低了28.4min和0.53万元,对于提高物流服务质量起到积极作用。

基于区域—负载均衡策略的两级车辆路径优化研究

为提升由城市仓库—前置仓库—消费者组成的多阶段物流运输效益,提出基于区域—负载均衡的优化方法。首先,基于K-means聚类设计区域划分策略;其次,构建基于距离准则的聚类中心—前置仓库最佳匹配机制,从成本最小化视角给出负载均衡策略;然后,构建两级车辆路径优化模型,基于禁忌搜索算法设计多层求解策略;最后,通过数值实验与灵敏度分析验证所构模型及方法的有效性,通过对照实验分析仅考虑区域划分、同时考虑区域—负载均衡、不考虑区域—负载均衡三种情景下优化结果。研究成果揭示了区域—负载均衡与路径结果的内在关系,可为实现多阶段物流运输效率与成本的双重优化提供理论及方法支撑。

基于WebGL的多AGV物流调度仿真系统的研究与应用

针对K公司汽车总装生产线中多AGV电量分配不均、路径冲突、AGV利用率低等物流调度问题,为了提高K公司生产线中多AGV物流调度的效率,设计了一种多AGV物流调度仿真系统;利用WebGL技术建立了整个生产线场景的三维模型;系统能够自动给AGV分配任务,在AGV执行任务时,将AGV的电池电量和AGV路径规划问题考虑到物流调度系统中;该系统实现了对物流调度系统中AGV运输任务的合理分配,提高了物流调度的效率;经实际应用满足了K公司汽车总装生产线多AGV物流调度工程上的应用。

改进蚁群算法的航空物流运输路径规划仿真

在航空物流运输中,由于受恶劣天气等因素影响,导致航空运输路径出现航线重复,造成运输距离过长、配送效率降低等问题。为了解决上述问题,提出考虑多因素耦合的航空物流运输路径规划方法。通过对航空物流运输路径建模分析,获得运输影响条件,设定目标函数。在多种条件约束下,采用实时优化蚁群算法获取模型最优解,实现航空物流运输路径规划。实验结果表明,所提方法的航空物流运输路径规划时间在10ms以内、航程短、危险度低,说明该方法性能高,能够节约成本。

基于栅格遗传算法的采购供应物流配送车辆路线规划方法

由于传统方法在采购供应物流配送车辆路线规划中的应用效果不佳,按照规划线路配送耗时比较长,故文章提出基于栅格遗传算法的采购供应物流配送车辆路线规划方法,建立物流配送网络拓扑模型,以配送成本最小为目标建立函数,并设定配送时间、车辆载重约束条件,利用栅格遗传算法对函数求解,得出最优车辆线路。经实验证明,设计方法规划线路耗时比较短、配送时间成本比较小,在采购供应物流配送车辆路线规划方面具有良好的应用前景。

基于弹道下降方式的无人机风险评估与航路规划

针对无人机系统失效后对地面人员及财产安全的威胁,提出了一种基于弹道下降方式下的无人机风险评估及航路规划方法。分析了无人机失效后的下降特点及规律,采用栅格法划分空域环境,以地面不同属性构建低空空域环境风险评估模型。结合无人机飞行的风险值、路径长度和空域情况,建立了多目标、多约束的无人机飞行航路规划模型。利用改进蚁群算法进行求解:优化转移概率,避免蚂蚁陷入死区间和减少盲目搜索;对信息素的更新进行改进,调整自适应系数增强最优路径的信息素浓度,提高算法收敛速度与稳定性。相比传统蚁群算法的路径规划,运行时间缩短6.7%、最优路径风险值降低41.45%、整体性能提高18.0%。仿真结果表明:本文模型及改进算法可以在提高路径安全性的前提下,缩短规划路径生成时间且保障运行的经济性。

基于遗传算法的时相关动态车辆路径规划模型

动态车辆路径规划是智能交通和商业物流领域中的一个重要研究方面,其最大的优点是就是综合考虑了各种实时信息,及时优化更新配送车辆的行驶路径,进一步降低物流成本。提出了一种基于遗传算法的时相关动态车辆路径规划模型。该模型将时变的交通信息和动态客户订单考虑在内,可以获得比较好的动态更新效率和优化结果,为此类动态车辆路径规划探索出了一条可行的途径。

基于GPS/GIS协同的动态车辆调度和路径规划问题研究

从物流行业信息化和智能化发展的需求出发,利用以物联网为代表的现代信息和通信技术,设计了GPS/GIS协同下的智能车辆监控和调度系统。同时,基于该调度系统具有的信息实时获取和智能处理能力,考虑配送车辆及客户需求等相关实时信息对车辆调度和路径规划的影响,构建了基于实时信息且带时间窗的动态车辆路径问题(DVRPTW)混合整数规划(MIP)模型。结合模拟实验,通过混合遗传算法寻优对车辆配送路径进行动态调整和优化,为物流行业降低企业运营成本、提高物流配送效率、改善物流服务质量提供借鉴和参考。

适于物流配送车辆导航路径优化的遗传算法

提出了适于物流配送车辆导航路径优化的遗传算法,分别对遗传算法的初始种群产生方法、交叉方法、变异方法进行了改进,实现了算法中参数的自适应调整.实验结果表明,改进后的算法能避免断路、回路的产生,提高算法的搜索效率和适应性.文中提出的算法能快速有效地求解物流配送车辆导航路径规划中的点到点型路径优化,满足实时性要求.

基于层次分析法的物流配送车辆导航路径规划求权方法

研究了针对物流配送车辆导航,利用层次分析法进行路径规划求权。物流配送车辆导航系统的核心功能之一是路径规划,道路权值是路径规划的基础。考虑到物流配送涉及的多方面利益,首先确定道路权值需要综合考虑各种道路与非道路的影响因素。以配送总代价最低为优化目标,在全面分析各影响因素的基础上,就各自特点对其进行量化和无量纲化处理,然后利用层次分析法,提出道路权值的计算方法,计算出各影响因素组合权重,由此得到路径规划所需要的道路权值。该求权方法以物流配送车辆导航为基础,权值综合体现了多方面利益,为物流配送车辆导航的路径规划提供依据。

具有同时配送和回收需求的车辆路径问题的混合遗传算法

介绍了具有同时配送和回收需求的车辆路径问题(VRPSDP),并对其进行了描述,建立了该问题的数学规划模型。结合2-opt法和等级替换策略等设计了求解VRPSDP的一种混合遗传算法,给出了该算法初始种群的两种生成规则———随机生成和构造初始种群,设计了相应的交叉和变异算子,并详细阐述了违反约束条件的处理方法。通过随机模拟试验以及与其他方法的对比分析表明:该算法可有效缩短车辆行驶距离,而构造初始种群则在一定条件下可显著提高混合遗传算法的收敛速度并改善其运行结果。

联网中物流配送车辆调度目标定位设计与仿真

在物流配送车辆调度的研究中,GPS/GIS技术的监控和调度系统功能多局限于实时定位、轨迹回溯和运行数据统计等方面,而利用和挖掘相关历史数据和实时信息进行配送车辆路径规划决策和动态调度却存在困难和不足。为了满足物流行业信息化和智能化的发展需求,设计了车联网环境下GPS/GIS协同物流配送车辆调度目标定位系统,并对车辆路径规划决策所需的相关数据类型、内容、来源和决策流程进行梳理和分析;同时,车辆目标定位系统实时获取的客户需求、配送车辆、配送节点和运行环境等相关信息对车辆调度和路径规划的影响,构建了带时间窗的动态车辆路径问题(DVRPTW)混合整数线性规划(MILP)模型,并在实验中通过混合遗传算法寻优对车辆配送路径进行动态调整和优化,最后,通过仿真验证了基于实时信息的车辆路径优化模型能够有效地降低企业运营成本,提高物流配送效率,改善物流服务质量。

关于应急物流快速传输路径规划仿真研究

对应急物流快速运输路径规划问题研究,能有效提高物流传输效率。对物流运输路径的规划,需要获取物流路径间的关联性和特性参数,求取物流路径规划值,完成应急物流运输路径的规划。传统方法对应急物流快速传输路径的尾端数据进行改进,但忽略了求取物流路径规划值,导致规划效果不理想。提出基于模糊综合评价法的应急物流快速传输路径规划方法。首先根据单相物流路径和复合物流路径间关联性的不同,通过模糊影响图法在模糊综合评价法的基础上进行改进,对智能网络复合物流路径进行规划。模糊影响图法将复合物流路径组成有向闭环图形,获取物流路径间的关联性和特性参数,构造概率矩阵,概率矩阵中的最大解即为物流路径规划值,最终完成应急物流快速传输路径的规划。实验结果表明,所提方法整体规划水平较高,拥有较快的计算速度。