基于生鲜品多中心联合配送的半开放式车辆路径问题

针对生鲜品的物流配送问题,提出一种半开放式的多配送中心联合配送模式。考虑到生鲜品运输的时效性要求,设计了相应的时间窗及惩罚成本,构建了以车辆运输成本、派遣成本、时间惩罚成本及生鲜损耗成本等总和最小的优化模型,并设计了蚁群算法对其进行求解。通过算例对比验证了模型与算法的有效性。算例实验表明,半开放式多配送中心联合配送模式优于以往单配送中心独立配送模式,能快速对客户的生鲜需求做出响应,提高物流配送效率,减少生鲜品的损耗,进而降低总的物流配送成本,促进生鲜物流的快速发展。

考虑客户满意度的带时间窗的多中心半开放式冷链物流车辆路径优化

针对带时间窗的多中心半开放式车辆路径问题,以总配送成本最小化和客户满意度最大化为目标,提出了双目标冷链物流路径优化模型。针对NSGA-Ⅱ算法容易陷入局部最优等缺点,结合粒子群算法生成种群方式,设计一种改进的NSGA-Ⅱ算法。通过仿真对比实验,结果表明,所提出的算法和模型可有效解决带时间窗的多中心半开放式冷链物流车辆路径优化问题,且改进算法性能更优,同时分析了总配送成本与客户满意度之间的关系,为冷链物流企业带来一定的管理启示。

半开放式的多配送中心纯电动车辆路径优化问题

电子商务促使越来越多的物流企业采用多配送中心模式优化车辆的配送路径,纯电动汽车逐渐替代了传统的燃油配送车辆,以改善生态环境.结合多配送中心联合服务模式的特点和纯电动物流车辆的行驶特征,构建带时间窗的半开放式多配送中心纯电动车辆路径优化模型,设计蚁群算法对其求解.算例对比分析结果表明:半开放式的多配送中心联合服务,能合理利用相关物流资源,改善车辆路径,降低物流费用,但需要寻找合适数量和位置的配送中心进行联合,才能达到节约成本的最佳效果;相比单配送中心,多配送中心联合服务提供了更多潜在的较低价格的充电点,在配送中心补充电量可在一定程度上节约物流成本.

多车场多配送中心半开放式满载车辆路径问题研究

文章研究一个多车场多配送中心的半开放式满载车辆路径问题。在任务配送过程中需要考虑车辆的启动费用、里程限制等约束条件,在不超过车辆里程限制的基础上车辆可返回配送中心进行二次配送。建立了此类问题的数学模型,设计了解决该问题的遗传算法,并通过例子对遗传算法进行了说明。结果表明文章给出的遗传算法对解决带里程限制的多车场、多配送中心半开放式满载车辆路径问题是可行的。