车辆路线问题的平行节约启发式算法

在分析了车辆路线问题特征的基础上,建 立了数学模型,并给出了平行节约启发式算法。

基于C-W节约启发式算法的物流配送路径设计

本文从某生产加工型企业配送中心的实际问题出发，根据已知数据建立VRP问题数学模型，并且采用C-W节约式启发算法对车辆路径问题进行解答，逐步获得最优解。结果为该企业设计出优化的车辆配送路线以及车辆数安排，并且计算出每日车辆配送总费用。

汽车零部件Milk-run车辆调度优化模型和算法

为了寻求汽车零部件采用循环取货时车辆的最优路径,提出将每个供应商零部件循环、分批提取使车辆尽可能满载的建模思路,建立具有车辆容积、车辆到达时间窗、供应商供货动态时间窗、车辆最大行程约束的车辆调度优化模型,设计了用于求解该模型的改进启发式节约算法。最后通过算例验证了多重约束模型及算法的有效性。

货物作业车取送模型及算法研究

合理确定取送车作业顺序,有利于减少货车在站非生产停留时间,加速车辆周转,通过对取送车作业过程的分析,将其归纳为一个典型的旅行商问题,并建立了相应的数学模型,提出了求解最优调车作业过程的启发式节约算法,并结合实例进行了验算。此方法对优化车站各项技术作业过程有较好的实用价值。

多约束条件的车辆装卸算法

多约束条件的有时间窗装卸货问题(PDPTW),由于它具有非确定型的多项式算法(NP)特性,求取精确解很难.通过引入“虚拟车辆”,以缩短线路的总时间成本为准,讨论了在复杂约束条件下车辆的多轮次分派问题,以求取最佳的线路车辆组合和得到最多的配送订单.并设计了以Clarke-Wright(C-W)节约启发式算法为基础的混合算法,求取近似解,最后根据算法的特征,提出了改进程序运行速度的方法.

透明配送车辆优化调度算法

根据国内的道路交通状况和配送需求,我们提出了透明配送以减少客户等待的时间,并采用节约启发式算法优化配送线路,从而有利于提高客户的满意度和物流运输的效益。

带软时间窗的集货与送货多车辆路径问题节约算法

研究了物流配送中多车运输的集货与送货车辆路径规划问题,以增加时间惩罚费用的方式插入软时间窗约束,将租车费用、货车运输费用和时间惩罚费用三者之和最小作为优化目标,建立数学模型。采用启发式节约算法求解该模型,考虑时间惩罚费用和运输费用,比较每一配送节点上直接送货和间接送货的节约费用关系,求出最优配送路径。试验结果表明:当配送次数达到50次时,货车平均装载率仍能达到80%以上,该节约算法能减少货车空程行驶和租车次数,优化了全局费用。

汽车零部件入场物流循环取货车辆路径优化研究

针对汽车零部件入厂物流循环取货车辆问题,建立了车辆路径问题模型,对C-W节约启发式算法进行改进,运用案例验证了方案的可行性与经济性,获得符合所有约束条件的满意解,在配送总量一定的情况下,缩短运输距离,大幅度降低物流成本,文中的模型与算法对其他相关企业也具有借鉴意义。

B2C电子商务物流配送车辆路径优化问题多目标模型的研究与应用

本文结合B2C电子商务物流配送特点和研究现状的基础上,构建了VRP问题的多目标数学模型,加入多车型的因素,并设计改进的节约启发式算法,应用于郑州宝贝在线孕婴用品公司经五路店电子商务网站,以展示本模型的实用性和有效性.

配送中心运输网络优化设计

为了弥补传统配送方法在集货和送货一体化经营过程中的不足,提出了一种新的优化算法。将物流配送中的有时间窗的非满载车辆调度问题和运筹学当中的软约束条件问题进行综合设计,通过典型例题的分析证明,该算法有利于规划者在不同时期内更及时、有效的对车辆及路线进行调整,更好地满足消费者需求。