速度时变下多越库中心协同的库门分配及车辆路径优化

针对速度时变下多越库中心协同的库门分配及车辆路径优化问题,综合考虑多越库中心共同配送、车辆行驶速度时变、客户服务时间窗等因素,以集配货及仓库间转运的车辆派遣成本、车辆能耗成本、库内运输成本以及客户惩罚成本之和最小化为目标,建立优化模型。根据问题特征设计变邻域搜索算法求解,在集货、配货、库门分配阶段进行区间内的邻域搜索,通过插入、交换、2-opt等邻域结构寻优,以提高算法搜索速度、改善求解质量。通过多组算例验证了算法的有效性,并针对越库中心数量、多越库配送模式、车辆行驶速度、车辆类型进行相应的敏感性分析,研究结果表明:(1)考虑多越库中心协同配送得出的车辆调度及库门分配方案能有效降低越库中心运营成本,提高物流配送效率;(2)本文设计的变邻域搜索算法通过区间内邻域搜索增强了算法的寻优能力,提高了求解质量;(3)采用电动车配送比燃油车或混合车队配送节约运输成本,各物流企业应加大对电动车辆的使用,优先考虑派遣电动车进行配送服务。本文的研究结果不仅丰富了越库配送模式下的车辆路径问题研究,也为物流企业科学制订配送方案提供理论依据。

集货需求可拆分的多越库中心库门分配及车辆路径协同优化

针对集货需求可拆分的多越库中心库门分配及车辆路径协同优化问题,综合考虑多越库中心共同配送、集货需求可拆分、库内操作等因素,以车辆派遣成本、车辆油耗成本、库内叉车固定成本和运输成本以及时间窗惩罚成本之和最小化为目标,建立优化模型.根据问题特征,设计混合遗传算法求解.该算法在交叉变异中引入具有方向性的粒子群寻优,采取进化逆转和保留最优个体策略改善求解质量.通过多组算例验证算法的有效性,并分析配送模式以及车辆类型对配送方案制定的影响.结果表明,所提出模式能有效降低越库中心运营成本.研究成果不仅可以丰富越库配送模式下的车辆路径问题研究,也为多越库中心物流企业合理利用资源制定科学的配送方案提供理论依据.