考虑客户等待时间感知的快递车辆优化调度

通过制定科学合理的快递车辆调度方案,以达到提升客户满意度,降低企业运输成本的目的。从客户为行为主体的角度出发,首先结合现实情境及认知心理学分析客户对等待时间的感知,并在前景理论中融入模糊理论以构建客户等待时间感知满意度函数;然后运用三元组α/β/γ方法对问题进行描述,建立以最大化平均客户等待时间感知满意度和最小化运输里程为目标的快递车辆调度模型;其次设计与调度模型相适应的模拟植物生长算法;最后通过MATLAB软件结合实际数据进行仿真求解。仿真结果表明,模拟植物生长算法求得目标函数值较节约里程算法增加0.287 6,验证了算法的有效性,实现了客户及物流企业利益的均衡优化。

基于车联网技术的快递车辆管控平台设计与应用

为提高快递企业车辆管理的自动化、智能化、精细化水平,解决快递车辆管控滞后、管理模式粗放的问题,进一步适应快递行业高质量发展需求,基于车联网技术设计并构建了快递车辆管控平台。首先,分析了快递车辆的安全性及管理智能化、数字化、科学化的需求。然后,根据车辆管控需求,设计了运输监控可视化、运输成本精细化、考核评价标准化等平台功能,通过引入北斗定位导航、车联网智能识别及大数据等关键技术,构建了"终端+网络+平台+客户"的快递车辆管控平台。最后,以邮政车辆管控为例,从运输效率、运输成本等角度验证了平台的实用性。结果表明,邮政运输车辆使用效率提升了40%,车辆年运营成本平均下降3.5%,说明该平台能将人、车、路、快件等信息互联互通,实现整个快递运输过程的可视化,提高快递运输效率,降低运输成本,提高安全管控水平。

基于Dijkstra算法的快递车辆配送路径优化

针对目前快递车辆运输成本问题,研究了如何利用Dijkstra算法来迅速寻找出快递车辆配送派件过程中的最短路,并与解决该类问题常用的遗传算法,蚁群算法和A*算法进行了比较分析。证明了Dijkstra算法可以准确迅速地寻找出快递配送车辆派件过程中的最短路,从而有效的帮助快递公司降低运输成本。

求解快递车辆配装问题分支限界算法

快递车辆配装问题是指车辆在各快递站点进行货物配送时将价值尽可能大的揽收货物带回配送中心。提出一种求解该问题的带限界函数分支限界算法,搜索树中待处理结点用堆结构存储,结点中存储搜索路径,用设定的搜索下界进行搜索树剪枝,实验结果验证了该算法的有效性。

基于改进混合蛙跳算法的快递配送车辆路径分析

建立时间成本数学模型,考虑车辆配送的时间约束、配送车辆的载重和快递体积的限制,并在此基础上提出一种改进型混合蛙跳算法.该算法采用配送点进行编号的编码方式,实现对车辆数量、配送路径、到达配送点时间、驶离配送点时间、车辆载重和快递体积信息的解码.此外考虑到混合蛙跳算法在搜索大规模数据时搜索效率低等问题,该改进型混合蛙跳算法增加了参与更新的蛙数,通过二项分布概率更新选中的蛙,从而提高算法的搜索效率.通过仿真实验得到快递车辆配送路径及车辆数量等优化信息,并验证了算法和数学模型的有效性.

“订单种植+网上线下销售”糟辣椒“飞”出黔东南

贵州省黔东南六源鲜餐饮服务有限公司车间里一派忙碌,一坛坛装满糟辣椒的土制瓦坛正被密封、装箱,等待快递车辆的到来。“一个瓦坛装了500斤的糟辣椒,现在还剩150坛左右,基本上都被预订了。”公司负责人程太芝说,“现在,我们线下线上销售都在做,产品不仅在省内销,还销到了重庆、四川、云南等地。”程太芝是贵州省黔东南州黄平县重安镇马场村村民。