面向物联网技术的商品最优配送路径选择模型构建

为了提高物联网环境下的商品配送路径规划能力,缩短商品配送的时间开销,提出基于网格分区域特征匹配的面向物联网技术的商品最优配送路径选择模型,采用不规则三角网规划方法进行面向物联网技术的商品最优配送路径搜索,建立商品最优配送路径的分区域特征匹配模型,采用自适应的网格分块融合方法进行商品最优配送路径的分簇规划设计,提取配送路径节点定位的统计特征量,结合相关性的模糊约束方法实现商品最优配送路径选择,提高商品最优配送路径选择的自适应均衡能力。仿真结果表明,采用该方法进行商品最优配送路径选择的自适应性较好,均衡度水平较高,在商品最优配送路径选择和物流路线自动规划设计中具有很好的应用价值。

基于模拟退火算法的农村物流网络体系最优配送问题研究

农村物流网络节点体系对促进城乡物资双向便捷流通、保障和改善民生、服务乡村振兴具有重要作用。文中针对传统单一的农村物流配送模式难以满足互联网农村物流配送需求的现状,建立一个多目标的TSP优化模型,利用模拟退火算法进行求解,通MATLAB编程实现,经过算法后的路径距离能更好地收敛于最优解,说明该算法是解决农村物流网络体系最优配送问题的有效算法。

沿河发展型城市物流配送路径的优化模型及算法

针对沿河发展型城市物流配送路径的优化问题,建立相应的数学模型,并在传统物流配送路径优化问题的经典算法——遗传算法的基础上,提出了一种新算法。该算法通过设计一种选择性部分匹配交叉算子和选择性倒置变异算子,加快了最优解的搜索速度,从而更快地求得最短回路,再结合沿河发展型城市的实际地理环境,得到符合实际的物流配送最优路径。通过实例和仿真分析,表明了算法的有效性和优越性。

盐业配送优化方案设计

本文讨论某盐业公司食用盐的最优配送方案.虽然该盐业公司沿用的配送方案,从人均劳动生产率来讲,居于行业之首,但还是比较原始的.我们建立了配送的运输模型,用计算机算出最优配送方案.它对该公司进一步改进组织构造,加强市场终端控制,整合供应链资源,有效实施计算机信息化,切实推进流通现代化有一定帮助.

连锁超市门店配送量优化及配送方案分析

统一配送是连锁超市最本质的特征之一,配送量对超市门店经营成本有较大影响。首先在阐述配送与超市门店销售关系的前提下,以商品日销售量数据为依据,引入价格和成本因素,计算不同配送量情况下的收入、成本和利润,基于边际利润测算超市门店最优配送量,从而解决超市门店配送量"过多-过少"的困境,最后提出了相应的配送解决方案。

农村电商“最后一公里”配送问题的最优模式决策方法研究

构建乡村末端物流线路共享系统,将物流线路终端布置到村一级,实现配送入村全覆盖具有重要的现实意义。本文从收件人的利益和配送成本出发建立快递自取点取货模型和快递员统一配送模型,同时融入取件人的满意度,构建基于满意度的最优配送模型。通过模型构建求解得出:此种模型针对我国农村特殊的地理环境和村民分散居住的特点,结合自取点自取和快递员统一配送两种配送形式进行配送,具有一定的优势。

基于最优路径算法的快餐配送路径优化问题研究

随着快餐业的迅速发展,对快餐业中快餐配送问题的算法研究就愈发重要,快餐的配送问题,本质上就是最优路径问题,现在分析一种最优路径算法的基础上,结合快餐配送的诸多影响因子,对算法进行了优化。

不确定环境下混流装配生产车间的动态物料配送策略

为使生产车间的物料配送环节适应当前多品种小批量生产和个性化市场的需求,从分析生产车间环境的复杂性和不确定性入手,通过建立不确定环境下的配送成本期望模型,确定了物料的最佳配送区间;结合混流装配生产线的特点,设计了基于动态周期的物料配送策略;基于该策略,建立了以最小化配送成本和最大化满载率为目标,物料需求时间和线边库存容积以及行进路径为约束的优化模型,并针对该模型的设计了基于遗传算法的求解算法。最后,针对实际应用场景,通过eM-plant软件搭建仿真模型,分别模拟传统的配送策略和所设计的配送策略,对比结果验证了本文所提策略的优越性和有效性。

菜鸟驿站无人配送车物流路径规划算法实证研究

菜鸟自主研发的车辆路径规划算法目前在国际上已达到领先水平,该算法可以应用在末端“最后一公里”校园配送中,帮助菜鸟无人车自主选择最优配送路线,有效降低车辆行驶距离,缩短配送时间。文章以泸州职业技术学院菜鸟驿站为例,在校园中设计了严谨科学的对比实验开展了无人配送车物流路径规划算法的实证研究,实验结果有力证明了算法的有效性。

四川文理学院外卖配送方式探究及解决方案

随着餐饮业的发展以及互联网的普及,网上订餐达到了热潮.但是,配送问题一直是外卖的难点,文章以四川文理学院莲湖校区（后简称“川文理”）外卖的配送问题为基础进行研究,通过现有的外卖配送方式探究出最优配送方式——共同配送法.

连锁超市物流成本优化研究——怎样做到“天天平价”

在国内零售业尤其是连锁超市行业近年来大规模扩张,但遭遇物流"瓶颈"严峻考验的背景下对连锁超市行业的物流系统运作进行了研究。本文试图通过比较存储成本、运输成本和缺货成本,寻求最优配送模式和路径,并以美国零售业巨头沃尔玛为例,为零售企业解决配送问题和降低物流成本提供一些思路。

基于线性规划的盒马鲜生货物配送实证研究

盒马鲜生的门店不是传统的生鲜超市,更是一个仓库、一个餐厅,同时门店需要保证产品的新鲜程度、满足顾客多元化的购物需求,成本巨大.成本的上升若分摊到顾客身上,高价格的生鲜产品便会让顾客望而却步.因此,需要考虑在门店数量一定的情况下,如何有效分配人力,使得利润达到最优效果.本文运用运筹学中线性规划的方法探讨了盒马生鲜的运输问题,为配送问题择选出最佳方案.

基于电商促销井喷需求的应急供应链研究

本文研究了电商促销井喷需求下应急供应链的特点、设计以及可行最优配送方案等相关问题,对应急物流配送进行深入研究,包括无运输能力限制的物流配送、有运输能力限制的物流配送以及多目标规划三种情况,并将此模型与算法应用于算例,不仅对正常商品配送模型与应急商品配送模型作了比较,还说明了本模型和算法的正确性和实用性。本文的研究对电商促销井喷需求下的物流配送具有重要指导作用。

基于改进遗传算法的路径规划问题应用

信息化赋能传统物流行业的迭代升级,为解决由于汽车制造业独有的物流特点带来的运输难题,使循环取货速度提升、成本费用降低及物流车辆造成城市内部交通压力得到缓解,以汽车厂A在城市Q本地循环取货实际运输需求为基础,设计了基于改进的遗传算法用于汽车零部件运输的智能路径规划方法。利用循环物流过程中当月零部件需求量、供应商订单详情、选配运输车辆容载率、单车器具体积占比、时间窗需求等耦合性因素,使用大规模邻域搜索算法改进遗传算法,求解出应用Solomon数据算例的最优路径并于遗传算法相比较和厂A与供应商间实际运输需求的最优配送方案线路。实验结果表明,该方法在性能上具有显著优越性,数值仿真结果阐明了该方法的适用性和优化过程中的收敛情况。

新一代信息技术背景下循环取货路径规划问题

随着新一代信息技术的进步,我国物流发展受限的局面迎来了新挑战.面对制造业独有的生产物流现象,在物流资源配置、物流网络拓扑结构方面、智能算法与反馈的路径优化手段均可帮助做出科学合理的配送方案.文章以汽车厂A在同城面对多目标、多车程汽车零部件循环取货的实际问题入手,以该厂实际运营需求和动态反馈作为依据,提出一种有助于循环取货速度提升、成本费用降低以及物流车辆造成城市内部交通压力得到缓解的智能路径规划的方法.

基于物流配送最优路径选择的研究——以日本国内为研究对象

通过对日本国内物流行业的数据、政策及法律法规的研究,明确了日本国内政府与物流企业对于物流软技术的重视以及行动。本研究针对物流软技术中的配送最优路径选择问题,根据旅行商TSP问题与Dijkstra算法算出配送的相对最优路径。这两种算法中,得到相同情况下每种解的配送路线,再对TSP问题与Dijkstra两种算法进行比较并分析两种配送路线的成本和特点,提出最佳配送规划方案。

乘用车物流运输装载模型研究

对乘用车物流运输计划问题进行了研究,首先,建立了以单辆轿运车实载率最大为目标的单车最佳装载方案模型,以该方案配送乘用车辆直到运输任务完成以获得初始轿运车数,其次以空载率最小为目标设计了数量调整模型对初始轿运车数进行优化,得到最优装载方案模型.基于上述优化模型计算最小的轿运车数,建立在轿运车数量限制下的最短行驶里程模型,选择总行驶里程最小的装载方案作为最优的配送方案.最后建立基于路径的物流运输装载模型,运用Floyd算法计算任意起讫点间的最短路径,设计了一种全局搜索算法得到一种合理的配送方案,并以空载率最小为目标对方案进行优化.