部分联合运输策略下的物流车辆路径优化问题研究

论文分析了物流车辆路径优化问题的特点,提出了企业自营物流和第三方物流协同运输的部分联合运输策略。根据客户需求节点的特点进行了节点分类,建立了以车辆调用成本、车辆运输成本、第三方物流运输成本之和最小为目标的整数线性规划模型。根据部分联合运输策略下各类客户需求点运输方式特点,构造了一种新的变维数矩阵编码结构,并对传统算法中概率选择操作方式进行修改,提出了一种新的智能优化算法并与枚举法和遗传算法的运算结果进行了算法性能对比分析。结果显示,本文提出的逆选择操作蚁群算法具有较快的运算速度和较高的稳定性,是求解此类问题的一种有效算法。

基于改进蜂群算法的模糊需求冷链物流车辆路径优化

针对基本人工蜂群算法容易早熟收敛等问题,提出了3种邻域生成策略,并对当前解进行局部搜索和进化。仿真试验表明,该算法在求解相关问题上具有有效性,对求解用户模糊需求下的冷鲜品冷链物流车辆路径优化问题具有一定的参考价值。

基于改进灰狼优化算法的物流配送路径规划

针对物流配送车辆路径难以优化的问题,提出一种改进灰狼优化算法的车辆路径优化策略。针对传统灰狼优化算法易早熟收敛且在迭代后期收敛速度减慢的问题,通过引入非线性惯性权重以及自适应交叉编译策略加以改进,有效提高了算法的收敛精度和收敛速度。将改进后的灰狼优化算法用于物流路径优化实验,实验结果表明,改进灰狼优化算法能够有效的优化物流配送车辆路配送路径,降低了物流配送成本。