立足用户满意度的公共自行车信息服务系统及调度配送方法

针对杭州公共自行车系统(PBS)存在的"还车时无空车位"、"租车时又无车可借",配送能力严重不足和运营亏损的难题,提出立足公共自行车系统现有资源,基于完备的信息服务、早/晚高峰硬/软时间窗的粗粒度调度求解PBS难题的解决方案。信息服务涉及在自行车租赁点和公交站台的信息终端、手机终端上展示周边的租赁点位置和租还车实时信息;调度配送从剖析自行车出行和租/还车规律切入,在此基础上结合公共自行车完备的信息服务,制定低成本的高效调度配送方法。

计及多目标约束的成品卷烟销售订单配送调度优化

针对制造业供应链中的跨地域多运输中心大数据订单物流调度问题,对涉及多约束条件和多目标的异构运输车辆调度问题展开研究。根据烟草制造工业的实际运输任务需求,考虑制造订单安排、车辆准运证限制、运输车辆物理限制、运输时间窗、排产出库时间等实际约束,搭建了以包括车辆等待卷烟出库的最短运输时间,最低运输费用及最高车辆利用率为优化目标的成品烟物流车辆跨地域调度优化模型。设计了基于差分进化的混合多元宇宙算法(DE-MVO)用以解决该模型。最后基于某烟草工业企业的实际生产订单数据进行实验,将所设计的算法分别与粒子群(PSO)算法、差分进化(DE)算法、鲸鱼优化(WOA)算法、遗传优化(GA)算法、乌鸦搜索(CSA)算法、天鹰座优化器(AO)、多元宇宙(MVO)等前沿算法进行横向对比,对比结果表明所设计的算法在全局搜索能力、寻优精度等方面更优于其他算法,进一步表明所建立的模型在求解制造业供应链运输车辆调度问题中具有可行性。

一种针对无人机配送网络的能量自维持调度方案

近年来,快递行业需求快速增长,物流配送行业压力剧增。无人机(UAV, unmanned aerial vehicle)配送凭借其人力成本低、灵活方便等特性成为车辆配送的有益补充。然而,无人机配送受续航能力和负载能力等因素的制约,需要低成本且能量自维持的配送和充电调度方案来支持多无人机的协同配送。提出了两阶段的能量自维持的多无人机协同配送及充电调度方案。第一阶段在满足无人机能量和载重容量约束的前提下,最小化能完成区域内所有配送任务所需的无人机数量,并给出对应配送路线。提出了无人机配送调度算法(UDSA, UAV delivery scheduling algorithm),并从理论上证明了UDSA的近似度。第二阶段对具有不同到达时间的无人机进行充电调度,最小化所有无人机的最大充电完成时间。提出了一种具有近似度的无人机充电调度算法(UCSA, UAV charging scheduling algorithm)来求解该问题。仿真实验结果表明,与基准算法相比,UDSA最多可以减少44.17%的无人机数量;UCSA最多可以缩短18.87%的最大充电完成时间。

响应用户随机需求下远距离物流配送调度仿真

由于远距离物流通常涉及多个节点、多个运输模式和不同的运输路径,且需要考虑不同节点之间的时间窗要求,导致调度过程中的信息传递和协调难度增加。为此,提出一种响应用户随机需求的远距离物流配送调度算法。针对用户随机需求信息和经验数据,采用汇集预测方法形成合理的虚拟用户出现概率、坐标位置和需求量信息,以远距离物流配送调度时间最短和用户满意度最高为目标,按照车辆先真实后虚拟用户配送的原则,组建响应用户随机需求的远距离物流配送调度模型。引入改进粒子群(Particle Swarm Optimization,PSO)算法对模型求解,确定最优远距离物流配送调度方案。仿真分析证明,所提算法可以快速响应用户需求,用户满意度均在96%以上,远距离物流配送调度时间最长仅为30min。

基于RPA与滚动时间窗的零售电商订单动态调度仿真

为了提高零售电商订单的整体交付效率,提出基于RPA与滚动时间窗的零售电商订单动态调度方法。在RPA机器人技术框架的应用层逻辑端中,通过基于滚动时间窗的订单调度优先级排序方法,将订单以滚动时间窗划分的方式,分解为多个订单调度任务,并执行订单优先级排序。将排序后订单作为零售电商订单拣选与配送车辆联合动态调度方法的调度对象,构建订单交付时间最小化、全部订单均被交付的订单动态调度目标函数。由改进共同进化遗传算法,从订单拣选、配送车辆联合动态调度的角度,求解满足条件的订单拣选与配送车辆联合动态调度方案。实验验证,此方法调度下,零售电商客户订单配送交付时,交付时间均靠近客户对订单产品期望时间窗下界,无订单遗漏问题,全部订单均被高效拣选、配送。

配送实时调度管理系统中最短路径的双队列算法及其JAVA实现

文章采用J2EE技术和改进的Dijkstra双队列算法研究了面向第三方物流的实时动态配送调度管理系统,文中简介了该系统的功能和结构,详述了配送调度模块中采用的求解两点间最短路径的双队列图形增长算法的流程和数据结构,文中给出了改进算法的JAVA实现方法和核心流程代码。

多配送中心物流配送车辆调度问题的分层算法模型

在对多配送中心配送车辆调度问题进行直观描述的基础上,建立了该问题的数学模型,提出了采用聚类分析最短距离分配法将多配送中心车辆调度问题动态地分解为多个单配送中心车辆调度问题进行求解的策略。基于求解单配送中心车辆调度问题的竞争决策算法,设计了多配送中心车辆调度问题的分层算法,并进行了实验计算。计算比对结果表明,用本文设计的算法求解多配送中心物流配送车辆调度问题,不仅可以取得很好的计算结果,算法的计算效率较高,计算结果也较稳定,而且在聚类属性方面具有很好的扩展性。

多配送中心车辆调度问题的模型与算法研究

在对多配送中心车辆调度问题进行直观描述的基础上,建立了该问题的数学模型。提出了采用距离最近分配法将多配送中心车辆调度问题分解为多个单配送中心车辆调度问题进行求解的策略.基于求解单配送中心车辆调度问题的禁忌搜索算法,设计了求解多配送中心车辆调度问题的算法,并进行了实验计算.计算结果表明,用本文设计的算法求解多配送中心车辆调度问题,不仅可以取得很好的计算结果,而且算法的计算效率较高,收敛速度较快,计算结果也较稳定.

联合采购与配送调度集成优化研究现状与趋势分析

联合采购及其拓展问题具有较重要的理论意义和较高的应用价值,本文围绕联合采购和配送调度集成优化的原理、改进及其应用进行全面综述。重点讨论了动态和随机需求联合采购问题、联合采购和配送调度集成优化模型与求解算法;最后提出了有待深入研究的方向。

物流配送运输计算机调度系统设计研究

提出了开发计算机配送调度系统的设想。根据实际物流配送业务特点对配送运输计算机优化调度系统进行了初步设计。

在线订餐生产配送联合调度模型及算法

当前在线订餐配送延迟严重,如何协调生产和配送环节使快餐最快送达,已成为在线订餐亟待解决的问题。针对订单信息提前未知、厨师及配送车辆有限等特点,构建并行机生产多车多任务配送联合优化模型,以最小化所有订单的总服务时间跨度之和,并设计三阶段启发式在线调度算法进行求解。以某在线餐厅高峰期到达率服从泊松分布(λ=1,2,3,4)的订单进行数值实验,将三阶段启发式算法与传统算法实验结果进行比较。研究表明,当λ=2,3,4时,三阶段启发式算法的总服务时间跨度之和较短且对总服务时间跨度之和的优化幅度随λ值的增大而提高。构建的模型及算法有利于高峰期餐厅生成生产配送联合调度方案,优化生产配送资源。

多配送中心车辆调度问题的DNA计算模型

提出了采用聚类分析最短距离分配法将多配送中心车辆调度问题动态地分解为多个单配送中心车辆调度问题进行求解的策略,并设计了求解单配送中心车辆调度问题的DNA计算模型,实现了使用常规的生物分离方法进行最优路径的选择.

C-W算法在配送车辆优化调度中的应用

物流配送车辆优化调度是物流配送中非常关键的一个环节。文章简单介绍了当前最具有代表性的算法,指出目前启发式算法是求解车辆路径问题的主要方法,并以C-W算法为典型,结合实例验证了其对解决配送车辆调度问题的适用性。

油品配送调度及远程定位锁控技术

将卫星定位技术与电子密码锁技术有机结合,研制远程定位锁控管理系统。通过GPS卫星远程定位锁控管理系统,对运油罐车所处位置、运行线路、载重量、行驶里程、车速等运行状态实行24小时全程监控,定点开启罐车的装、卸油口,实时检测各装、卸油口的开关状态,通过GPRS进行数据传输,实现对油罐车进行实时监控管理。

一种面向维修资源配送调度的遗传-烟花混合算法

为减轻资源供应不及时对维修活动顺利开展的影响,本文针对配送式供应保障,基于带时间窗的多配送中心车辆路径规划问题提出了一种半开放式的协同配送调度模型,使得多个资源库存中心之间达成了协同合作与互相保障,从而减少了资源的供应时长和调度成本,提高了全局调度效率。为高效地求解该模型,本文提出了一种遗传–烟花混合算法,混合算法在经典遗传算法的基础上引入了烟花算法的爆炸算子以增加种群优秀个体的数量,丰富种群基因的多样性,从而提高算法的寻优能力。通过仿真实验对比,证明了爆炸算子对遗传算法容易“早熟”的缺点有所改善,且混合算法具有更高的求解效率。

大型钢铁企业物资供应过程中的配送调度研究

配送计划的合理制定和科学执行是物流管理中存在已久的问题,随着现代信息技术的发展,尤其是管理信息系统的普遍应用,配送在某种程度上已经成了企业物流发展的一个"瓶颈",在很大程度上影响甚至决定着企业的合理发展和运作.……

装配式建筑预制构件配送调度存在问题及对策研究

随着装配式建筑的不断推广,平衡生产和装配空间的预制构件配送调度问题也受到更多的关注。构件配送调度合理与否不仅影响着预制构件生产企业的市场竞争力,也决定着施工单位的工程进度。故而,本文在预制构件配送现状的基础上指出了现存问题,并提出相应解决对策,旨在为相关决策者提供理论支持和参考。

配送车辆优化调度系统随机数产生及仿真方法研究

随着经济发展,现代物流快速发展,现已然成为企业的第三利润源泉。因此,其在这以环节降低成本、增大效益、提高速度变得日益重要。配送作为物流中的重要环节,其效率得到越来越多的关注,在配送车辆优化调度模型、算法的研究丰富的同时,关于该方面系统仿真的研究却比较缺乏。本文旨在探讨VSP问题的模型和算法,针对具有时间约束的整数规划模型给出计算机仿真参数生成方案,并进一步给出仿真系统的步骤进而设计思路。

基于融合免疫优化和遗传算法的多应急物资中心选址与调度

面对突发灾害事件时的物资调配是运输调度系统中的一个重要部分,为了更好地解决受灾点的救援问题,本文将免疫优化算法用于物流配送中心选址问题中,建立了应急物资中心选址-调度配送一体化的解决方案。在考虑该问题的约束条件和优化目标的基础上,建立了物流配送中心选址问题和多目标物资调度问题的数学模型,并综合考虑了运输过程中的距离和运输成本,建立了基于综合代价的成本评估模式,采用免疫优化算法获得最优的应急物资中心选址方案。根据选址结果和运输综合代价值,基于遗传算法结合多目标-多目标的调度问题改进了编码方式,采用多层编码的遗传算法制定了全局最优的物资中心-需求点的物资调度配送方案。结合湖北省新型冠状病毒的疫情,基于2种方法融合实现了一套合理且高效的应急物资中心选址-调度方案,论证了方法的合理性和高效性。本文结果对灾害场景下的应急物资处置具有指导意义。

邮政物流配送的数学模型研究

首先对需要建立数学模型的配送运输模式的相关因素进行详尽的阐述和分析,简化最终的优化目标,然后从数学的角度,对其进行定性分析,得出其数学模型。