集配协同下多产品越库配送车辆路径问题研究

文中基于实际越库配送中零售商的多样化需求和集配过程的连续型,针对集配协同下的多产品车辆路径问题,构建以车辆固定成本、运输成本、时间窗惩罚成本和库存持有成本最小化为目标的带越库配送的车辆路径优化模型.根据问题的阶段性特征,提出一种改进的遗传算法对问题进行求解,并以车辆等待时间最小为准则设计解码方案.通过算例的对比分析,验证了改进的遗传算法有更强的寻优能力.结果表明:建立的模型能够有效降低总成本,提高运输效率.

越库配送物流系统车辆调度算法的研究

在车辆路径问题(VRP)和一维装箱问题(BNP)研究的基础上,从越库配送的特点和实施方法出发,以最小化仓储成本、运输成本和车辆的使用成本之和为目标,建立越库配送的车辆调度模型。分别基于优化仓储时间和仓储量、车辆使用率以及综合成本等因素,提出求解问题的三种不同的启发式算法。通过开发车辆调度系统,说明越库配送车辆路径问题的模型和算法的实践应用。

基于RSM的越库配送系统参数优化

运用响应面法这一尚未在物流领域应用的方法对含越库配送系统的供应链实物流进行了研究,目标是实现越库配送中心越库货物存储时间的最小化。通过仿真实验发现,所建模型中因素A与因素C为影响越库存储时间的关键因素;此外,根据响应面方程求得的最优解能大幅度缩短货物存储时间。与其他算法相比,响应面法能将系统的随机因素或随机误差考虑其中,不必列出众多的约束条件,更加直观地对物流系统进行分析。

汽车零部件物流越库配送系统的多重响应优化

提出了一种离散动态系统仿真和响应面元模型相结合的优化方法,对汽车零部件物流越库中心内部设计的多重绩效(零部件吞吐量与平均运作时间)进行优化。在越库中心实际运作的基础上,借助Arena模拟越库的内部运作流程,选取一部分重要内部构件作为系统绩效的设计变量,根据仿真实验的结果拟合出吞吐量和运作时间的响应面元模型,识别出越库中心设计的关键因子,并找出3种目标下最大化绩效的因子组合。优化结果表明,优化后的越库能大大改进系统绩效,所采用的方法可用于零部件的越库实践。

越库配送在连锁零售业中的应用

分析了中国连锁零售企业实施越库配送的必要性,探讨了越库配送的运作流程和模式,并对我国零售企业实施越库配送提出了建议。

基于越库配送模式的回收物流优化问题研究

回收物流在企业中得到越来越多的应用,越库配送模式对降低物流成本、提高物流效益发挥着巨大作用。文章主要在关于越库配送和回收物流研究的基础上,对研究进行补充,文章假定市场需求与生产供给都是随机变量,引入惩罚成本并且假设运输成本和惩罚成本均为阶梯形价格,通过分析在回收物流条件下供应链中各个主体的产品库存量来分析越库配送对供应链上各个主体库存的影响,得出在越库配送条件下,可以使零售商和供应商的库存增加,建立了在越库配送条件下使零售商和生产商回收物流总成本最小的非线性规划模型,根据模型计算最佳的回收产品数量。

连锁零售企业越库配送作业应用研究

文章以本土连锁零售企业为例,对越库配送作业进行了深入的研究,通过具体作业流程分析了越库配送作业对于降低连锁零售企业经营成本所发挥的作用。

越库配送车辆调度优化仿真研究

越库配送被称为"物流领域的JIT"。越库配送的车辆调度是影响配送效率的关键环节,合理的车辆调度能够使客户和供应商得到及时服务,减少等待时间,加快物品的流转速度。现有研究未考虑越库配送中搬运设备对车辆调度的影响,使调度结果的可操作性不强。针对上述问题,以最小化操作时间为目标,建立了有搬运约束的越库车辆调度的数学模型。依据问题特征结合果蝇优化算法特点,提出基于整数的编码方案;采用贪婪搜索和随机方法初始化种群;设计了基于插入算子和交换算子的嗅觉搜索策略;为了提高算法的优化质量,设计了一种基于优势解集的协作引导策略。通过仿真,结果显示改进果蝇优化算法具有较好的全局搜索能力及较快的收敛速度,是求解越库配送车辆调度问题的有效方法。

“农超对接”中越库配送模式

为解决我国农产品物流成本过高以及鲜活农产品流通环节中损失率过高等问题,提出了服务于"农超对接"的越库配送模式,并论述了越库配送模式在"农超对接"中的应用,为"农超对接"中的越库配送模式提供了流程设计、功能设计、技术设计以及效益分析。在"农超对接"中,配送企业以越库配送模式完成鲜活农产品的配送,不仅符合鲜活农产品及时配送的要求,降低了农产品流通成本,更节约了成本提高了配送效率。

越库配送的研究现状

介绍了越库配送内部流程以及越库实施所应注意的因素,分析了国内越库配送的研究及应用现状,提出了进一步发展的内容与方向。

连锁零售企业越库配送模式分析

高成本、低效率的配送环节一直是零售企业发展中的一大瓶颈。不少零售业巨头开始利用越库模式改善配送流程,收获了良好的效益。本文从连锁零售业的配送现状出发,分析越库配送模式并探讨其应用于连锁零售业的必要性,针对零售企业的越库货物选择提出建议,以促进越库配送模式在我国零售业中的应用与发展。

越库配送研究综述

越库配送作为未来物流配送的一种重要运作模式,为配送中心提高工作效率,降低库存水平提供了新的突破口。回顾了研究越库配送作业的相关中外文献,分别对越库配送作业的定义、标准体系、影响因素、优化算法等方面进行了文献综述,并探讨了越库配送的未来研究方向。

多对多越库配送绿色车辆路径问题及算法研究

面向越库配送网络中供应商与客户之间多对多供需匹配场景,研究多对多越库配送绿色车辆路径问题,旨在优化越库配送模式下车辆配送路线,有效降低企业配送成本。以车辆运营成本、碳排放成本以及油耗成本之和最小化为目标,构建多对多越库配送绿色车辆路径问题的数学优化模型。针对供需关系、复杂耦合特征以及离散组合方案巨大的特点,采用自适应大邻域算法框架并设计移除算子和修复算子对该问题进行高效求解。通过不同问题特征的测试算例对模型和算法进行测试,分析供应商-客户节点分布情况、越库中心位置、供应商-客户供需比等特征对调度方案的影响。车辆路径方案和算法收敛曲线表明了模型的有效性,提出的算法能够高效、稳定地求解多对多越库配送绿色车辆路径问题。数值仿真结果显示,构建的模型平均总成本比以车辆运营成本最小为目标时减少2.87%,比以碳排放和油耗成本最小为目标时减少0.11%,表明该模型能够有效地兼顾车辆运营成本、碳排放成本以及油耗成本。此外,供应商-客户供需比为1时相对于供需比为2和3时总成本分别减少41%和170%,表明较小的供应商-客户供需比利于减少配送总成本;越库配送中心不同选址方案的结果表明,将越库中心建设于配送网络中心位置有利于节省配送总成本。

供应链环境下带越库配送的车辆路径问题

从零售业纵向供应链整合入手,考虑供应商、零售商和配送中心构成的协同配送网络,研究带越库配送的车辆路径问题。分析越库配送实施要求和操作准则,设置协同到达作业时间,将配送过程分为集货、分拣和送货三个阶段,建立最小化车辆运输成本和固定成本为目标的越库配送路径优化模型。考虑模型的复杂性,设计改进遗传算法进行求解。最后由仿真实例验证模型可行性和算法有效性。结果表明,越库配送模式能有效服务城市区域零售门店的及时供货情况,在配送时间和运输成本方面有着显著优势。

考虑供应商可靠性的零售企业越库配送网络优化

为了解决零售企业越库配送作业高效化的问题,本文考虑供应商可靠性及其选择、物流中心选择和配送路径规划等决策问题,以最少化运输总时间、最小化物流总成本和最大化供应商可靠性为目标,构建零售企业越库配送网络多目标非线性规划模型,应用多属性群决策方法将供应商可靠性变量转化为定量参数,并设计文化基因算法进行求解,最后通过数值实验验证模型和算法的有效性。

零售物流中心越库配送作业如何高效

在现代零售物流中心的运营管理中,越库配送模式的效率得到了广泛认可。但如何才能保障越库配送作业模式有序高效运作值得研究。越库配送(Cross-Docking,简称CD),指供应商的货物被运至物流中心后,不需要上架、仓储等作业,只做短暂停留,将货物按订单分拣或组配后即送至集货区,立刻运往各门店。

基于自适应遗传聚类算法的物流越库配送仿真

物流配送路径的合理性较差会导致实际配送的成本和效率难以得到有效控制,为此,开展了基于自适应遗传聚类算法的物流越库配送仿真研究。结合物流公司和用户对物流配送的要求,将配送路程、配送时间以及配送成本问题统一为配送路径总成本问题,将基础运输成本和运输拥堵成本最小化作为规划目标。利用采用了自适应遗传聚类算法的路径进行规划阶段,将运输时间和运输成本平衡关系作为适应度函数,根据车辆的货载上限,对处于同一不重复路径上的目标配送点进行聚类处理,直至聚类覆盖所有节点。测试结果表明,对应配送路径的时间开销和成本开销均明显降低,配送过程中的重复行程也稳定在11.50%以内。

美国SAKS公司的越库配送系统

当今,越库配送为希望精简原产地到销售点供应链的零售商提供了巨大的发展潜力,除了可以消除不必要的产品输送和存储工作以及所有与过量存货相关的直接成本外,越库配送还为零售商提供了进一步节约成本的潜在可能。如果需要存储的产品数量较少,存储并输送该产品所需的空间和设备也会减少,这样订单履行速度将会提高而且产品损坏和过期的可能性也大大降低。

考虑随机旅行时间与二维装载约束的越库配送车辆路径优化

面向越库配送模式下二维装载和车辆路径联合优化,考虑现实配送过程的不确定性因素,提出考虑随机旅行时间和二维装载约束的越库配送车辆路径问题.基于蒙特卡洛模拟与场景分析方法,建立以运输成本、车辆固定成本以及时间窗期望惩罚成本之和最小化为目标的带修正随机规划模型.继而根据问题特征,设计改进的自适应禁忌搜索算法和基于禁忌搜索的多重排序最佳适应装箱算法进行求解.其中,改进的自适应禁忌搜索算法在禁忌搜索算法的基础上引入自适应机制,对不同邻域算子进行动态选择,并提出基于移除-修复策略的多样性机制以增强算法的寻优能力.数值实验表明,所提出的模型与方法能够有效求解考虑随机旅行时间和二维装载约束的越库配送车辆路径问题,自适应与多样性机制能一定程度上增强算法的全局搜索能力.

供应链环境下带越库配送的多配送中心车辆路径问题

从零售业纵向供应链管理入手,考虑由供应商、零售商和多个配送中心构成的城市物流协同配送网络,研究带有越库配送的多配送中心车辆路径问题.分析越库配送的实施要求和操作准则,将配送过程分为集货、送货阶段.应对产品种类多样化需求,设置集货过程车辆协同作业返回配送中心,送货过程需求可拆分的运作机制.以最小化车辆运输成本和操作成本为目标,建立多配送中心车辆路径问题优化模型.针对模型特性设计改进遗传算法进行求解.最后通过仿真实例验证模型的可行性和算法的有效性,结果表明,越库配送模式能有效服务城市区域零售门店的及时供货,在配送时间和运输成本方面具有显著优势.