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。

考虑路径可行性与仓储集货模式下的回收车辆路径问题研究

逆向物流回收车辆调度过程中,往往出现由于需求节点位置及需求量信息的不确定性导致难以合理决策完成回收任务所需派出回收车辆的数目,此时,第三方物流逐渐被应用于回收产品的运输服务中。然而在实际的回收过程中,通常各物流需求节点的需求量较小,需要对多个物流节点的产品集中后统一进行处理;同时由于外界因素的限制,不能保证任意两个节点间均存在可行路径,需要通过中转运输的方式寻找替代路线。针对以上问题,本文提出一种基于路径可行性与仓储集货运输模式的回收车辆路径设计方案,并根据问题的特点对传统蚁群算法(ACO)中编码方式以及概率选择操作方式进行改进,提出一种逆选择操作蚁群算法(ACO-nso)。最后通过算例证明提出模型与算法的有效性。