基于改进遗传算法的药品配送路径优化研究

本文提出了带模糊时间窗的药品配送路径优化模型,以配送服务固定成本、配送车辆运输成本和模糊时间窗惩罚成本之和最小为目标建立配送模型,并提出改进的遗传算法进行求解。旨在满足患者对药品配送的及时性要求,实现高效可靠的药品配送模式。1.问题的提出由于药品本身的特殊性以及医药配送的应急性,很难做到在满足客户需求的前提下科学规划配送路径,导致配送效率低下,配送服务不够完善,药品的末端配送问题多年来一直是医药行业创新发展的一大难题。因此需要建立配送路径的优化模型.

基于改进蚁群算法的外卖配送路径规划研究

从外卖配送员角度出发提出一种改进蚁群算法(Improved Ant Colony Optimization,IACO),在此基础上进行外卖配送路径规划研究.首先通过蚁群算法(Ant Colony Optimization,ACO)求解得到初始规划路径,然后通过大规模邻域搜索算法(Large Neighborhood Search,LNS)优化初始规划路径,通过将ACO和LNS算法结合,提高求解质量.为了验证方法的有效性,对外卖配送过程进行仿真,并且选用不同订单数量场景进行对照分析.根据最优配送方案路线图和目标罚函数的最优值可以得出,IACO算法是有效的,且可以提高外卖配送员外卖配送的效率.IACO算法不但能够提升配送的智能化水平,还从外卖配送员的角度提出一种更为人性化的配送方法,支持网络互联外卖平台派送系统的可持续化发展.

无锡地铁在物资配送终端构建智能共享材料间的实践

现阶段,物流配送的物资管理模式在国内地铁行业已得到广泛运用,其中配送管理尤为关键。然而,大多数国内地铁公司仍采用传统的物资配送方式,致使业务信息化程度偏低,管理效率不高。为此,无锡地铁招采合约部结合地铁行业物资特点和无锡地铁物资配送发展实际,在物资配送终端构建智能共享材料间,以实现“集中配送、自助领料、共享共用、无人化管理”,推进无锡地铁物资管理高质量发展。

数学模型在货物集中配送中的应用研究

引言在配送要求逐渐提高的背景下,无论是对配送效率,还是对配送质量都提出了更高的要求。在此背景下,配送企业如何结合实际需求实现对自身的优化发展,在满足配送要求的前提下,最大限度降低配送阶段的成本投入成为关系到企业长期发展的关键。

时间窗约束下农产品物流配送路径优化研究

农产品需求量增加对物流配送提出较高挑战,基于此提出时间窗约束下农产品物流配送路径优化方法研究。依客户预期服务时间需求,取混合时间窗约束函数确定时间窗、物流配送车辆最大载重、配送路径长度与物流配送车辆约束条件,构建农产品物流配送路径优化模型;基于农产品物流配送需求改进传统遗传算法,求解构建模型,即获农产品物流配送路径优化结果。实验结果显示:相较生鲜农产品多车型冷链物流车辆路径优化,所提方法最优农产品物流配送路径获取迭代次数更少、配送路径长度更短、总成本更低,应用性能更佳。

多中心开放式电动货车冷链物流配送路径优化

为了实现物流企业的降本增效和绿色发展,考虑载重、电量、时间窗约束和电池动态耗电率、产品新鲜度损耗、增加配送中心充电功能和多中心联合配送等因素,提出了开放式多配送中心联合配送的电动货车冷链物流配送路径问题。以总成本最小为目标函数,建立该问题的混合整数规划模型,设计改进的遗传算法进行求解,优化电动货车冷链物流配送路径和充电方案。结果表明:开放式多中心联合配送能更好地满足客户时间窗约束并降低物流运营成本;增加配送中心的充电功能可以降低充电站短缺对物流企业运营的影响;考虑车辆载重动态影响耗电率能准确反映出配送途中车辆电量消耗;改进遗传算法求解算例成本更低,充电方案和路径规划更优。

考虑配送频率的菜鸟平台无人配送车补贴策略研究

本文结合菜鸟平台无人配送车的特点提出六种补贴方案,基于收件人群体需求信息的真实性建立补贴模型,求解不同方案下的最优配送频率、补贴和利润并着重研究配送频率和收件人群体需求信息对补贴方案的影响。研究表明:受收件人群体信息真实性的限制,固定配送频率定制补贴方案、定制配送频率无补贴和固定补贴方案不可取。在固定配送频率方案下,无补贴方案的利润恒高于有补贴方案,但是有补贴方案可以使平台对市场覆盖范围的调控更加灵活且有利于提升收件人群体效用;在定制配送频率方案下,提供定制补贴不会导致平台收集到的收件人群体信息失真,平台应该对需求高的收件人群体提供较高的配送频率而对需求低的收件人群体提供较高的补贴;在平台推广期,只有固定配送频率固定补贴方案可以使平台配送服务全面覆盖市场,在平台运营成熟期,平台最终补贴方案的选择取决于市场覆盖范围和不同补贴方案的利润。

基于配送服务模式及路径策略的物流无人机调度模型

针对远距离城市空间物流无人机配送问题,提出基于两级多中心场景的无人机(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)配送服务模式.综合考虑客户时间、无人机充电和配送路径策略等内容,建立以最小配送总成本为目标的两级多中心物流无人机城市配送调度模型,通过比较标准算例下Cplex优化软件与鲸鱼优化算法(Whale Optimization Algorithm, WOA)、遗传算法(Genetic Algorithm,GA)和灰狼优化算法(Grey Wolf Optimization, GWO)3种启发式算法的实验结果,确定求解算法以设计两阶段算法进行求解.以天津市中心城区为例进行模型求解,并从需求点规模、机型和时间窗3方面进行敏感度分析.研究结果表明:与闭合式路径相比,半开放式路径策略分别节省约11.09%、60.45%的配送总成本和时间窗惩罚成本,成本节省随配送规模增大而增加;提出的固定路径班次模式相比现有按需模式,其可变成本和总成本降幅均高于18%,使用无人机数量减少近28%,生成的班次时刻表和飞行路径时空图可显现不同模式优劣.本文提出的模型对优化远距离城市物流无人机调度方案及配送模式有一定实用价值,可为企业在物流无人机的配送规划方面提供参考.

面向低空快递配送的空地协同路径优化研究

无人机与地面车辆联合运输是解决快递配送“最后一公里”问题的有效手段,然而无人机电池能量的有限性等因素对实现空地联运提出新的挑战。为此,提出了综合考虑地理位置及无人机能耗约束的启发式空地协同路径优化方法。首先,建立多参数耦合的无人机能耗模型,进而考虑无人机释放点位置、无人机能耗因素设计约束条件,提出包含整数决策变量的空地协同路径优化模型;然后,通过约束解耦,提出了融合粒子群优化机制的两阶段启发式算法。最后,与传统旅行商算法、模拟退火算法的对比实验结果表明,所提出的算法能够使平均配送成本分别降低12%和3%,进一步验证了所提算法的收敛性和有效性。

基于HTGVNS算法的卡车与无人机协同配送方法

在现代物流中,针对最后一公里配送中的成本高昂、耗时长、道路不易通行等难题,首次引入卡车与无人机协同配送模式,并以总配送时间最小化为目标,建立混合整数规划模型(MIP)。提出一种新的混合禁忌可变邻域搜索算法(HTGVNS)进行求解。算法利用旅行商问题(TSP)求解器和系统性邻域变化的探索能力求解卡车路径,将客户分配给无人机形成聚类,再使用禁忌搜索过程来优化无人机路径。通过求解不同规模算例验证了所建模型的可行性和算法的有效性。结果表明卡车与无人机协同配送模式能有效地减少配送时间,提高配送效率。

贵州特色农产品物流配送问题研究

随着乡村振兴工程的不断深入,电商行业的不断发展,为城乡物流配送的发展提供了新的机遇。物流配送是加快贵州特色农产品产业蓬勃发展的关键环节,本文通过分析目前贵州特色农产品物流的特点,基于共同配送这一配送模式对城乡物流配送的SWOT分析,提出贵州城乡物流配送的对策和建议。

无人机物流城市末端配送需求关键影响因素探索

无人机物流城市末端配送(DLULD)能有效解决传统末端配送存在的问题,更好地满足消费者需求。然而,DLULD需求受哪些因素影响,关键因素间的逻辑尚不清晰,直接限制了具体业务的推广与改进。通过文献研究构建需求影响因素指标体系,并首次将决策实验室-综合对抗解释结构模型引入DLULD研究,分析因素间关系与层级结构,找到提升DLULD服务的关键抓手,有助于物流业整体降本增效。结果表明:需求受到顶层、中间层和底层三层因素共同作用,并应重点关注服务可靠性、努力期望、绩效期望、交付风险和体积五个关键因素。据此提出,DLULD应从建立健全管理机制、把控运输风险,推动无人机技术持续发展、提高公众认知度,加强智能化水平建设、实现数字化管理等方面进行优化。

基于社会再融入的失地老人参与物流配送仓储行为研究

为了分析失地老人社会再融入实现路径,以物流配送仓储行业为例,对韶关市失地老人参与物流配送仓储行为进行了调查,将影响失地老人参与物流配送仓储行为分成内部因素和外界因素,利用SPSS分析工具,运用二元Logistic模型对失地老人参与物流配送仓储行为影响因素进行了实证分析。我国工业化和城市化背景下的农村土地流转,推动了农村土地的规模经营,但同时也带来了大量失地农民,据相关统计我国失地农民人数接近一亿,失地老人是失地农民群体中的一部分。

计算机物流智能配送系统集成一体化研究

1.配送系统集成一体化架构物流信息管理是对系统集成一体化有着较高的要求,物流信息包括客户信息、货物信息以及配送设备信息等,信息管理涉及信息采集、传输与集成等多个方面,全面的物流信息数据能够为物流智慧配送业务纵向集成提供可靠的数据。

应急物资配送中心选址-路径优化研究

1.引言突发事件,如自然灾害、突发公共卫生事件等,严重侵害了各国人民的生命安全和社会经济的进一步发展。在重大突发事件发生后,需要将大量的应急物资运送至需求点,用于救援活动的开展。因此,如何快速决策出配送中心的位置和配送路径,将物资及时地送达。

基于递归神经网络算法的电子物流配送系统配送路径优化

传统电子物流配送系统无法有效优化配送路径,需要花费大量的时间进行路径搜索,从而导致分配成本的增加和效率的降低。因此,提出了递归神经网络算法(RNNs)的物流分布路径优化模型,并将递归模糊神经网络算、与布谷鸟搜索算法(CSA)与群体智能算法(ACO)进行电子商务物流分布路径比较。实验结果表明,递归模糊神经网络算法可以实现电子商务物流分布路径的优化,与群体智能算法和布谷鸟搜索算法相比,递归神经网络算法的最优路径长度分别减少3.7 km和3.5 km,并且在迭代200次数的条件下,递归神经网络算法可以获得最短配送路径。

电商物流配送模式对消费者满意度的影响研究

电子商务时代,物流配送已成为衡量电商成功与否的关键因素,电商物流配送模式的选择与创新直接影响消费者的购物体验和满意度。随着消费者需求的日益多样化,电商企业需因势利导,不断优化物流配送模式,以提高服务效率和质量。从快递公司配送到自有物流,从众包配送到集运与拼单,各种模式的选择和应用都体现了电商物流的多样性和灵活性。基于此,本文深入探讨不同配送模式对消费者满意度的影响,以及电商企业如何通过优化物流服务提高消费者满意度,从而帮助企业在激烈的市场竞争中稳扎稳打,赢得消费者的信任与支持。

生鲜农产品车辆和无人机组合配送路径优化及效果测试

【目的】为提升生鲜农产品的配送效率,提出生鲜农产品车辆与无人机组合配送路径优化方案。【方法】按照生鲜农产品冷链配送体系要求,采用模糊K-means聚类方法确定生鲜农产品配送中心;定义配送中心位置为车辆和无人机组合配送的起点,以生鲜农产品配送总成本最小为目标函数,利用蚁群算法和无人机物流车协调配送算法求解上述构建的目标函数,获取最低配送总成本的配送路径规划结果;引入安全启发函数优化蚂蚁转移规则,获取安全最高的无人机最优配送路径。再按照该方法,将生鲜农产品按照质量划分为重件和轻件,并计算重件和轻件在配送过程中产生的成本,获取在不同的总配送生鲜农产品快件数量下,优化前与优化后的配送成本。【结果】效果测试表明,该方法具有良好的聚类效果,簇类凝聚度(Davies-Bouldin, DB)指数值均低于0.15,可合理选取配送中心,保证配送中心的覆盖程度。并且通过对比该方法应用前后的数据对比可知,应用前重件和轻件的配送成本明显更高于应用后的成本。【结论】该方法可以更高质量地完成车辆和无人机组合配送路径规划,能够显著降低生鲜农产品的配送总体成本,应用效果满足应用需求,提升配送效率。

基于重心法的生鲜配送中心选址问题研究——以盒马鲜生为例

物流配送是连锁门店经营发展不可缺少的一部分,但纵观我国目前的很多连锁门店企业,普遍存在物流配送模式不够合理的问题,导致物流配送成本居高不下,物流配送的效率低下等问题的出现。本文以盒马鲜生作为研究对象,分析其配送中心的选址。首先,对生鲜产品以及配送的特征进行了分析,然后,针对成都青羊区盒马鲜生的配送现状,基于重心法对其配送中心的选址进行计算分析;最后,对选址的效果进行简要的阐述。

无人车辆配送路径规划探究

随着互联网技术和电子商务的高速发展,网上购物已经成为人们不可或缺的生活消费方式,快递业务量呈爆炸式增长,人工配送成本越来越高,社会对配送效率的要求也越来越高,以人工配送为主的传统物流配送方式已经无法满足社会需求。近年来,无人车辆技术的兴起为物流配送提供了一个可行的解决方案,路径规划是物流配送的主要问题之一,与传统的路径规划算法相比,强化学习算法具有在线学习的能力,它可以不断地从新的经验中学习和调整,不需要事先收集足够的训练数据。研究无人车辆路径规划技术辅助无人车辆进行智能路线规划,这对提升物流配送效率具有重要的意义。