沿河发展型城市物流配送路径的优化模型及算法

针对沿河发展型城市物流配送路径的优化问题,建立相应的数学模型,并在传统物流配送路径优化问题的经典算法——遗传算法的基础上,提出了一种新算法。该算法通过设计一种选择性部分匹配交叉算子和选择性倒置变异算子,加快了最优解的搜索速度,从而更快地求得最短回路,再结合沿河发展型城市的实际地理环境,得到符合实际的物流配送最优路径。通过实例和仿真分析,表明了算法的有效性和优越性。

面向物联网技术的商品最优配送路径选择模型构建

为了提高物联网环境下的商品配送路径规划能力,缩短商品配送的时间开销,提出基于网格分区域特征匹配的面向物联网技术的商品最优配送路径选择模型,采用不规则三角网规划方法进行面向物联网技术的商品最优配送路径搜索,建立商品最优配送路径的分区域特征匹配模型,采用自适应的网格分块融合方法进行商品最优配送路径的分簇规划设计,提取配送路径节点定位的统计特征量,结合相关性的模糊约束方法实现商品最优配送路径选择,提高商品最优配送路径选择的自适应均衡能力。仿真结果表明,采用该方法进行商品最优配送路径选择的自适应性较好,均衡度水平较高,在商品最优配送路径选择和物流路线自动规划设计中具有很好的应用价值。

基于物流配送最优路径选择的研究——以日本国内为研究对象

通过对日本国内物流行业的数据、政策及法律法规的研究,明确了日本国内政府与物流企业对于物流软技术的重视以及行动。本研究针对物流软技术中的配送最优路径选择问题,根据旅行商TSP问题与Dijkstra算法算出配送的相对最优路径。这两种算法中,得到相同情况下每种解的配送路线,再对TSP问题与Dijkstra两种算法进行比较并分析两种配送路线的成本和特点,提出最佳配送规划方案。

基于最优路径算法的快餐配送路径优化问题研究

随着快餐业的迅速发展,对快餐业中快餐配送问题的算法研究就愈发重要,快餐的配送问题,本质上就是最优路径问题,现在分析一种最优路径算法的基础上,结合快餐配送的诸多影响因子,对算法进行了优化。

连锁超市物流成本优化研究——怎样做到“天天平价”

在国内零售业尤其是连锁超市行业近年来大规模扩张,但遭遇物流"瓶颈"严峻考验的背景下对连锁超市行业的物流系统运作进行了研究。本文试图通过比较存储成本、运输成本和缺货成本,寻求最优配送模式和路径,并以美国零售业巨头沃尔玛为例,为零售企业解决配送问题和降低物流成本提供一些思路。