基于C-W节约启发式算法的物流配送路径设计

本文从某生产加工型企业配送中心的实际问题出发，根据已知数据建立VRP问题数学模型，并且采用C-W节约式启发算法对车辆路径问题进行解答，逐步获得最优解。结果为该企业设计出优化的车辆配送路线以及车辆数安排，并且计算出每日车辆配送总费用。

启发式路径下节约里程的订单分批算法

基于电商配送中心人到货整箱拣选系统,考虑拣选器具和商品包装体积,构造以最大化里程节约量为目标的订单分批模型,提出基于启发式拣选路径下节约里程的订单分批算法,并结合某企业物流中心订单数据对该算法进行仿真实验。研究结果表明,基于启发式路径下里程节约的订单分批方法(D-eco)的求解效果优于先到先服务分批方法(FCFS)和基于相似度的订单分批方法(SBBM)。在5种不同订单池容量下,采用D-eco进行订单分批后拣货人员总行走距离平均比FCFS和SBBM多缩减了12%和2%。

车辆路线问题的平行节约启发式算法

在分析了车辆路线问题特征的基础上,建 立了数学模型,并给出了平行节约启发式算法。

基于节约算法的多车种分送式运输模型

启发式算法是借助于某种直观推断或试探来解决问题的方法。基于C-W节约启发式算法,加入了带车种的选择及价格差异对算法进行修正,以对非满载车辆路径及方案进行选择,优化函数目标。通过实例模型的计算,结果分析表明:在多车种选择及价格差别情况下,本算法能够起到一定的优化作用。

基于启发式算法的应急物流货运配送研究

在科技高度发达的今天,不可预测的突发性事件仍有发生,因此在现实应急系统中对于时间、物资等方面的需求仍需改进。该文主要研究在灾害发生时,以最短时间、最短空驶里程将救灾物资运送到灾区,采用启发式算法对单车型、多出救点、满载运输问题进行求解,从而达到在最短的时间内准确地将资源紧急配送到灾区且使空驶里程极小的目的。

集送货可拆分车辆路径问题的两阶段构造启发式方法

为了节能减排,提高物流效率效益,集送货需求可拆分的车辆路径问题是一个重要的研究课题,目标是在使用最少车辆的前提下最小化行驶距离。提出一种两阶段构造启发式方法来解决这个问题。第一阶段,采用扩展的多重启动迭代扫描算法和微调系数、在车辆容量限制下,根据集送货需求将客户域划分为子域,并确定每个子域的分裂点和分裂值。第二阶段,采用改进的Clarke-Wright节约算法来优化每个子域中的路线。基于Solomon基准数据集、按照需求重构数据集,验证算法的可行性和有效性。实验结果表明,可拆分集送货车辆路径优化对物流企业的运输非常有利,它可以减少使用的车辆数并提高平均装载率,降低总运输成本。

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。

并行的嵌套式遗传算法在库存路径问题中的应用

文章考虑了一个供应商和其多个分销子公司组成的2级供应链分配系统,商品通过有容量限制单一型号车辆从供应商到各个分销子公司,利用约数策略和遗传算法,达到"智能分区"的效果;在路径处理上,采取分担运输和直运相结合的策略,解决了订货量大于车载容量时面临的难题;在需求不变(供求不变)的情况下,给出几个成本因素对算法进行有效性分析,得出相应结论,并对并行和串行算法进行比较和优劣分析。

基于启发式带时间窗的车辆路径规划问题求解

车辆路径规划问题广泛地存在于现代物流行业中,该问题属于NP难的组合优化问题.随着客户需求的多样化、道路限行等因素的影响,该问题变得更加的复杂,采用传统的组合优化方法和运筹学方法往往难以求解.本文对一类常见的带时间窗的车辆路径规划问题进行了研究,根据时间窗参数来调整客户的优先级,以减少车辆的等待时间,由此改进了几个常见的启发式算法,并对56个常见的车辆路径规划问题进行了测试,实验结果表明,改进的节约算法在带容量约束的车辆路径问题中效果较好,改进的插入法则在带时间窗的车辆路径问题中具有优越性,另外,改进的启发式算法在4个测试用例上使用更多车辆时可使总路程优于已知最优值.

用于配送调度的节约法的又一种模式

在Ｃｈａｒｋｅ等人提出的配送调度问题中的节约法的基础上，作了一些补充。尝试兼考虑配送车辆的尽快卸载，从而形成在某些特定场合下更适用的节约法的又一种模式。

多约束条件的车辆装卸算法

多约束条件的有时间窗装卸货问题(PDPTW),由于它具有非确定型的多项式算法(NP)特性,求取精确解很难.通过引入“虚拟车辆”,以缩短线路的总时间成本为准,讨论了在复杂约束条件下车辆的多轮次分派问题,以求取最佳的线路车辆组合和得到最多的配送订单.并设计了以Clarke-Wright(C-W)节约启发式算法为基础的混合算法,求取近似解,最后根据算法的特征,提出了改进程序运行速度的方法.

汽车零部件Milk-run车辆调度优化模型和算法

为了寻求汽车零部件采用循环取货时车辆的最优路径,提出将每个供应商零部件循环、分批提取使车辆尽可能满载的建模思路,建立具有车辆容积、车辆到达时间窗、供应商供货动态时间窗、车辆最大行程约束的车辆调度优化模型,设计了用于求解该模型的改进启发式节约算法。最后通过算例验证了多重约束模型及算法的有效性。

货物作业车取送模型及算法研究

合理确定取送车作业顺序,有利于减少货车在站非生产停留时间,加速车辆周转,通过对取送车作业过程的分析,将其归纳为一个典型的旅行商问题,并建立了相应的数学模型,提出了求解最优调车作业过程的启发式节约算法,并结合实例进行了验算。此方法对优化车站各项技术作业过程有较好的实用价值。

一种求解汽车整车混载算法研究

运用改进的C-K节约算法的基本思想,将汽车整车装载与运输路线优化问题相结合统筹考虑,设计一个有效的启发式算法,求解运输车辆的多种车型合理配载及发运路线优化问题,得到较优解,在运输任务要求的时间内使运输费用降到最低,有效地解决汽车整车物流中多种车型的混装运送问题。

透明配送车辆优化调度算法

根据国内的道路交通状况和配送需求,我们提出了透明配送以减少客户等待的时间,并采用节约启发式算法优化配送线路,从而有利于提高客户的满意度和物流运输的效益。

C-W节约算法下武警支队运输保障问题

根据武警部队交通运输保障的一般性规定和节约性要求,简要分析了武警支队一级运输保障系统存在的弊端和基本原则,参考军事运筹中启发式算法的建模方法,并结合C-W节约算法的基本思想和迭代步骤,对武警支队运输保障的路线选择进行了科学合理的量化决策。C-W节约算法较好地将搜索规则和最终决策相结合,解决了运输保障的无用消耗问题。

带软时间窗的集货与送货多车辆路径问题节约算法

研究了物流配送中多车运输的集货与送货车辆路径规划问题,以增加时间惩罚费用的方式插入软时间窗约束,将租车费用、货车运输费用和时间惩罚费用三者之和最小作为优化目标,建立数学模型。采用启发式节约算法求解该模型,考虑时间惩罚费用和运输费用,比较每一配送节点上直接送货和间接送货的节约费用关系,求出最优配送路径。试验结果表明:当配送次数达到50次时,货车平均装载率仍能达到80%以上,该节约算法能减少货车空程行驶和租车次数,优化了全局费用。

汽车零部件入场物流循环取货车辆路径优化研究

针对汽车零部件入厂物流循环取货车辆问题,建立了车辆路径问题模型,对C-W节约启发式算法进行改进,运用案例验证了方案的可行性与经济性,获得符合所有约束条件的满意解,在配送总量一定的情况下,缩短运输距离,大幅度降低物流成本,文中的模型与算法对其他相关企业也具有借鉴意义。

带时间窗约束的配载车辆调度问题研究

运用启发式算法求解带时间窗约束的配载车辆调度问题。借鉴多重旅行商问题的模型结构,建立配载车辆调度模型。通过改进C-K节约算法,在线路连接过程中插入时间窗约束和车辆容量约束的检验子程序,排除不符合约束条件的线路构形,构造求解调度模型的启发式算法。并给出算例,验证调度模型和启发式算法的可行性。

物流配送路线模型优化及应用

在物流配送问题中,车辆调度问题(VRP)是一个关键问题,也是组合优化领域的前沿与热点问题。该文根据MG公司配送中心的特点,建立了该公司的VRP模型,运用启发式算法中的节约算法对MG公司配送网络进行了细致的优化,找到一个满意的方案。