第四方物流协同路径定制问题研究

为了解决第三方物流(3PL)供应商面临的高运输成本问题,以第四方物流(4PL)供应商的角度,提出了多第三方物流供应商协同为客户定制路径的问题。针对该问题在模型求解上要同时考虑路径与3PL供应商的特点,设计了基于K-短路的混合粒子群(K-PSO)算法。实验分析中,通过K-PSO算法与遗传算法和枚举算法对不同节点数目以及不同3PL供应商个数下仿真算例的计算,表明了算法的有效性。最后,通过对3PL转运成本的改变,展示了4PL协同运输的优势。

基于合理多路径的路径选择方法的研究

本文不是只给出一条基于单目标的“最优”路径供司机采用 ,而是提供多条具有不同属性的“合理”的候选路径供司机选择 ,从而就更切合司机的实际需求。我们采用了“重叠惩罚”法作为有关k合理路径的算法 。

基于“节点删除”的多路径获取方法的研究

提出一种基于“节点删除”的多路径获取算法 ,可以用来为动态路径诱导系统 (DRGS)提供多条“合理的”候选路径 .该算法比传统的“k-最短路算法”和基于“重叠惩罚”的多路径算法更简单、快捷和有效 .

可替换路径选择的研究

动态路径诱导(DRGS)是智能运输系统ITS研究的一个重要方面,它的核心在于如何利用实时的交通信息,找出一条考虑司机路径选择行为的“最优道路”,减少车辆在道路上的逗留时间,进而改善城市交通。但这仅仅给出了一条基于单目标的“最优”路径供司机采用。采用改进后的K-最短路算法,提供多条具有不同属性的路径供司机选择,从而更符合实际情况。

考虑节点等待的时变第四方物流路径问题

第四方物流(4PL)是现代物流的重要研究方向。但大多研究忽略了不同时段上车辆流量不同而导致的行驶速度时变性。考虑到时变网络中在节点等待可能避免运输高峰的实际问题,基于中转节点允许等待的假设,本文提出了时变网络下考虑节点等待的4PL路径问题。根据网络中可能存在多个第三方物流(3PL)供应商的特点,建立了允许3PL供应商在节点等待的时变4PL路径问题的数学模型。并设计了基于K-短路的混合粒子群算法(K-PSO)。通过对4PL是否在转运节点更换3PL供应商以及对3PL供应商等待时间的分析,充分说明转换3PL供应商和在节点等待均能在保障完工的同时节省一定的运输费用。