考虑多周期的多配送中心车辆调度优化

随着全球经济一体化的加深及消费者需求模式的快速变化,多周期多配送中心车辆调度问题的研究对推动物流行业的智能化、灵活化转型具有深远的理论与实践意义。针对当前物流配送领域中的多批次、小批量、多周期及区域化特点,提出了一种新的多周期多中心协同配送车辆路径优化模型,旨在同时最小化包含司机工资、车辆损耗等固定成本以及时间成本、燃料费等变动成本的总和,并尽量减少所需车辆数量。通过引入多周期整体法的求解思路,并与多周期分解法进行对比分析,采用改进的最大最小蚁群算法进行求解。实验结果表明,相较于分解法,整体法思路在物流配送成本上降低了2%,车辆使用数减少了9%,验证了所提模型及算法的有效性和优越性,对于降低物流成本、提高配送效率、增强企业竞争力具有重要的参考价值。

车辆调度问题的混合算法

针对多配送中心车辆调度问题,以及考虑到遗传算法与禁忌搜索算法各自的优缺点,建立了多配送中心车辆优化调度的数学模型,设计了遗传算法和禁忌搜索算法相结合的混合算法,该算法避免了遗传算法和禁忌搜索算法各自的缺陷,并进行了仿真分析。