带有进场时间窗的船舶分段堆场调度

为改善船舶分段堆场调度主要依靠经验的现状,建立了带有分段进场时间窗约束,以最小化分段移动度为目标的堆场调度模型.提出采用多链DNA遗传算法对分段的移动顺序、放置位置和运输路径进行优化,并分别采用5种阻挡分段移动策略进行求解.最后,以船厂实际生产数据作为输入,检验遗传算法的有效性和5种移动策略的调度效果.实验表明,多链DNA遗传算法具有较好的收敛性,通过不同输入参数下各种移动策略的对比,可知移动策略2的调度结果最优,能够有效减少分段的非增值运输.

需求可拆分Milk-run与Supply-hub协同的汽车零部件入厂物流优化

受能源压力、环保要求、消费者需求日趋多样化等因素的影响,汽车制造企业改进整车制造体系、优化成本、挖掘新利润空间迫在眉睫。零部件入厂物流作为汽车物流系统中最复杂的部分,其过程优化是降低汽车制造企业物流总成本的关键。为提高汽车产业链效益,降低零部件入厂物流成本,本文采用需求可拆分Milk-run与Supply-hub协同对汽车零部件入厂物流进行优化。利用需求可拆分的Milk-run方式代替干线直运方式进行集并运输。构建了具有单边柔性时间窗的需求可拆分Milk-run模型。运用改进的Tabu Search算法对模型进行求解。通过应用分析,结果表明本文提出的方法提高了车辆的装载率,减少了派车数量与行驶里程,降低了汽车零部件入厂物流成本。