乡村振兴背景下生鲜农产品上行集货路径优化研究

农产品上行“最先一公里”的集货问题是乡村经济发展中的重要一环,集货的效率直接影响农产品上行运输的经济成本。针对偏远农户集货成本高、集货不便问题,设计考虑农户协作的运输模式,建立协作距离最小化模型,实现偏远农户的协作匹配。在此基础上,以运输成本、货损成本、协作成本最小化为目标,建立农产品上行集货路径优化模型,并设计改进的节约里程-禁忌搜索算法进行求解。最后,案例分析的结果表明,本文所提出的模型和算法是有效的。

托盘装载约束下带时间窗的配送车辆路径优化研究

针对快递码放混乱等问题,本文引入可调节支撑结构高度的托盘作为装卸载体进行配送服务。首先,设计基于“砌墙”理论的托盘装载模式,提出托盘三维装载约束下配送车辆路径优化方案;其次,将装卸效率代入配送时间成本,构建平均车辆装载率最高和总成本最低的双目标优化模型;然后,结合托盘三维装载约束下配送车辆路径优化方案,设计托盘装载路径算法(Three-Dimensional Routing with Pallet,3DRP),并利用LN(LOH&NEE)三维装载算例进行验证,得到68.2%的装载率,验证了其在快递配送问题中的有效性;最后,本文对重庆市某快递公司的配送数据进行实例验证,方案最终结果显示,本文方法可以做到平均车辆装载率83.02%,且部分路径可以做到0时间惩罚成本。通过本文方案与传统三维装载方案的对比分析可知,将托盘作为载体进行快递三维装箱的优化可以兼顾车辆高装载率,并节约97.5%的时间惩罚成本,提高车辆利用率。

考虑外协策略的电动车辆路径优化研究

针对电动车充电时间较长,影响配送效率的缺点,提出一种考虑外协服务的混合配送策略,在电动车充电间隙将社会闲置运输资源整合到配送过程中。以最小化车辆固定成本、路径成本、时间窗惩罚成本和外协成本为目标,建立混合整数规划数学模型,并设计三阶段求解算法。结合重庆某物流企业进行实际配送案例分析,结果表明提出的外协策略能够减少总配送时间,有效地节约成本。

考虑外协服务的零售双渠道两级配送优化研究

近年来,线上销售市场逐渐成为零售企业的主攻方向,线上订单的配送效率也成为影响企业市场竞争力的关键因素,因此,如何实现低成本高效率的线上订单配送服务是零售企业亟需解决的难题。随着共享平台的发展,可将零售企业的线上需求与线下闲置的社会物流资源进行耦合,以此实现具有成本效益的线上订单配送服务。提出考虑外协服务的零售双渠道两级配送方案,即将社会中闲置可用的物流资源作为协作车辆和自营车辆完成线上订单的配送,建立以最小化配送总成本为目标的两级配送模型,并采用多阶段算法对模型求解。以重庆某超市为例对模型与算法进行验证,并对影响总成本的参数进行灵敏度分析。结果表明,通过外协服务的零售双渠道两级配送模式,可大幅减少配送自营车辆的行驶距离、配送时间及总成本,达到降本增效的目的。

时变网络下电动冷藏车配送优化研究

冷链物流是生鲜食品运输的关键环节,纯电动冷藏车作为冷链物流运输的主要工具,既能有效保证生鲜食品的质量,也符合国家“节能减排”的要求.为此,研究纯电动冷藏车参与的冷链物流配送问题.首先对时变网络下纯电动冷藏车的实际能耗进行综合分析,在车辆载重、电池容量和客户时间窗等约束条件下,建立总配送成本最小的优化模型;然后根据模型特点设计节约里程和禁忌搜索算法;最后结合重庆市某连锁超市的实际地理位置等数据验证模型和算法的有效性.

考虑前置仓协作的两级生鲜配送路径优化研究

针对生鲜配送优化研究中存在的易腐烂变质、送达时效性低、物流成本高、车辆载重率低等问题,传统的配送方式难以有效适应生鲜物流,为此提出了前置仓协作的两级配送路径优化策略。考虑生鲜运输的时效性要求,结合冷藏车辆的固定成本、制冷成本、惩罚成本因素,以总成本最低为目标建立数学模型,设计改进遗传算法进行求解,并通过仿真实例验证模型和算法的有效性。结果表明,相比于前置仓传统的独立配送策略,前置仓协作的两级配送策略能够有效地降低配送成本。

基于众包平台的跑腿代购即时配送优化研究

根据跑腿订单稀疏且取送货距离远,配送员收益依赖于配送距离等特征,为了提高跑腿代购订单的配送时效及配送员收益,建立实时订单分配与路径优化模型,设计基于滚动时域的远程直配与短程合单策略。运用数值分析的方法,验证该策略的有效性,并与普通众包合单策略进行对比研究,进一步通过配送员的车容量、限制配送距离和总订单数量等参数的敏感性分析研究其适用性。结果表明,所建立的数学模型及设计的策略在配送时效及配送员使用率方面存在优势,更适用于跑腿代购订单;增加限制配送距离,可以降低顾客等待时间,提高客户满意度;减少配送员总数或增加订单量,可以提高配送员收益与配送积极性;可以通过增加限制配送距离提高配送时效,通过减少配送员总数增加配送员平均收益。

基于时间窗指派的污染路径问题

考虑物流企业与客户对配送到达时间一致性的诉求,同时结合国家节能减排要求对车辆路径问题进行研究。物流企业需要在配送开始前为客户指派一个时间窗,由于客户具有配送前不确定需求的特点,通过引入需求场景概念,建立了以最小成本(碳排放成本和旅行成本)与最小配送时间为目标的基于时间窗指派污染路径问题的双目标优化模型。考虑到模型的复杂性,设计混合遗传—禁忌搜索算法。通过算例对设计的混合算法与构建的双目标模型进行分析,验证模型与算法的有效性,并与传统目标行驶距离最小和配送时间最小的指标进行数据对比分析。实验结果表明,基于时间窗指派污染路径问题的模型能够有效减少碳排放成本和旅行成本,但会引起配送时间的增加。

考虑负效应最小化的电动汽车补能诱导研究

随着政府对“碳达峰”等环保政策的贯彻落实,电动汽车凭借节能环保等优点得到了迅速发展。由于电动汽车续航里程短,充电时间长,且路网中的补能需求与充电桩存在时空错配的现象,导致电动汽车补能排队时间长和驾驶员产生里程焦虑等一系列负效应。为此,本文首先从整体路网补能负效应最小化角度,通过引入激励手段实现最优补能方案,建立电动汽车补能诱导双层优化模型。其中,上层为路网补能负效应最小化诱导激励模型;下层为带有补能站点选择的混行路网均衡模型。然后,采用遗传算法求解上层模型,下层模型通过Frank-Wolfe算法求解,得出路网中补能车辆的最优诱导方案。最后,以经典Nguyen-Dupius路网为例验证模型,并进行灵敏度分析。结果表明,尽管本文提出的补能诱导模型增加了规划者的激励成本,但总社会补能负效应成本降低,证明了补能诱导的有效性。

基于两阶段求解策略的动态电动车辆路径优化研究

由于政府对新能源汽车的补贴政策和市区对燃油车限行政策的实时,越来越多的物流公司在城市配送中广泛采用电动汽车。然而,电动车续航里程受限,需要在途充电或者换电,同时客户需求的动态性以及充/换电设施的排队等现实因素也应该被考虑。为此,提出了分阶段策略求解动态电动车辆路径优化问题,并建立了两阶段的EVRP模型。其中第一阶段针对静态客户建立了静态EVRP模型,第二阶段在设计了换电站及动态客户插入策略的基础上,建立了动态EVRP模型以路径更新策略。最后,设计改进的CW-TS混合启发式算法来求解静态模型,设计贪婪算法求解动态模型。实验结果表明,模型与算法具有较好的适用性和有效性。

考虑外协服务的车辆路径优化问题

降低零售企业的末端配送成本是控制物流成本的关键,共享经济的发展为此提供了新思路。因此,针对零售企业末端上门配送服务成本较高的情况,提出了考虑外协的车辆服务策略,将有意愿进行单次交付的线下客户作为协作车辆配合普通车辆来完成线上客户订单的配送,建立了以最小化普通车辆路径成本,普通车辆使用成本,时间窗惩罚成本和协作车辆补偿成本为目标函数的数学模型,并设计匹配算法和混合遗传算子的模拟退火算法对该模型进行求解,最后结合算例对提出的算法进行检验与分析。

考虑时变交通拥堵的污染路径优化研究

针对城市配送过程中引发的交通拥堵问题,研究时变拥堵情况下车辆路径优化对碳排放的影响,为此引入车辆在行驶弧上的等待策略,建立以碳排放最小和行驶时间最小的双目标优化模型。设计改进的禁忌搜索算法对模型进行求解。最后进行算例分析,证明模型与算法的有效性,分析时间约束及等待策略对碳排放的影响情况。

基于前摄性调度的生鲜物流集货路径优化

随着国民生活水平的提高,人们对生鲜果蔬质量与安全的要求也越来越高。生鲜物流集货的"最先一公里"是影响生鲜果蔬最终品质的关键阶段。因此,为了更好地满足客户需求,根据生鲜果蔬的成熟规律及历史数据精准预测农户发出集货请求的信息,提出基于需求预测的前摄性响应策略,从而大幅度提高物流效率,保证生鲜果蔬的质量与安全。根据所提出的问题,针对生鲜物流集货阶段的特点,建立基于前摄性调度的集货路径优化模型,并设计节约里程禁忌搜索算法对模型进行求解。最后结合重庆某区县实际数据,对所提出的算法进行检验,实验结果证明模型的有效性。

基于双层规划的随机补能车辆均衡分配研究

随着我国人均汽车保有量不断增加,导致居民对能源需求持续提升,进而加剧了补能车辆在有限站点的集聚程度.基于实时交通信息,以路网补能总阻抗最小化为目标,建立了随机车辆补能分配的双层模型,其中上层为路网车辆均衡模型,下层为个体补能决策模型.结合驾驶员的个人偏好,考虑油价和站点排队程度两个诱导因素,设计了GA-MSA算法进行求解.最后在Nguyen-Dupuis路网上对模型和算法的有效性进行验证,结果证明本文所提出的模型及算法具有较好的适用性和补能优化效果.

带软时间窗的电动车辆路径优化问题

纯电动汽车作为一种新型的交通运输工具,其以节能、低碳以及绿色的显著优势已经被广泛地运用到各种物流场景中,但是其受到续航里程和充/换设施不健全等因素的影响,使得与传统汽车相比具有更高的使用成本。为了降低电动汽车在物流配送过程中的使用成本,研究了带软时间窗的电动车辆路径优化问题,建立了以最小化路径成本、时间窗惩罚成本以及车辆使用成本为目标函数的数学模型,并设计了节约里程加改进的禁忌搜索算法对该模型进行求解。最后,结合算例对提出的混合启发式算法进行了检验与分析。

基于场景动态度的两级配送路径问题

针对城市配送过程中出现的交通限行和需求不确定性等问题,将配送周期划分为初始配送阶段和动态补货阶段,路径中包含枢纽型物流中心、配送型物流中心和客户,研究其共同构成的两级车辆配送路径优化问题.考虑到问题的动态性,提出前摄性需求配额策略及响应性补货策略,构建基于场景动态度的两级动态车辆路径问题数学模型.设计融合扫描算子的禁忌搜索算法,完成车辆初始阶段的配送路径优化;根据场景动态度,设计修复/更新性动态客户的响应策略,快速响应动态需求.最后,通过仿真算例验证模型和算法的有效性,实验结果表明,所提出的设计策略能够有效降低动态客户对低动态度应用场景初始路径的干扰,并简化高动态度场景下的路径优化复杂度.

随机旅行时间的车辆路径问题及其可靠度评价

客户"准时达"要求使车辆配送可靠度成为新的研究方向,而城市道路拥堵增加了其研究难度.因此,考虑交通拥堵对车辆行驶时间的影响,建立基于时变的随机旅行时间车辆路径模型,同时引入可靠度评价模型以评估车辆行程的可靠性,并设计混合模拟退火算法对模型进行求解.最后结合重庆某超市案例给出详细配送方案和路径可靠度,实验结果证明了模型的有效性.

考虑风险约束的城乡两级运钞路径优化研究

现金等贵重物品在运输服务中存在被抢劫的风险,但现有的VRP文献较少考虑风险因素,因此考虑增加风险约束来规划现金押运的线路.在此基础上,提出了考虑风险约束的城乡两级金融线路优化问题.以押运路径成本、越库启用成本及押运车辆启用成本最小化为优化目标,建立了混合整数线性规划模型,设计了节约里程-禁忌搜索的两阶段算法,使用该两阶段算法对案例进行求解和分析.结果表明,在风险等约束下,使用两级押运线路能够有效的降低总物流成本.