制造企业成品运输的循环取货方式研究

目前,国内物流运输行业正进入一个加速发展的时期,从传统的简单运输配送,向提供综合的物流服务。随着物流业向全球化、信息化及一体化发展,运输在整个供应链管理系统中的作用变得越来越重要。特别是循环提货的应用,不仅可以降低企业的物流成本,而且可以供应链上的各方都由此获益,提高企业的核心发展竞争力。循环取货管理模式的应用不仅可以使供应链上的各个方面都收益,充分利用物流资源、提高效率、节约时间,使得企业的物流成本大大降低。因此,这种管理模式会在今后实际应用中被越来越多的采用,也会引起更多的研究和关注。     

基于产品新鲜度要求的保鲜成本投资与数量集配策略联合决策研究

文章以提供生鲜产品运输配送服务的物流企业为研究对象,考虑生鲜产品质量腐蚀特性,应用随机更新理论建立基于下游零售商产品新鲜度水平要求的保鲜投资与物流集配联合决策随机模型。模型分析指出单位时间的运输成本、集配惩罚成本与保鲜投入成本随保鲜投资决策与物流集配决策变化的内在规律。数值分析指出保鲜投资、物流集配及其联合决策的有效性和产品、成本、需求环境等参数与这些环境参数同时变化对保鲜投资决策、集配决策与企业运营成本的影响。     

基于VMI和TPL理论的汽车整车物流的系统动力学分析

本文针对我国汽车整车物流链库存成本居高不下的现状,基于VMI和TPL理论,运用系统动力学方法对汽车整车物流系统进行了改进,根据系统绩效指标的对比分析,说明改进系统有效性.     

时效性物流联运方式选择模型及其算法

在满足用户需求约束下合理选择运输方式是物流管理的一个核心问题.结合各种运输方式的技术经济特点,以实现时效性物流整体费用最小化为目的,建立了在时间和容量约束下的多式联运方式选择的0-1整数规划模型,该模型在多节点、多种运输方式的情况下是NP-Complete问题,常规算法难以求解,故设计遗传算法予以求解.算例显示,通过联合运输的方式可以从整体上达到物流最优,不仅可以实现物流的实效性,也可以降低物流成本.     

范县物流企业发展情况调查

<正>随着经济全球化和信息技术的发展,现代物流在经济发展中的作用日益突出。大力发展现代物流企业,能够有效地降低企业经营成本,提高流通效率和企业竞争力。为了摸清近几年范县物流企业经营情况,为此我们对范县物流企业发展现状情况进行了调查。一、范县物流企业发展现状目前,范县共有物流企业21家,多数是以进行货运代办、货物联托运、信息配载,业务以整车陪送和零担快运相结合。从事大型运输、储存、装卸搬运、流通加工等物流企业为主,对范县来说发展相     

浅谈物流企业的运输合理化

本文从当前物流发展的实际状况出发，初步分析了物流运输企业运输当中存在的各种不合理因素，从而提出如何有效的组织物流运输，正确的选择物流运输方式，缩短物流运输时间，节省物流运输成本，提高运输效率，降低企业成本，真正实现企业第三利润源泉的目的。     

浅谈改进企业物流成本管理

随着物流成本的节约给企业带来巨大效益的同时，更加需要加强物流成本的管理水平。物流成本管理已成为企业获取竞争优势的关健因素，本文时目前形势下的企业物流成本管理中存在的问题进行了分析，并提出相应的对策。     

考虑第三方物流竞争的第四方物流运输与库存外包决策

第四方物流在物流外包中的主导地位和第三方物流在提供服务时基于配送频率的竞争对物流外包产生重要影响。针对这一问题,本文建立基于价格、配送频率和需求分配比例的三阶段非合作动态决策模型和库存运输联合优化模型(ITIO)来分析4PL主导的业务外包和3PL之间的竞争,通过对比两个模型来分析决策权对个体和系统绩效的影响,并用算例验证了文章的结论。研究表明,在3PL同质且需求分配比例为0.5时,三阶段非合作动态决策模型的配送频率比ITIO最优值小29%,库存持有成本比ITIO最优值高41%,物流配送成本比ITIO最优值小21%,总成本比ITIO最优值大9%。库存运输联合优化模型虽然具有一定成本优势,但是其过分强调协调不利于3PL之间的竞争和提高。     

国内整车物流业前景分析

近年来,汽车消费的飞速增长,使得国内的整车物流业发展充满机遇.本文分析了汽车物流的分类及整车物流的特点,阐述了国内整车物流企业面临的挑战,并对国内整车物流市场的前景做出分析.     

寻找解决中国钢铁物流高成本的对策——物流信息化

近年来物流已经成为各行各业耳熟能详的名词,在快速发展的钢铁行业中也不例外。由于铁矿石、焦炭、煤等价格上涨,同时相关的运输价格也急剧上涨,导致钢铁物流成本大幅上升。因此降低钢铁行业物流成本成为钢铁企业亟待解决的关键问题之一。本文基于我国钢铁行业物流信息化存在的问题,分析了信息化对我国钢铁行业物流成本的影响,以致力于找到降低钢铁物流成本的方法,并根据我国钢铁行业物流信息化的现状提出了相应的对策。     

协作车辆路径成本分摊问题的 B-T Shapley 方法

多个企业协作配送能显著地降低物流配送成本和减少尾气排放, 研究协作配送模型与成本分摊方法是亟需解决的关键问题.传统经典成本分摊方法需要计算所有子联盟的协作成本, 在本问题中等价于需要求解2N-1个 (N为企业数量) 复杂的车辆路径问题.本文建立了多方协作车辆路径问题模型, 分析了协作配送成本分摊问题的属性.基于经典的Shapley成本分摊方法, 提出了B-T (Binary Tree) Shapley近似方法, 不仅将成本分摊本身计算复杂度由O (N22N) 降为O (N2log2N) , 而且将需要求解的车辆路径问题数量由2N-1个锐减至2N-1个, 从而能够在合理时间内完成协作配送问题的成本分摊.通过求解算例和实际案例, 计算结果表明, B-T Shapley的耗时与Shapley方法相比几乎可以忽略不计, 更重要的是B-T Shapley与Shapley的成本分摊结果之间仅有细微的偏差, 其平均准确度可以达到95%左右.     

基于混合蚁群算法的冷链物流配送路径优化研究

基于绿色物流发展理念，为企业寻求经济与环境达到双赢的局面，本研究将节能减排转化为绿色成本，融入路径优化问题中，建立以总成本最小为研究目标的冷链物流路径优化数学模型。针对蚁群算法初始阶段由于信息素不足导致收敛速度慢的问题，将A*算法与蚁群算法相结合，利用A*算法的全局收敛性和蚁群算法的正反馈性构造了一种混合蚁群算法。通过对实例进行仿真优化与对比分析，验证了模型和算法的有效性。     

基于电商承诺送达机制的多目标低碳MDVRP优化研究

针对存在多配送站的电商物流配送问题,首先,考虑实际装载量对物流配送过程中车辆燃料消耗量的影响,建立燃料消耗量模型,并结合电商平台的承诺送达机制,构建配送延迟时间函数。随后,提出了以最小化物流成本和延迟收货时间的多目标多配送站车辆路径规划问题,建立该问题的混合整数规划模型。再次,采用基于分解的多目标遗传求解算法对问题进行求解。该算法采用矩阵编码的方式,设计了基于贪婪搜索策略的启发式初始化方法,考虑到贪婪搜索策略容易陷入局部最优的劣势,在算法迭代过程中,允许部分不可行解存在以扩大解空间的搜索范围,并进一步设计了遗传算法的交叉和变异算子。最后,以具体物流配送案例进行数值实验,实验结果表明所设计的算法对求解本文模型是有效的。     

危险品集成物流管理系统选址—选线模型研究

以路网的危险度瓶颈限制为切入点研究了一类危险品集成物流管理系统选址—选线问题,对应于路网危险度瓶颈限制引入安全费用非递减函数,并根据运输工具的安全配置等级构造该等级下的子网络,物流系统的选址—选线结果随着路网的调整而不断变化.危险品集成物流系统的管理存在多个目标,文中首先分析了成本、风险和风险公平性等优化目标,在说明了建模的假设条件后,建立了基于路网危险度瓶颈限制的危险品集成物流系统选址—选线的多目标模型,并根据模型给出了一种启发式算法,最后用一个算例对模型进行了数值演算.     

越库配送下考虑时空距离的库门分配与车辆调度优化

针对越库配送下考虑时空距离的库门分配与车辆路径问题,建立以车辆派遣成本、运输成本、时间惩罚成本、越库内部操作成本总和最小化为目标的库门分配与车辆路径优化模型。根据问题的特征设计改进的自适应遗传算法,并根据时空距离生成初始解。通过对不同规模的算例进行对比和分析,验证了模型的正确性和算法的有效性,结果表明,所得出的库门分配和车辆调度优化方案可以有效降低越库配送中心的运营成本。研究成果拓展和丰富了越库配送下的车辆路径问题研究,能为物流企业优化配送方案提供理论依据。     

危险品集成物流管理系统选址-选线模型研究

以路网的危险度瓶颈限制为切入点研究了一类危险品集成物流管理系统选址—选线问题,对应于路网危险度瓶颈限制引入安全费用非递减函数,并根据运输工具的安全配置等级构造该等级下的子网络,物流系统的选址—选线结果随着路网的调整而不断变化.危险品集成物流系统的管理存在多个目标,文中首先分析了成本、风险和风险公平性等优化目标,在说明了建模的假设条件后,建立了基于路网危险度瓶颈限制的危险品集成物流系统选址—选线的多目标模型,并根据模型给出了一种启发式算法,最后用一个算例对模型进行了数值演算.     

考虑充电策略与电池损耗的电动汽车路径优化问题研究

针对目前研究电动物流车辆路径问题的文章未考虑电池损耗对运营成本的影响,且多在充电速率为恒定值的情况下对充电策略进行优化,本文将电动物流车辆在配送货物途中的充电时间和电池损耗成本纳入目标函数并建立了线性规划数学模型,统筹安排车辆行驶路径和充电策略使得物流企业整体运营成本最低。其次,提出了求解该问题的多阶段启发式算法MCWIGALNS。随后,通过多组算例验证了模型和算法的准确性。实验结果表明,考虑充电时间与深度放电成本的模型可以在配送距离不变或略有增加的情况下,较大幅度减少充电时间与电池损耗成本,到达降低运营成本的目的。最后,将算法实验结果与本领域已发表的成果进行比较,证明了MCWIGALNS算法对车辆路径问题具有出色的求解能力,提升了该问题理论成果的实用性。可以为物流企业电动汽车路径策略提供良好借鉴与帮助。     

突发疫情环境下考虑订单释放时间的零售物流配送路径优化研究

“新冠肺炎”疫情突发严重危及了人们的生活安全，而物流保障在疫情防控、保民生活、稳定社会方面却起到了重要支撑作用。以保证民生的零售物流配送为背景，本文研究考虑订单释放时间的车辆路径优化问题，以配送完工时间与运输成本的加权之和最小为目标，构建了线性规划模型,并设计了改进的迭代局部搜索求解算法。该算法采用基于多种邻域结构和改进的US算法的局部搜索过程以增强算法的寻优能力，通过引入大路径和最优分割过程获得高质量的初始解和打破机制以增强算法的搜索效率。同时，提出一些性质用于拉格朗日松弛算法，为本文研究问题提供高质量的下界。最后，数值实验部分通过求解标杆算例和文中算例验证了模型和算法的有效性，并对订单释放时间和模型参数进行灵敏度分析，结果表明本文模型和算法能够为零售物流配送的效率提升和成本控制提供有效的决策支持。     

基于改进蚁群算法的低碳车辆路径问题研究

全球气候恶化危及人类生存环境,物流运输过程中产生的大量温室气体则是祸源之一。本文考虑带有碳排放约束的车辆路径问题（VRP）,以车辆行驶里程最短和碳排放量最小为目标,构建了多目标的VRP非线性规划模型。提出了一种改进的蚁群系统算法对该模型进行求解,算法在更新路径上的蚂蚁信息素时引入了混沌扰动机制,此举能降低算法运行时陷入局部最优解的概率并有效提高算法的适应性。同时,对启发因子、状态转移概率、信息素更新等环节进行了优化设计,提高了最优路径的搜索效率。最后,数值仿真实验证明了该算法的求解表现优于同类研究常用的遗传算法和禁忌搜索算法,具有较强的全局寻优能力。在灵敏性和有效性的保证下,本研究所设计的改进蚁群算法能够较好地处理低碳车辆路径问题（LCVRP）。     

Adaptation of some vehicle fleet mix heuristics

Standard models used for the combined vehicle routing and vehicle fleet composition problem use the same value for the unit running cost across vehicles. In practice such a parameter depends on several factors and particularly on the capacity of the vehicle. The purpose of this paper is to show simple modifications of some well known methods to allow for variable running costs; and also to assess the effect of neglecting such variability. Interesting numerical results, measured in terms of changes in total cost or/and fleet configuration, are found at no extra computational effort.