有顾客时间窗和发货量变化的车辆调度干扰管理研究

为解决由顾客需求变化引发的物流配送干扰问题,提出基于干扰管理思想构建扰动恢复策略和方案.应用虚拟多车场实现车辆调度扰动恢复问题转化.提出车辆调度扰动恢复策略和扰动度量方法,以作为车辆调度干扰管理建模的基础;分析顾客时间窗和发货量变化造成的扰动并进行辨识.建立相应的干扰管理模型,提出归一化处理办法对VRPTW、MD-VRPTW和MDVRPTW干扰管理问题进行有效兼容;结合干扰管理模型的特点,改进基于顾客的编码表示方法,可以反映出车辆调度扰动恢复策略;根据干扰管理思想,设计遗传算法对干扰管理模型进行求解.给出了一个具有代表性的算例试验结果,算例结果及其分析表明干扰管理模型和遗传算法的有效性.     

浅谈单位内部车队管理现状与对策

如何为疾病控制和食品安全管理工作用车提供保障,是疾病预防控制中心车辆调度和管理面临的重要问题。本文针对惠山区疾病预防控制中心(卫生监督所、妇幼保健所)的车辆安全管理、车辆调度管理、驾驶员管理和车辆运行费用管理情况,通过查阅台账和问卷方式进行调查摸底,在肯定工作成绩的同时,找出工作中存在的问题,提出进一步完善车辆管理的意见和建议。     

有模糊时间窗的车辆调度组合干扰管理研究

研究带有模糊时间窗的车辆调度组合干扰管理模型及其混合遗传算法.采用时间窗模糊化处理方法,定义客户满意度函数,根据干扰管理思想对车辆调度中组合性干扰事件进行分析,从配送路径、配送成本和客户满意度三个方面进行干扰辨识与度量,建立基于模糊时间窗的车辆调度组合干扰管理模型;构造模型求解的混合遗传算法,将最佳客户插入规则与遗传算法结合,同时在算法中嵌入模糊优化程序以处理问题的模糊特征;进行数值实验,实验结果验证了模型与算法的有效性.     

带货物权重的车辆路径问题及遗传算法

考虑一个分销中心、多个零售商组成的分销网络系统中具有柔性车辆能力的带货物权重的车辆路径问题.并根据车辆的满载情况采用了不同的运输策略,即单点运输和多点运输方式.在多点运输方式下,与以往诸多研究不同的是,文章建立了一种基于货物权重的VRP模型——WVRP,即在安排车辆线路时每个零售商的货物需求量也作为一个因素考虑,尽可能使车辆优先供货需求量较大的零售商.最后,针对问题的性质,开发了一种基于划分的遗传算法PB-GA对问题进行求解,并与一般遗传算法及常用的启发式算法进行了分析比较.     

有顾客时间窗和发货量变化的紧急车辆调度研究

对紧急车辆调度系统进行了研究,探讨了紧急车辆调度问题实现的关键技术.对有顾客时间窗和发货量变化的紧急车辆调度问题,运用了禁忌算法(TS)进行优化.算法基于实数编码,应用GENI插入法产生初始解和进行邻域操作,设计了三种邻域,利用容量约束控制单条路径配送点数,采用惩罚函数处理时间窗约束,通过设计虚拟车场等方法实现了车辆的紧急调度.本文给出了一个具有代表性的算例试验结果,算例结果及其分析表明了此方法对优化紧急车辆调度问题的有效性.     

做好车辆调度工作的几点体会

<正>车辆调度是办公室日常事务的重要部分。不论是政府机关还是企事业单位,办公室工作人员往往要承担起车辆调度管理的工作职责。笔者简要总结近年来的车辆调度工作经验,以期与同行一起探讨交流。1.车辆调度要坚持原则。在安排调度车辆时,一般须遵循如下工作原则:一是"优先安排领导用车"原则。办公室车辆主要用于领导公务用车,以及接待来访客人、出席重要活动等情况用车。在派车前,应当事先征求领导的意见,看其是否有外出计划,或提前一天了解领导的工作计     

论如何提高机关事业单位车辆调度管理的效益

伴随着我国社会经济的发展,车辆成为人们出行的必备工具。机关事业单位作为服务于人民的职能部门,近年来在配备车辆资源,优化调度管理方面进行了一系列的调整。本文从分析机关事业单位车辆调度管理的特征出发,探讨了其中存在的问题;进而提出了优化与提高机关事业单位车辆管理效益的对策措施。     

电子商务下基于改进两阶段算法的有时间窗车辆调度优化

为满足电子商务下的物流配送需求,将传统车辆调度模型进行修改,将目标函数改为基于费用最小,在约束条件中增加时间约束、货物容积约束、车辆最大工作时间、多种车型、载重量限制和最大行驶距离等,以提高模型的适用性和通用性。由于有时间窗的车辆调度问题是NP难问题,采用改进两阶段算法进行求解。即第一阶段用模糊分层聚类法将客户群分成若干区域,在每个区域又用扫描算法分解成若干符合约束条件的小规模子集;第二个阶段对各个分组内客户点,就是一个个单独TSPTW模型的线路优化问题,因此,采用改进混合遗传算法进行优化求解,最后的算例仿真表明了算法的有效性和可行性。     

模糊需求信息条件下的实时动态车辆调度问题研究

将传统确定性车辆调度问题扩展为具有模糊特征的模糊车辆调度问题。在对模糊需求信息条件下的车辆调度问题进行简单描述的基础上,阐述了全面、实时地考虑所有可用信息的动态模糊车辆调度问题的求解思路,并通过引入决策者主观偏好和模糊可能性的概念,构建了该问题的数学模型,给出了解决该问题的一种实时启发式算法。最后,在最小化车辆行驶距离的目标下,通过随机模拟方法研究了决策者主观偏好值对最终决策目标的影响作用,并通过与非实时调度的比较验证了实时车辆调度的优越性。     

局内动态配送车调度管理及其竞争策略

提出了动态物流配送车辆调度优化问题——配送车在一度量空间中进行服务,度量空间中的任何一节点可能在任何时间提出服务请求,要求配送车将该点处的货物运送到另一点,每一个服务请求都有一个服务期限,若在规定的时间内某一服务请求不能被满足则将被取消,在考虑装/卸货所用时间的情况下,决策者如何以局内方式确定调度策略,使配送车完成的服务请求数最多.针对该不确定性条件下的管理决策问题,给出了两种局内管理策略,并利用局内问题及竞争分析理论,给出了不同载重量下(Q=1和Q=∞)的两种策略的竞争比.     

模糊信息动态车辆调度优化问题研究

针对车辆调度中的模糊信息问题,以车辆模糊行驶时间以及顾客模糊预约时间为模糊信息参量,采用细分顾客类别以吸收配送者知识系统的方法,分别以物流企业效用最大化和顾客效用最大化两种决策目标构建了2类模糊信息动态车辆调度优化模型,并给出了求解该类问题的蚁群算法.仿真试验分析了决策参数的变化对2类模型计算结果的影响,并给出了相关参数制定的依据.     

运力受扰的多车场车辆调度干扰管理问题研究

为解决物流配送系统中因运输车辆毁坏而产生的干扰问题,基于干扰管理思想提出了解决问题的扰动恢复策略与实施方案。在扰动度量的基础上,设计了多车场车辆调度扰动恢复策略,建立相应的干扰管理模型。针对多车场车辆调度干扰管理问题的特有属性,设计了一系列求解简化策略,有效简化了问题的求解空间。结合干扰管理模型的特点,使用改进的遗传算法进行求解。最后给出了一个算例,其结果证明了干扰管理模型与算法的有效性。     

推进甩挂运输发展的思路

甩挂运输是一种先进的运输方式,甩挂运输能够对大量散件货物的运输在较短的时间快速周转,实现货物堆放零库存,提高仓库利用率,减少货损货差、防污染、降低耗油量,达到环保的作用,能够运行网络化和实现智能信息平台的调度,提升科学管理水平.该文阐述甩挂运输优势、国内外甩挂运输的发展情况和存在问题,着重介绍福建省发展甩挂运输的思路和相关建议.     

基于多目标优化的模糊需求VRPTW动态管理

针对具有模糊顾客需求的带时间窗车辆路径问题,建立了最小化车辆行驶距离和最小化配送服务延迟时间的多目标模糊机会约束规划模型,提出了管理车辆服务模糊需求的动态优化策略,设计了嵌入模糊模拟的改进非支配排序混合遗传算法来求解模型。通过Solo-mon标准算例的仿真实验,不仅讨论了决策者主观偏好值对决策目标的影响,而且与传统车辆调度方法进行了对比分析,验证了该动态管理策略的有效性。     

第三方物流实施VMI配送优化的研究

笔者针对第三方物流实施供应商管理库存的运作模式,研究了如何在满足客户对货物送达时间窗要求的前提下,使得车辆综合利用率最优的问题,并以容积积载率、重量积载率、时间积载率为优化目标,建立了带时间窗限制的多车、多品种货物配装问题的数学模型,采用遗传算法对具体案例进行求解,最后用Flexsim仿真软件对优化前后的配装情形进行了对比分析。结果表明,该模型切实可提高车辆的综合利用率。     

多车次同时集散货物路线问题研究

研究了配送车辆数和车辆工作时间内有限的多车次同时集散货物路线问题,以车辆数和运输里程最小为目标建立了多目标模型,提出了允许不可行解的禁忌搜索法.该方法能同时解决路线安排和路线分配的问题,其中路线安排采用了4种邻域搜索方法和重起策略,路线分配采用了初次分配和二次调整策略.算例分析表明,该方法能有效地找到满意解,且采用多车次安排路线比单车次安排路线更加经济合理.     

基于粒子群算法的短期汽车租赁服务的调度优化问题研究

汽车租赁服务是一个服务分布网络化、客户需求不确定与汽车租赁服务短期供给不确定的行业,这就使得汽车租赁服务商会面临复杂的日常运营决策问题。混合了车辆升级的统一调度方法是降低供给与需求不确定的有效解决方案,可以提高汽车出租率和车辆利用率,满足客户需求,增加服务提供商的收入。本文正是基于此,提出了使用类子群算法求解的车辆分配、升级和调度优化的方案,算例表明这种方法可以有效提高汽车租赁服务的收入。     

基于免疫遗传算法的物流配送车辆路径优化问题研究

物流配送车辆的优化调度问题是近年来物流研究中的一个热点也是一个难点,传统的优化方法往往难以解决这类问题.本文提出一种新型免疫遗传算法进行物流配送车辆路径问题的优化规划.在遗传进化过程中,借鉴生物免疫机制对每个种群的染色体进行免疫算子操作,这些算子包括接种疫苗、各基因座多样性调整以及免疫选择.以运输费用最小为优化目标建立了物流配送车辆路径优化问题的数学模型,利用免疫遗传算法求得优化解,并通过具体实例以及免疫遗传算法与标准遗传算法运算结果的比较,验证了本文免疫遗传算法的有效性和优越性.     

车辆管理系统的设计与实现方法研究

针对大中型企业各类车辆信息管理混乱的局面，出现了各种版本的车辆信息管理系统。对于合理调度车辆，保障企业正常运转，具有十分重要的意义。本文介绍了几种车辆管理系统的设计与实现方法，为车辆管理部门选择车辆管理系统提供了依据。     

震后伤员救援车辆两阶段规划模型及算法研究北大核心CSCDCSSCI

不确定情景下的应急物资配送和车辆路径优化问题是目前国内研究的一大热点,其中震后伤员运送车辆调度及路径优化问题随着近几年地震等自然灾害的频繁发生也逐渐引起人们的重视.本文采用聚合优化算法对灾区进行应急救援区域划分,建立了以总救援时间最短和相对综合救援权重值最大为目标的救援车辆两阶段数学规划模型,设计了带三角函数变异的离散型萤火虫优化算法进行求解,并与常规算法求解结果做了对比分析.通过算例进行模拟实验表明,所提出的模型和算法可以有效解决地震情景下的伤员救援车辆调度问题,且改进算法的全局搜索性能更优.