电商订单拣选与配送的联合调度优化——基于考虑货箱卸货顺序约束的改进模拟退火算法

在电商物流环境下货箱在送货车辆中的堆码方式会影响订单拣选与配送的整体服务效率,文章综合考虑了配送过程中的卸货顺序约束,分析了不同堆码方式对卸货效率、拣选顺序和分批方案的影响。以拣选时间和卸货时间最短为目标,构建了考虑货箱卸载顺序约束的订单拣选与配送联合调度模型(IOPDS-BUS),并设计了改进的模拟退火算法(ISA)以获得更高效的堆码方式、分批方案与拣选顺序。结果表明,ISA算法能够解决IOPDS-BUS问题,且优于传统算法;IOPDS-BUS可以提高物流中心的整体配送效率。同时,在物流配送实践中,很难同时优化拣选时间和卸货时间,但可以拣选时间为代价优化卸货时间,从而降低物流成本,提高整体配送效率。     

考虑客户满意度的多目标多行程车辆路径优化

[目的/意义]多行程配送允许车辆在配送中心和配送点间多次往返,具有高效率、低遣车成本等优点,然而随着往返多次,车辆配送时间、次数发生变化,导致客户对服务水平产生不同的心理感受,同时兼顾满意度对多行程路径方案的优化也增加了难度.[设计/方法]以客户对服务时间和次数的要求,分别构建基于配送时间窗的满意度函数和基于服务次数的满意度函数综合衡量客户满意度,并结合取送货需求的随机不确定性,建立多行程配送的多目标优化模型,寻求运输成本最小和满意度最大.针对模型中需求的随机性和同时取送特征,引入随机机会约束规划,提出"点判断"实时调整策略,设计嵌套调整策略的灰关联多目标禁忌搜索算法.[结论/发现]通过算例,验证了模型和算法是可行和有效的.     

基于两阶段算法的带时间窗车辆路径研究

车辆路径问题(VRP)是研究在规定区域内如何规划车辆行驶轨迹来提高运输效率的调度问题。实际生活中往往有顾客对服务时间有自己的要求,因此对于特定时间内车辆路径问题(VRPTW)的研究不但可以提高运输行业配送水平,而且可以有效提高顾客满意度及车辆利用率,实现资金合理配置。通过研究大量配送环节的VRPTW问题并结合实际配送需要,构建运输成本最小的带有惩罚函数的目标函数并设计两阶段算法,将聚类分析和改进遗传算法相结合。通过MATLAB仿真计算和对实验结果进行比较,验证所建模型及算法设计能够有效解决实际问题,降低配送成本。     

基于改进蚁群算法的装配线VRPTD问题研究

用改进蚁群算法求解了装配线物料配送的VRPTD问题(带最后期限时间窗的车辆路径问题)。通过信息素动态更新设计,使改进蚁群算法具有自适应性,克服了传统蚁群算法在遍历寻优过程中容易出现停滞和陷入局部最优解的缺点。通过进一步对启发函数可见度进行改进设计,提高了算法的全局搜索能力。仿真结果表明,改进蚁群算法可以很好地求解装配线VRPTD问题,这对实际应用有一定的参考价值。     

物流中的时间约束模型

运用供应链管理过程中出现的最大最小时差,来讨论物流公司在货物配送过程中,如何较好地满足供应商或客户对时间的不同要求,以此来建立时间约束模型,解决调度中的问题。特别是针对客户对运输时间的要求为连续变化的情况,引入了参数规划的模型和解法。     

改进蚁群算法在合肥市包河区果蔬配送中的应用研究

路径优化是运输过程中必须考虑的问题。合理的路径既节省时间成本,又提高工作效率。文章引入蚁群算法和改进蚁群算法,利用算法的优越性,解决合肥市包河区处于快速发展状态下居民对果蔬需求的现实性,进而需要研究果蔬配送过程的路径问题,基于找出最优路径解,运用蚁群算法与改进蚁群算法解决果蔬配送,并对两种算法求出的解进行对比分析,找出最短路径,结果说明解决包河区果蔬配送路径的必要性,也说明算法在新环境中的适应性。     

多车场集送一体化车辆调度问题及其遗传算法研究

针对物流配送中的多车场一体化车辆调度问题提出了智能处理方法,采用了基于自然数的一体化配送对路径表示方式,用里程约束来控制车场的插入,以增加惩罚的方式加入时间窗约束。并且根据具体约束情况设计了改进的遗传算法,采用了动态染色体、改进的交叉和变异法、内部扰动和外部扰动等技术,提高了遗传算法的优化效率和优化效果。介绍了此算法的原理,给出了具有一个代表性算例试验结果和结果分析。试验结果表明了此方法对优化有里程和时间窗约束的多车场一体化车辆调度问题的有效性。     

非线性极大极小问题的一个有效算法

针对一类非线性约束极大极小问题,利用极大熵方法将其转化为带等式、不等式约束的非线性规划问题,给出了一种梯度投影算法,解决了一般约束的非线性大系统优化问题,该算法初始点可任意;同时证明了该算法的全局收敛性。初步的数值试验表明,对于该类极大极小问题,算法有良好的数值表现。     

求解度约束最小生成树的一种启发式方法

针对网络设计和优化中度约束最小生成树问题,提出了一种基于贪心思想的启发式算法求解度约束最小生成树.在最小生成树的基础上,将超过度约束的顶点降低度数使之满足度约束条件.经大量数据测试并与其他算法进行比较,表明了该算法的有效性和通用性.     

多源多目标环境下配送中心服务半径的确定（模型研究）

面对日益高效、快速及个性化的客户配送服务需求,配送中心服务半径的科学决策和确定十分必要。本文在分析配送中心服务半径基本含义及其影响因素的基础上,针对多源多目标环境下配送中心服务半径提出了相应的数学模型,并通过数学模型对实体环境进行模拟研究,确定了一个区域内多个配送中心配送多种商品给若干客户时的服务半径。通过本研究,旨在为配送中心服务半径的科学决策提供借鉴。     

Study on Multi-Trip Vehicle Routing Problem with Stochastic Simultaneous Pickup-Delivery Demand

Characterized by high service efficiency and low vehicle cost, multi-trip distribution allows the vehicle to travel multiple times between the distribution center and customers in order to complete the delivery task. Dynamic and uncertain customer demand is common during delivery. Combined pickup-delivery integration pattern with stochastic customer demand, an optimization model for multi-trip vehicle routing problem is set up with stochastic simultaneous pickup-delivery demand. Due to the sudden and simultaneous pickup-delivery of dynamic demand, the original distribution scheme needs to be optimized and adjusted, and the multi-trip routing adjustment strategy of "real-time flexible point" is proposed. According to the stochastic characteristics of the optimization model, a stochastic chance-constrained programming transformation model is introduced. A hybrid algorithm with nested stochastic simulation and variable neighborhood tabu search algorithm is designed to find the optimal distribution path. Finally, an example shows that the optimization model and algorithm are feasible and effective.     

集配货一体化VRP问题的具记忆功能的模拟退火算法研究

针对集配货一体化车辆路径问题的特性,建立了考虑配送车辆出行固定成本、车辆出发满载系数等因素的更加符合实际的数学模型;并设计了一种带记忆功能的模拟退火算法求解模型,确保输出结果是每次寻优的最优解;最后通过算例计算,结果表明,算法求解更优,稳定性更好,计算效率也较高。     

考虑支线运输服务的多式联运网络优化

在多式联运网络优化的同时一并对支线运输服务方案进行综合决策,提出Ⅱ阶段决策方法。模型第Ⅰ阶段表述为0~1整数规划问题,对网络设计以及网络流运行进行规划,基于阶段Ⅰ的优化结果提出第Ⅱ阶段决策过程,表达为带时间窗的支线车辆路径问题。针对模型的Ⅱ阶段结构特点,以两个阶段相互影响和反馈为求解思路,设计以交叉熵为主体的启发式算法,采用算例分析方法证明模型和算法的有效性,最后将Ⅱ阶段优化模型与两个阶段分别优化进行对比,指出在模型与算法参数均一致的情况下可降低成本73%。     

Optimization for Vehicle Routing Problem with Cross-docking considering the Value of Time Window Service

The cross-docking distribution network has the characteristics of low storage and high efficiency, and the key to its implementation is the effective integration of internal coordination, sorting and external vehicle routing. Meanwhile, the complexity of the distribution environment increases the uncertainty of delivery time, making logistics service recipients perceive different service value. Combined with the prospect theory, the customer time window service value function is given. And a multi-objective optimization model for cross-docking logistics distribution aimed to find the lowest total cost and the largest value of time window service is proposed. Then, a hybrid algorithm combining tabu search algorithm and local search algorithm is designed to find the optimal solution. Finally, the simulation of the example verify the feasibility and effectiveness of the model and the algorithm.     

车辆路径问题的并行粒子群算法研究

设计了一种引入了模拟退火机制的并行粒子群算法.该算法结合了基本粒子群优化算法的快速寻优能力和模拟退火算法的概率突跳性,避免了基本粒子群优化算法易于陷入局部最优的缺点,提高了进化后期算法的收敛精度.将该算法用于解决车辆路径问题,实验结果表明该算法具有较好的性能.     

运用整合营销理论指导奢侈品营销

奢侈品消费者的特殊性决定了整合营销理论在奢侈品营销中的指导地位,奢侈品要在产品品质和创新上充分体现顾客的需求,强调满足顾客需求的成本甚于商品价格本身,给目标顾客带来方便是奢侈品营销渠道建立的指针,而与顾客有效沟通才能达到促销的最佳效果。     

以顾客满意和柔性提升为导向的第三方物流企业服务精细化管理研究--基于对淘宝用户的调查

调查结果显示,淘宝用户对第三方物流的服务满意度是差的,除了下运单的方便性、准点到达率、送货的速度三项指标的满意度勉强过半之外,其他的均反映不够满意,其中对灵活性、处理投诉的能力和服务态度三块的满意度尤其差。与此同时,顾客和物流公司对服务质量体系构建存在不一致,相比较物流的时效性,顾客对物流公司处理投诉能力更为看重。在时效性方面,一向被物流公司看重的送货速度已经不再是顾客期待的重点,取而代之的是货物的准点到达率。说明物流公司未能准确识别顾客的需求变化,同时也说明近年来物流公司注重网络信息系统的建设和公司运营效率的提高,在此方面已经获得了长足的进步,使得顾客在下订单的方便性及送货速度方面的诉求已经不再是突出问题,取而代之的矛盾是物流公司的灵活性、应变能力和纠错能力,这呼唤着物流公司早日实现精细生产,在大规模物流递送服务提供的同时,对例外事件加强管理,提高公司内部管理的柔性。     

有缺货限制的VRP蚂蚁算法研究

在经典VRP的基础上，结合实际背景提出一种缺货情况下的车辆路径问题，并给出基于蚂蚁系统寻优思想的求解方法。经大量数据测试，获得了较好的结果。