基于联合配送的开放式动态车辆路径问题及算法研究

针对跨区域多配送中心多车型开放式动态联合配送问题,通过引入时间轴概念将动态问题转化为静态问题,建立考虑车载率的开放式车辆路径模型,提出多配送中心问题的整体算法和多车型的使用原则,强化物流资源整合和跨区域路径整体优化.利用云模型中云滴的随机性与稳定倾向性,改进遗传算法中交叉与变异概率的设置方式,采取“初始优化+实时优化”的两阶段求解策略,对开放式动态车辆路径问题进行实时再优化.最后,结合算例对模型和算法的有效性进行验证.     

面向新零售的生鲜连锁企业城市配送网络优化研究

城市配送网络优化是生鲜连锁经营企业实施新零售的关键环节,本文研究新零售背景下生鲜企业城市配送网络面临的多业态门店选址及末端需求点分配问题。本文系统考虑多业态零售门店选址布局及覆盖范围、冷链设施配置、冷藏品类选择等生鲜新零售特征构建非线性混合整数规划模型,并设计混合拉格朗日松弛算法求解模型,通过与CPLEX对比验证本文算法的有效性。根据典型生鲜连锁企业重庆果琳的实际数据,运用本文模型及算法得到重庆果琳多业态零售门店布局、门店线上订单覆盖范围、门店冷藏最优品类和门店冷链设施配置方案,并探讨需求规模变动、消费者自提意愿、线上订单规模和气温变化等因素对城市配送系统的影响。结果发现相比重庆果琳现有配送网络,优化方案平均成本降低2.52%;生鲜连锁企业损耗成本占总成本超过70%,配置冷链设施总成本仅降低0.32%;需求规模变动对城市配送网络及单位配送成本的影响较小;消费者自提意愿、线上订单规模和气温变化不影响城市配送网络结构且对总成本影响较小。     

碳排放影响下的动态配送车辆路径优化研究

本文考虑碳排放对动态配送车辆路径的影响,研究了客户需求点增减、客户需求量变化及配送路线交通中断三种情形下的配送车辆路径优化问题。首先,通过构建虚拟客户点,将动态车辆路径优化问题转化为静态车辆路径优化问题。其次,构建了基于改进遗传算法的动态车辆路径优化模型。最后,对比分析了考虑碳排放影响前后的动态车辆路径优化。研究结果表明：在满足时间窗要求的情况下,虽然考虑碳排放的动态车辆路径的总行驶距离增加了3.59 km,但碳排放成本和总配送成本分别下降了7.45%和1%;同时与静态车辆路径相比,在动态车辆路径问题中考虑碳排放可以使碳排放成本及总配送成本下降的更多,因此在动态车辆路径问题中考虑碳排放更具有价值意义。     

带模糊工作时间窗的多配送中心同时集散货物车辆路径问题

在线资源的特性使得配送车辆采用分时租赁的模式为客户进行服务,配送车辆路径问题呈现多模糊时间窗特性。本文构建了带有模糊工作时间窗的多配送中心同时集散货物车辆路径模型,以最小化配送成本、车辆使用数,最大化服务质量为优化目标。根据客户期望时间窗、硬时间窗、软时间窗,改进了线性梯形隶属度函数表示客户模糊满意度。模型的求解采用自适应大规模邻域搜索算法,通过引入多种群搜索机制和非支配排序操作,加快算法收敛速度、增强算法全局寻优能力。最后,通过算例求解验证模型和改进算法的有效性和优越性。     

时变路网下多中心电动车-无人机协同配送路径优化

针对车辆行驶时间依赖配送区域路网速度变化的多中心电动车-无人机协同配送路径问题,本文综合考虑配送区域路网交通信息,无人机最大飞行距离、承重能力,配送过程中电动车电池的荷电状态,以及车辆行驶速度、载重量等对电动车能耗的影响等,以总配送成本最小化为目标建立多中心车辆-无人机协同配送路径优化模型。根据问题特征,本文设计遗传大邻域搜索混合算法求解模型,该算法在传统遗传算法基础上,采用整数编码随机生成初始种群,通过无人机最大承重能力、飞行距离筛选无人机可服务的客户,然后确定车辆及无人机的配送路径生成初始解,并嵌入2组摧毁和重建算子进行进化操作。本文通过多组算例验证了算法及模型的有效性,并分析了车辆搭载的无人机数量以及车辆行驶速度对配送方案制定的影响。研究成果丰富和拓展了车辆路径优化的研究领域,可为交通、物流企业优化决策配送方案提供理论依据。     

多油品供给受限下多油库被动配送车辆路径问题研究

成品油供给不足将导致加油站油品订单无法完全满足,如何安排有限油品的合理配送对保障能源供给安全至关重要。为此,本文考虑有限供给下不同客户配送的优先次序,开展配送计划、车辆调度和路径优化等油品配送网络规划活动,对多油品供给受限情况下多油库被动配送车辆路径问题（Multiple Depot Vehicle Routing Problem,MDVRP）进行深入研究。首先,文章构建了考虑需求优先等级和配送成本的多油品多油库车辆路径规划多目标优化模型。其次,采用多目标粒子群优化算法（Multi-Objective Particle Swarm Optimization,MOPSO）对模型进行求解,以实现车辆高效调度和油品配送路径优化。最后,基于CNPC在青岛市部分油库和加油站点的数据信息,构建油品配送网络进行实证检验。算例结果显示,配送车辆路径经过优化后,生成Pareto非劣解集,配送成本显著降低,配送满足率明显提高,这也进一步验证了该模型及相关算法的可行性和有效性。     

考虑差异化服务时间的多车型电动汽车路径优化与充电策略研究

在政府政策大力支持以及社会环境意识不断增长的背景下,电动汽车在物流配送行业快速普及。电动汽车参与的物流配送服务需要物流专员、电动汽车和顾客三方协作完成。因此,在传统车辆配送路径优化的基础上,车辆的多样性、充电策略、人车的匹配以及服务时间差异化等因素都会影响物流运营成本。本文提出了考虑差异化服务成本的多车型电动汽车路径优化与充电策略问题并建立了该问题的整数规划数学模型。其次,提出了混合启发式算法MCWGATS,并通过多组算例验证了算法的有效性。最后,采用多组算例分析了多车型和差异化服务时间对运营成本的影响。实验结果表明,该模型有助于物流企业提高人员、物流车辆、服务时间等资源的利用效率,降低运营成本。     

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。     

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.     

震后伤员救援车辆两阶段规划模型及算法研究

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．     

基于改进多目标烟花算法的预制构件配送优化研究

在运输阶段,预制构件从生产工厂运送到施工工地,长距离、大体积、易损伤等因素导致其物流成本偏高,科学合理的配送方案有助于降低物流成本。本文基于运输成本、配送效率、配送时间等多维度的现场需求,建立了将运输成本作为第一目标,收货方的客户满意度作为第二目标,车队的平均实载率作为第三目标的混合车队配送模型。最后以预制构件生产工厂为算例,利用遗传算法的交叉变异过程对多目标烟花算法进行改进并对模型进行求解,从分析求解结果可以得出,该模型在有效降低了配送成本的同时,提高了客户满意度以及平均实载率,证明了模型的实用性与可行性。     

考虑同城配送的多产品多中心两级物流网络设计及车辆路径研究

随着快递行业的快速发展,快递企业单处理中心模式已无法满足多种快递产品的处理需求。同时,同城快递与跨城快递独立配送模式导致城市物流末端配送资源利用率低。为建立高效的城市快件配送网络,本文分析现有配送系统及多产品需求特点,设计了服务多种产品的同城-跨城配送相融合的城市配送网络,构建了多中心-两级配送-环线配送网络车辆路径优化模型,并建立以系统车辆路径总成本最小和快递包裹配送总时间最少的多目标数学优化模型。结果表明该模型能够有效区分各快递产品,降低处理中心的工作压力,缩短快递包裹平均配送时间,从而提高末端配送效率和资源利用率。针对该模型,采用非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)对其进行求解,结合算例验证了模型及算法的实用性与有效性。     

基于改进模糊遗传算法的混合车辆路径问题

本文建立了多配送中心、多车型、多产品的车辆路径问题的混合数学模型,提出了一种新的模糊遗传算法求解混合车辆路径问题,通过改进的模糊逻辑控制器实现交叉概率和变异概率的动态调整,以加快算法收敛速度并避免算法陷入局部最优解。采用标准算例进行对比,证明模糊遗传算法有较好的计算结果和计算效率,并用模糊遗传算法对混合车辆路径模型进行仿真测试,取得了理想的结果。     

整合逆向物流协同配送动态路径优化问题研究

整合逆向物流的协同配送面临着客户需求随机并发、行驶路径开环多变等不确定性挑战,这给配送路径动态规划和方案柔性制定带来了更严苛的要求.为此,使用"时间片"划分方式,将动态配送问题转化为一系列静态优化问题,提出了整合逆向物流的协同配送动态路径优化两阶段求解策略.首先,通过考虑车载量以及时间窗等软硬约束条件,构建以总物流成本最小和客户满意度最大的多配送中心协同配送初始-实时动态路径规划模型.其次,设计带有非支配排序与精英策略的多目标免疫遗传算法MOIGA对模型进行求解.最后,研究结果表明客户满意度与物流运营成本之间呈现悖反关系,高配送成本会带来高客户满意度,在相同成本支出情况下,MOIGA算法产生的规划方案客户满意度优于NSGA-Ⅱ、MOIA,这也验证了模型的有效性以及方法优越性.     

供需未匹配的多车场多车型多货品可拆分取送货车辆路径问题

取送货车辆路径问题在多点调拨系统普遍存在,属于NP-hard问题。该问题研究通常需考虑车场数、车型种类、货品种类、客户服务次数等诸多因素,已有文献多假设客户间供需已匹配、单车场、单车型、单货品和取送货需求一次性满足,优化目标多设置为总路径最短。而从企业运营实践来看,运输方案不仅要规划客户间访问路径,还需进行客户间供需匹配;运输成本不仅与运距有关,还涉及运输货品的重量和派车成本;运输网络中多车场、多车型和多货品更加常见,且客户需求量往往大于车辆装载能力。因此,本文首次尝试基于"运距×运量"的车辆路径成本和基于额定吨位的固定派车成本之和最小为优化目标,建立同时考虑多车场、多车型、多货品、客户间供需未匹配和需求可拆分的取送货车辆路径问题模型,并设计基于大规模邻域搜索的迭代局部搜索求解算法。该算法采用基于运输效率提升的贪婪思想来快速构建高质量初始可行解,并通过引入四种移除算子、两种修复算子和车场车型调整优化策略形成大规模可行搜索邻域以增强全局寻优能力。基于18个文献算例和6个企业实例的数值实验结果表明：1）本文提出的算法在求解质量和求解效率方面均优于相关文献中的算法;2）相对人工调拨方案,本文设计的方案能够帮助企业节约33%的运输成本和21%的车次。本研究不仅可拓展取送货车辆路径问题现有理论,而且可为企业实际运营提供决策支持。     

整合逆向物流协同配送动态路径优化问题研究北大核心CSCDCSSCI

整合逆向物流的协同配送面临着客户需求随机并发、行驶路径开环多变等不确定性挑战,这给配送路径动态规划和方案柔性制定带来了更严苛的要求.为此,使用“时间片”划分方式,将动态配送问题转化为一系列静态优化问题,提出了整合逆向物流的协同配送动态路径优化两阶段求解策略.首先,通过考虑车栽量以及时间窗等软硬约束条件,构建以总物流成本最小和客户满意度最大的多配送中心协同配送初始-实时动态路後规划模型.其次,设计带有非支配排序与精英策略的多目标免疫遗传算法M0IGA对模型进行求解.最后,研究结果表明客户满意度与物流运营成本之间呈现悖反关系,高配送成本会带来高客户满意度,在相同成本支出情况下,M0IGA算法产生的规划方案客户满意度优于NSGA-Ⅱ、M0IA,这也验证了模型的有效性以及方法优越性.     

基于需求预测的两级动态配送路径优化研究

针对传统响应式配送难以应对海量动态客户需求的困境,在此提出基于需求预测的两级动态配送路径优化方法。利用历史数据从需求预测、需求聚类和需求配额三个维度,处理电商物流配送过程中的动态需求;建立基于需求预测的单阶段和多阶段两级车辆配送路径优化模型,并针对问题特性利用分支定界算法与CW-禁忌搜索算法生成两个阶段的最优配送路径。最后结合实验案例对模型与算法的有效性进行验证,试验结果表明本文设计方法具有较好的动态场景适应度和客户响应能力。     

多车型车辆路径问题的量子遗传算法研究

本文在分析现有文献中多车型车辆路径问题中车辆使用优先原则的基础上,将车辆使用费用分为固定费用和油耗费用,并建立以配送总费用最小为优化目标的数学模型。设计量子遗传算法对模型进行求解,采用量子比特位设计染色体结构,改进遗传算法中交叉与变异算子,避免优秀基因不被破坏,设计快速寻优机制与最优保留机制,增强的求解效率。最后,结合算例对模型和算法进行了检验与分析。     

考虑自取服务和门到门服务的电动汽车物流网络优化策略研究

在环境意识增长与政府政策支持的有利条件下,电动汽车在物流领域得以快速发展。为提高物流服务的效率,降低企业运营成本,文中研究了考虑顾客服务策略的电动物流汽车服务设施选址与配送路径问题。采取顾客自行取货与配送人员送货上门相结合的多样化服务策略,使得服务站点的建设成本、顾客点配送路径成本以及服务站点补货路径成本之和最小。建立了整数规划数学模型,允许配送车辆在服务过程中前往服务站点接受充电服务。其次,提出了基于改进节约算法和禁忌算法的混合启发式算法MCWSA-TS。随后,在小规模算例将CPLEX运算结果与MCWSA-TS进行对比,证明了算法的有效性。最后,采用多组算例探讨了顾客取货半径对运营成本的影响,并对分离配送策略与联合配送策略进行对比分析。实验结果表明,多样化服务策略有助于企业满足顾客取货时间和取货方式的个性化需求。同时,兼顾运营成本与顾客满意度,促进电动汽车参与的物流服务快速发展。     

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。