救灾物流配送路径决策研究

根据救灾应急物资运输调度的约束条件,构建具有多品种物资的混装模型,提出一种救灾物流网络配送路径决策方法.应用Matlab工具编写程序,实现基于遗传算法的救灾物流网络配送路径决策方法,并进行了算例验证.结果表明,该方法可以快速有效地确定救灾物流配送方案,解决了总运输成本最小的车辆路线优化决策求解问题.     

基于距离测算的企业物流配送最优路径规划模型研究

针对当前企业物流配送总成本过高、配送距离过长等问题,提出基于距离测算的企业物流配送最优路径规划模型.测算企业物流配送时的车辆行驶时间距离与空间距离,将两者归一化处理实现配送距离测算;借助鲸鱼优化算法,通过包围猎物的形似搜索最优配送路径;为避免陷入局部最优解,融合莱维飞行与鲸鱼优化算法,选择最优配送路径;结合距离测算值与改进后的鲸鱼优化算法,构建企业物流配送最优路径规划模型.通过该模型选择捕猎路径最短的鲸鱼,将该鲸鱼的位置作为最佳鲸鱼位置并输出,实现企业物流配送最优路径规划.该模型可在城市内有大量需求点情况下,规划出最优路径,且规划后的路径能够有效减少配送距离、降低时间消耗.     

公共卫生背景下的城市应急物流配送模式研究

随着2020年新冠疫情的爆发,医疗物资配送的高成本问题愈加凸显.文章针对应急物流中配送路径选择问题,提出了考虑时间紧迫度的应急物流配送模型,致力于解决应急物流配送成本过高的问题.时间紧迫度的影响指标包括辖区面积、医护人员数量和药品缺口率;文章运用层次分析法对各个指标加权计算时间紧迫度,并对时间紧迫度进行聚类,根据聚类结果调整时间窗.将时间紧迫度与车辆运输模型结合,运用改进遗传算法对模型进行求解.计算结果表明,考虑时间紧迫度的情况下,使运输总成本降低了31.57％.通过对比研究,分析了考虑时间紧迫度对于运输成本的优化,验证了模型的可行性.该模型的构建,使应急物流配送模式的选择更加科学合理,促进了应急物流系统的发展,加快了应急物流体系完善的进程.     

最短路径扩散机制下实时可靠性网络路由选择方法研究

针对网络通信实时性、可靠性的要求,提出一种最短路径扩散机制下实时可靠性网络路由选择方法,依据链路质量对加入网络的节点构建逻辑路径,形成树状结构。将某节点与其它节点之间的可用物理链路看作辅助路径,得到Mesh形网络拓扑结构。分析了最短路径扩散机制,利用最短路径扩散机制对网络中全部节点构建最短路径信息。介绍了网络交通流和交通引力场模型,考虑节点对交通流的引力作用,将传输路径看作影响引力的指标,通过交通引力场实现网络路由选择。实验结果表明,所提方法在保证网络实时可靠性的同时,可减少能耗,降低数据丢包率,提高网络吞吐量。     

最短路径扩散机制下实时可靠性网络路由选择方法

针对网络通信实时性、可靠性的要求,提出一种最短路径扩散机制下实时可靠性网络路由选择方法。依据链路质量对加入网络的节点构建逻辑路径,形成树状结构。将某节点与其他节点之间的可用物理链路看作辅助路径,得到Mesh形网络拓扑结构。分析了最短路径扩散机制,利用最短路径扩散机制对网络中全部节点构建最短路径信息。介绍了网络交通流和交通引力场模型,考虑节点对交通流的引力作用,将传输路径看作影响引力的指标,通过交通引力场实现网络路由选择。实验结果表明,所提方法在保证网络实时可靠性的同时,可减少能耗,降低数据丢包率,提高网络吞吐量。     

基于物流配送系统的运输路径分析及应用

物流配送系统中运输路径的优化研究对于节约物流成本、提高物流效率有着重要的意义。经典Dijkstra算法在求解最短网络中两点间最短路径时，需要计算大量与最短路径无关的结点间的路径。占用了大量计算机的内存。本文在此基础上提出了改进算法，该算法避免使用含有大量无穷值的关联矩阵，节省了内存，使之更适合处理带有拐向限制和包含大量结点信息的最短路径问题。     

基于二叉树的有向双环网络的最短路径算法

定义了有向双环网络G(N;r,s)新的路由模型--二叉树模型,给出了O节点到二叉树模型任意一层节点的最短路径的路南策略.证明了有向双环网络的直径等于其二叉树的树高,研究了任意两节点之问的最短路径与其所在层及其相应位置的关系,给出有向双环网络任意两节点最短路径的算法.运用此算法,只需简单的算术运算和关系运算,就能快速求出任意两节点的最短路径.     

交通网络最优安全路径选择模型与算法

针对交通网络任意路段均可能发生中断的最小损失路径选择问题,提出交通网络最优安全路径选择模型,并设计了2种不同网络结构下最优安全路径选择算法.首先用模型计算任意一条路径上每条边中断后产生的从起点到终点最短替代路径长度的最大值,然后选择一条最短替代路径长度最大值最小且自身长度最小的路径.在网络中,当最短路径删除后该网络依然连通时,最优安全路径问题转化为最短路径问题,其计算复杂度为O(n2);当最短路径删除后该网络不再连通时,最优安全路径问题转化为最小最大问题,其计算复杂度为O(mn),且仅与网络中节点和边的数量有关.最后,结合交通网络的实际情况对最优安全路径进行了算例分析.     

基于混合量子遗传算法的外贸企业物流配送车辆优化调度

为了提高外贸企业物流配送车辆调度能力,提出基于混合量子遗传算法的外贸企业物流配送车辆优化调度算法。构建外贸企业物流配送车辆路径规划的地图网格模型,采用混合量子遗传算法进行外贸企业物流配送车辆调度的信息模拟,构建外贸企业物流配送车辆的移动规则模型,进行外贸企业物流配送车辆调度的路径规划。结合信息素导引方法进行外贸企业物流配送车辆优化调度的自适应控制,构建外贸企业物流配送车辆优化调度的混合量子遗传进化寻优模型,根据混合量子遗传路径约束寻优方法构建外贸企业物流配送车辆优化调度的人工智能算法,实现外贸企业物流配送车辆优化调度和人工智能控制。仿真结果表明,采用该方法进行外贸企业物流配送车辆调度的寻优能力较好,路径规划能力较强,提高了车辆调度效能。     

基于城市应急指挥系统的最优路径算法

城市应急指挥系统要求在事故发生时,计算出到出事地点的最佳路线的最短时间,其核心算法仍是最短路径算法.针对实际的城市道路网特点,对道路网络模型、道路拓扑结构和数据库结构进行构建.以优化的数据存储结构为切入点,在分析了经典的Dijkstra最短路径算法的计算速度瓶颈的基础上,提出了基于方向性的空间最优路径算法,使该算法具有更高的效率.     

城市开放场所应急疏散模型建立初探

针对突发化学事故中,人口密集的城市开放场所疏散问题,构建了以总疏散时间最小化为目标的疏散模型.该模型选择有优先顺序的多源点疏散人群,通过分析事故影响范围界定、疏散道路选择和安全避难所选择问题,构建了开放场所应急疏散模型的仿真环境.提出基于离散时间的最短路疏散思路,以及针对各最短路径的动态疏散方法.通过对各备选路线优化分析,求解最优解,以保证疏散时间最小.实现对最优路径的选取.通过实例分析,验证了所建模型的适用性和可行性.     

基于网络限制的最短路模型

带限制的网络是一类特殊的网络,如具有禁止通行限制信息的交通路网.由于此类网络的最短路径的求解是有后效性的,因此经典的Dijkstra算法等就无法用来解决此类问题.提出了一种路网带限制的交通网络最短路径建模方法.该方法将具有禁行限制的特殊网络转化成一个一般的网络模型,从而可用任一传统高效的算法完成对其最短路径的求解.     

最短路径子图

在大型网络中两节点之间的最短路径常常不止一条,而且在带限制条件的路径选择等应用上,常常需要找出多条最优或近优的路径.一些经典的单源最短路径算法,如Dijkstra算法,能找出一条从起始点到目的点的最短路径,但并不能求解两点之间的所有最短路径.本文给出了最短路径子图的概念,用于存储图中两节点之间所有最短路径信息,能够节约存储空间.并给出了最短路径子图构造算法SPSG,其时间复杂度为O(n e),比同类算法时间复杂度更低.随机网络模型的仿真结果表明:SPSG算法效率更高.     

基于改进蚁群算法的智能物流配送路径优化方法

针对交通日益拥堵情况下的物流配送路径的优化选择问题,提出了一种基于改进蚁群算法的智能物流配送路径优化方法.首先,对传统基于单一路径最短优化的思路进行了扩展,提出了基于多约束条件的最优路径质量评价函数,并推导分析了不同约束情况下的最优路径模型;然后,基于多约束条件对传统蚁群算法状态转移启发函数和信息素进行了改进,较好地改善了算法的动态优化性能.计算机仿真结果表明,本文方法很好地提升了复杂路况下最优路径的寻优精度和收敛速度,具有较好的应用前景.     

基于AS拓扑结构与网络服务分布的AS节点关键度分析

为了评估AS节点在实际网络中的关键度,有效发现实际网络中的关键AS节点,提出了基于加权有效最短路径定义的介数评估AS节点关键度的方法.首先根据valley-free原则计算有效最短路径,避免了一些在实际网络中无效的路径对衡量关键度的影响.进一步通过DNS测量网络重点服务在自治域内的分布情况,结合节点的网络服务权值衡量节点的实际关键度,克服了单纯从拓扑性质上无法较好地反映实际网络中关键度的问题.实验中根据AS关系数据集构建国内范围的AS拓扑模型,利用该方法对AS节点进行排名,并通过与基于介数和基于有效最短路径定义介数的评估方法的比较,验证了该方法能更好地分辨出节点对于实际网络中流量传输、服务提供的关键度.     

大规模多模式交通网络构建方法对比分析

针对目前大规模多模式交通网络构建方法对比研究的不足,对不同构建方法在计算效率与结果上的差异展开研究.首先,在6个不同规模公交网络上对比了公交区段和超路径2种网络表达方法对扩展网络规模的影响.其次,提出了公共交通站点与路网匹配连接方法,并使用节点压缩方法创建衔接网络.最后,在大规模多模式交通网络上,计算了10万对出租车载客行程OD的3种最短路径,并将其广义时间费用与实际出租车行程比较.研究结果表明：在计算耗时方面,路线>超路径>简单路径;在平均最短路径费用方面,简单路径>路线>超路径;与实际出租车行程相比,简单路径、路线和超路径最短路径费用更低的OD对比例分别为39.21%、41.29%和42.83%.     

突发性公共卫生事件下横纵结合应急物资配送模式

考虑到突发性公共卫生事件下的应急物资的时效性以及应急救援工作需要在多受灾点同时展开这一实际,提出了将疫区与疫区之间横向配送和物资分配中心与疫区之间的纵向配送相结合的应急物资配送模式。首先,在满足配送时间的前提下以总成本最小为目标,构建了横纵结合的物流配送路径优化模型;其次运用聚类分析和引入了逆转操作的遗传算法进行求解;最后通过算例仿真将提出的配送模式与常规配送模式进行比较。算例结果表明,提出的横纵结合应急物流配送模型使总成本降低了10.72%,惩罚成本减少了52.98%,验证了模型及算法的有效性和可行性,可为未来的应急物资配送问题提供参考。     

基于最短路径Dijkstra算法多尺度道路网中优化路径规划方法的研究

针对路径规划问题,论述了道路层次划分模型和多尺度道路网数据库的建立,提出了构建多级道路网拓扑结构的方法,在研究道路网络特征上,通过建立道路网模型,综合各路段的权值,应用一种改进的Dijkstra算法对道路进行最短路径分析;并给出了道路网络中多源最优路径的选取问题,得到了所要解决的多源最优路径问题.     

基于蚁群-免疫算法的组团弹性物流配送优化

为有效降低烟草配送成本,从配送与补货角度,提出组团式新型物流配送模式.结合位置、需求与补货周期等信息,将需求点按小组划分,建立了组团弹性配送优化模型.以配送路径最短为目标,设计了组团弹性模式下的蚁群-免疫算法,实现了对配送路径的优化和仿真.通过实验例证和对比分析,验证了模型可行性与算法的有效性.     

突发事件下应急冷链物流配送模型

以响应灾害事件发生后应急冷链物流资源调度时间最短为目标,构建了应急冷链物流调度的数学模型,并基于网络优化和线性规划优化思想,运用启发式算法对应急冷链物流调度模型进行求解,再采用MATLAB算法语言设计了冷链物流的仿真程序,最后提出相应的对策建议。