基于时间窗和温度控制的生鲜商品物流配送优化方法

针对生鲜商品物流配送优化研究在对客户需求时间窗和生鲜商品温度控制合理结合方面存在的不足,考虑生鲜商品存在配送时效性强的特征,构建生鲜商品配送的物流成本和生鲜商品价值损失最小的双目标优化模型.首先,建立包含生鲜配送车辆的运输成本、温控成本、违反时间窗的惩罚成本的物流成本模型,并建立基于温度控制的生鲜价值损失模型;然后,根据模型特点设计考虑客户空间位置、需求商品温度控制和时间窗约束的改进K-means聚类算法,进而提出一种GA-TS混合算法,该算法结合遗传算法(GA)的全局搜索能力和禁忌搜索算法(TS)的局部搜索能力,通过与HGA算法、MO-PSO算法和IACO算法的对比分析,对模型及算法的有效性进行验证;最后,通过敏感度分析得到最佳生鲜商品配送温度和最佳聚类方案数,研究结果表明模型和算法是合理有效的,可为物流企业的生鲜商品配送优化提供参考和决策支持.     

生鲜电商配送的开放式时变车辆路径问题研究

针对生鲜电商配送的“最后一公里”难题,考虑到生鲜农产品的易腐易损性与生鲜电商通常采用普通车辆配送等现实情况,引入常温条件下生鲜农产品的鲜活度度量函数;分析城市路网的时变特性,设计时变路网条件下的车辆行驶时间计算方法;综合考虑客户需求量、时间窗、生鲜农产品送达客户时的鲜活度、开放式车辆路径与车辆灵活出发时间等因素,以总配送成本最小为目标构建具有鲜活度限制的开放式时变车辆路径问题优化模型,并根据模型特点设计一种改进蚁群算法求解。仿真实验结果表明：与封闭式车辆路径策略相比较,基于开放式车辆路径策略的改进蚁群算法能有效降低生鲜电商的总配送成本,减少车辆使用数量,缩短车辆行驶距离,具有合理性与可行性。     

基于模糊时间窗的多目标冷链配送优化

随着生鲜冷链行业竞争逐渐白热化,成本高、时效性强、新鲜度难以保持等问题已成为制约冷链物流配送的瓶颈。为提高生鲜配送效率,考虑客户满意度,以货损成本、惩罚成本等综合配送成本最低为目标函数,构建了一个多目标配送路径优化模型。设计带精英策略的非支配排序遗传算法（Elitist Non-dominated Sorting Genetic Algorithm,NSGA-II）求解该问题,利用Solomon标准数据集进行仿真模拟实验。实验结果对比分析表明,考虑满意度时冷链物流配送所需车辆更少,总路径长度更短,设计的算法可以在较短的时间内获取到帕累托最优解集,能够有效地解决模糊时间窗下的配送路径优化问题。     

生鲜农产品冷链物流低碳配送路径优化研究

综合考虑配送车辆的固定成本、运输成本、生鲜农产品的货损成本、制冷成本、配送过程中产生的碳排放成本，以及因未满足客户要求的服务时间窗而产生的惩罚成本作为目标函数，构建考虑碳排放的生鲜农产品配送路径优化模型，提出了解决该问题的一种结合2-opt局部搜索机制的改进蚁群算法，并用实例对模型及算法的有效性进行验证，同时对算法参数进行了敏感性分析。仿真实验及算法对比结果证明模型和算法是有效的，可以为物流企业的配送决策提供参考。     

考虑碳排放的物流网络优化模型研究

考虑碳排放的物流网络优化问题, 分两阶段建立考虑碳排放的配送中心选择与需求匹配模型和碳排放成本最小的配送路径优化模型, 通过两阶段模型的配合使用, 解决了物流网络中配送中心选址、不同物流节点间的需求匹配以及配送车辆路径优化等多种决策问题。对“考虑碳排放”与“不考虑碳排放”情况进行Lingo软件的数值分析, 结果表明：考虑碳排放的物流网络综合物流成本明显降低, 比不考虑碳排放的传统方法更具现实意义。     

动态需求下的基于医药前置仓的选址-路径问题

随着新冠疫情的发展,公众逐渐建立起通过互联网购买医药物品的习惯,发展高效绿色的医药配送模式迫在眉睫.通过建立考虑动态需求的选址-路径两阶段数学规划模型,解决医药前置仓的选址规划和配送路径设计问题.采用第三代非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅲ)对初始优化阶段和动态优化阶段分别求解,并用模糊聚类法筛选出最优方案作为动态优化阶段的初始状态.再与NSGA-Ⅱ算法进行求解时间、Spacing、HRS和PR等指标的对比分析,结果表明NSGA-Ⅲ的运行时间更快,解集分布更均匀,收敛效果更好.最后分别计算运输车辆种类和药房合作前置仓的固定成本总预算变化对成本、时间和碳排3个目标函数的影响,测试模型和算法的敏感性,说明第三方药品配送企业更适合使用中小型车辆完成配送任务,并设置相对充裕的选址预算.     

基于场景动态度的两级配送路径问题

针对城市配送过程中出现的交通限行和需求不确定性等问题,将配送周期划分为初始配送阶段和动态补货阶段,路径中包含枢纽型物流中心、配送型物流中心和客户,研究其共同构成的两级车辆配送路径优化问题.考虑到问题的动态性,提出前摄性需求配额策略及响应性补货策略,构建基于场景动态度的两级动态车辆路径问题数学模型.设计融合扫描算子的禁忌搜索算法,完成车辆初始阶段的配送路径优化;根据场景动态度,设计修复/更新性动态客户的响应策略,快速响应动态需求.最后,通过仿真算例验证模型和算法的有效性,实验结果表明,所提出的设计策略能够有效降低动态客户对低动态度应用场景初始路径的干扰,并简化高动态度场景下的路径优化复杂度.     

基于区域—负载均衡策略的两级车辆路径优化研究

为提升由城市仓库—前置仓库—消费者组成的多阶段物流运输效益,提出基于区域—负载均衡的优化方法。首先,基于K-means聚类设计区域划分策略;其次,构建基于距离准则的聚类中心—前置仓库最佳匹配机制,从成本最小化视角给出负载均衡策略;然后,构建两级车辆路径优化模型,基于禁忌搜索算法设计多层求解策略;最后,通过数值实验与灵敏度分析验证所构模型及方法的有效性,通过对照实验分析仅考虑区域划分、同时考虑区域—负载均衡、不考虑区域—负载均衡三种情景下优化结果。研究成果揭示了区域—负载均衡与路径结果的内在关系,可为实现多阶段物流运输效率与成本的双重优化提供理论及方法支撑。     

考虑末端配送方式感染风险及消费者满意度的车辆路径问题研究

在商品供应链中，生鲜配送成本过高是亟需解决的问题。本文考虑疫情的感染风险对生鲜配送路径优化问题展开研究，以最小化物流成本和最小化感染风险为目标构建模型，设计优先级三层编码方法，使用NSGA-Ⅱ求解问题。在此基础上，增加逆序邻域策略改进NSGA-Ⅱ，提高算法的收敛性。最后进行数值实验，验证了模型的可行性以及改进算法的优越性。     

生鲜产品的纯电动冷藏车配送路径问题研究

根据生鲜产品和纯电动冷藏车的特性，研究了供应商使用同一车型的纯电动冷藏车给需求多样化的零售商配送生鲜产品的路径优化问题，考虑了车辆在行驶途中可以多次前往充电站充电以及零售商对于被服务时间的要求，以总配送成本最小为目标，构建了有客户软时间窗约束和车辆里程约束的生鲜产品配送路径问题的数学模型，以Solomn标准算例为基础构造算例，并设计了蚁群算法对模型进行求解，得到了包括充电计划在内的车辆路径方案，并与传统冷藏车配送路径方案相比较，结果发现两种方案的总成本相差不大，纯电动冷藏车虽然路线长度更长，但是可以减少温室气体的排放，运输成本较低，并且享有政府补贴，更加符合供应商的需求。     

Cooperation and profit allocation in two-echelon logistics joint distribution network optimization

Collaborative two-echelon logistics joint distribution network can be organized through a negotiation process via logistics service providers or participants existing in the logistics system, which can effectively reduce the crisscross transportation phenomenon and improve the efficiency of the urban freight transportation system. This study establishes a linear optimization model to minimize the total cost of two-echelon logistics joint distribution network. An improved ant colony optimization algorithm integrated with genetic algorithm is presented to serve customer clustering units and resolve the model formulation by assigning logistics facilities. A two-dimensional colony encoding method is adopted to generate the initial ant colonies. Improved ant colony optimization combines the merits of ant colony optimization algorithm and genetic algorithm with both global and local search capabilities. Finally, an improved Shapley value model based on cooperative game theory and a cooperative mechanism strategy are presented to obtain the optimal profit allocation scheme and sequential coalitions respectively in two-echelon logistics joint distribution network. An empirical study in Guiyang City, China, reveals that the improved ant colony optimization algorithm is superior to the other three methods in terms of the total cost. The improved Shapley value model and monotonic path selection strategy are applied to calculate the best sequential coalition selection strategy. The proposed cooperation and profit allocation approaches provide an effective paradigm for logistics companies to share benefit, achieve win–win situations through the horizontal cooperation, and improve the negotiation power for logistics network optimization.     

考虑客户聚类与产品回收的两级闭环物流网络选址-路径优化

针对目前不合理的废旧产品回收以及物流活动产生的碳排放污染，提出了一种考虑客户聚类与产品回收的两级闭环物流网络选址-路径优化模型。首先，结合实际物流网络的动态性假设客户需求量和回收率的不确定性特征，以最小运营成本和最小环境影响为目标建立选址-路径优化模型；其次，对多目标进化算法进行改进，提出了考虑客户聚类结果的两级物流设施选址-路径问题求解算法；最后，对该优化算法进行算法性能分析，并以重庆市某企业为例进行了模型和算法验证。结果表明，所建立的模型和算法能有效降低决策难度并提高物流系统的运作效率，所求出的优化方案能减少物流运作成本和降低物流运输过程对环境的影响。     

面向冷链物流配送路径优化的知识型蚁群算法

生鲜电商、冷链宅配的盛行使冷链物流订单呈现出"小批量、多批次、易腐坏"的特点,进一步增大了城市冷链物流配送路径优化的必要性与难度.鉴于此,同时考虑顾客满意度和道路拥堵状况,构建最小化总成本的冷链车辆路径优化数学模型.为求解该问题,将知识型精英策略下的禁忌搜索算子和动态概率选择的知识模型融入蚁群算法,设计一种新的知识型蚁群算法.通过对模拟实例和真实实例进行仿真实验,对传统蚁群算法、基于禁忌搜索改进的蚁群算法与所提出的知识型蚁群算法进行对比分析,验证了所构模型和知识型蚁群算法的有效性.     

面向快递终端的物流配送服务系统设计

针对传统的物流配送服务系统存在物流路径开销大、配送效率较低等问题,提出一种面向快递终端的物流配送服务系统改进设计方法。结合路径优化控制进行物流路径规划,建立物流配送服务网络移动快递终端节点分布模型,采用智能路径规划方法,实现物流配送服务系统的快递路径规划优化。在算法设计基础上,结合C/S面向对象模型进行物流配送服务系统的软件开发设计,物流配送服务系统的软件包括数据库管理模块、信息集成处理模块、人机交互控制模块和终端服务模块等,结合RFID射频识别和APP技术,实现系统优化设计。测试结果表明,采用该方法进行物流配送服务系统设计,降低了物流路径开销,提高了物流配送的效率。     

考虑时效性和品质性满意度约束的易腐品冷链物流配送

针对易腐品冷链配送环节存在的成本高、碳排放量大、客户满意度低等问题,从易腐品配送的时效性和品质性两方面度量客户满意度,并以此为约束考虑配送过程中的固定成本、运输成本、货损成本、制冷成本、惩罚成本以及碳排放成本,构建以总成本最小为目标的易腐品冷链配送车辆路径优化模型,设计改进遗传算法求解优化模型,分析求解算法的复杂度.数值实验结果表明,所设计的求解算法总能获得总成本更低、产品新鲜度更高以及碳排放量更少的配送方案,同时表明改进的遗传算法相比于传统遗传算法在成本节约以及客户满意度提高方面具有一定优势,在一定程度上验证了所建模型的合理性及求解算法的有效性.     

基于改进粒子群算法的异质车队二级IRP优化

针对供货商管理库存（Vendor Managed Inventory,VMI）模式下的二级库存路径问题（Inventory Routing Problem,IRP）,结合需求的波动特征,以二级库存路径问题系统总成本最小化为目标,建立异质车队的二级库存路径问题混合整数规划模型,并设计改进的粒子群算法对模型求解。数值实验分析验证了模型和算法的适用性和有效性,结果显示,使用异质车队不仅可以提高配送车辆的装载率,降低零售商的库存水平,还会减少二级库存路径问题系统总成本;敏感性分析表明,不论需求波动程度怎样变化,使用异质车队时二级库存路径问题系统总成本都会得到降低。     

电商配送中的车辆调度问题优化研究

电子商务环境下的物流配送产生了新的特点,在传统方式下建立的物流配送系统已不能完全满足电子商务的需要。针对电商配送终端客户具有配送需求量小、品种多、位置较分散的新特点,研究电子商务环境下的车辆调度问题,用聚类分析法划分配送区域,建立VRPTW模型,采用遗传算法对模型加以求解。通过仿真实验,与传统的VRP模型求解进行比较,发现优化后的成本比未优化的成本低,验证了关于VRPTW优化模型求解方法的有效性。     

服务差异二级选址路径问题及大邻域搜索算法

在电子商务背景下,物流公司为了实现及时交付并缓解交通拥堵,可按照客户不同的服务需求,将其分为自取型和配送型,进而选择开放自助点或配送点对客户进行服务。自助点和配送点作为二级物流设施,配送中心作为一级物流设施,由此形成了二级选址-路径问题。在配送车数量约束、自助点容量约束等限制下,兼顾客户点物品回收,以总物流成本最小为目标,建立考虑服务差异的二级选址-路径问题模型。设计自适应大邻域搜索算法进行求解,通过Nguyen的2E-LRP算例进行测试,更新了1个算例的全球最优解,其余算例达到或接近最优解,平均Gap值在1.22%以内,验证了算法的有效性及良好的收敛性。实际案例模拟分析验证了模型的有效性和适用性,可以为相关物流企业提供决策依据和参考。