简介:摘要:物流是物流企业满足客户需求的过程,从供应点到货物通过运输、储存、配送和处理多道工序到指定地点,被誉为促进经济发展的“第三利润源泉”,伴随着信息技术的不断发展,物流的各个方面都得到了进一步优化,特别是物流运输和仓储,实现了智能运输和仓储。但是物流和信息分配和情报还有待进一步改进,主要是因为物流和分配相对于其他环节比较复杂,在很多情况下涉及到双向运输,在双向运输的情况下,运输车辆路线规划也面临着一定的复杂性,需要考虑到客户的需求,还需要考虑运输成本、运输条件等因素,因此,目前在物流配送中,双向运输车辆的规划问题是物流企业在进行路线规划时需要综合考虑的因素,以便制定合理的分配方案,根据双向运输车辆路径优化的复杂性,选择蚁群算法来解决这一复杂问题,然后通过仿真验证蚂蚁群算法下形成的分配方案,从而解决双向运输车辆路径优化问题。
简介:带柔性时间窗的开放式车辆路径问题(OpeningVehicleRoutingProblemwithFlexibleTimewin—dows,OVRPFTW)对物流配送中的延迟或者提早具有一定程度的容忍.本文首先建立了OVRPFTW的数学模型,然后分别将Sine映射,Chebyshev映射和Logistic映射引入基本蚁群算法,构建了三种混沌蚁群算法,并将其用于求解OVRPFTW.算倒测试表明:Sine映射和Chebyshev映射能够明显地改进基本蚁群算法的优化性能,基于Sine映射和Chebyshev映射的混沌蚁群算法的求解性能优于基本蚁群算法和基于Logistic映射的混沌蚁群算法.
简介:目前,随着电动汽车的普及,物流企业逐渐重视电动汽车的应用。本文考虑到电动汽车在实际应用中的行驶里程、充电耗时以及配送时间等因素,研究含时间窗的电动汽车车辆路径问题,建立了相应的混合整数规划模型,然后改进分支定价算法以求得其最优解。改进的分支定价算法首先根据Dantzig-Wolfe分解原理将原问题分解为基于路径的主问题(MP)和求最短路径的子问题,然后用列生成和动态规划算法在主问题和子问题之间进行迭代以求得主问题线性松弛后的最优解,最后采用基于弧的分支策略求得其整数解。通过用改进的Solomon算例的实验数据,与CPLEX比较验证了模型和算法结果的准确性,并对该问题进行了灵敏度分析,证明了本文提出的算法具有一定的应用价值。
简介:摘要:冷链物流是指使蛋、肉、水果、禽、蔬菜和水产等生鲜农产品从产地捕捞、屠宰以及收集后,在产品的各个环节都处于低温环境下,保证了产品的质量安全和食品品质、最大程度的防止了污染、降低了损耗。随着城市化进程的加快以及人们对冷链品需求的日益增加,为满足市场需求、提高自身市场竞争力,冷链配送企业不断扩大车辆数目和配送中心数量。作为冷链物流的一个重要环节,冷链物流配送被认为是物流行业中的“最后一块蛋糕”。通过科学合理的优化冷链物流配送车辆路径,可以实现降低配送成本,保证冷链产品质量,提高客户满意度的目标,因此,研究冷链物流配送车辆路径优化问题具有十分重要的实践价值。
简介:摘要:本文研究了无人驾驶车辆的动态路径智能规划及协同优化。通过提高车辆自主感知和处理路况信息的能力,避免事故发生;实现车辆行驶路线的动态规划,根据实时交通情况进行调整;采用协同优化算法,提高车队的整体效率和安全性;加强车辆对周围环境的智能认知和响应能力,提高行驶的精确度和可靠性。本文从车辆感知和决策、动态路径规划、协同优化等方面进行研究,并设计相应的算法和系统。通过仿真测试以及在实验室内和真实道路上的实际测试,验证和评估该系统的性能和可行性。该研究为未来无人驾驶汽车的商业化应用提供了更好的技术支持和服务体验,对于推动自动驾驶技术的商业化和普及化,促进汽车行业的智能化具有重要意义。