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城市冷链物流车辆路径模型优化研究

城市冷链物流车辆路径模型优化研究
城市冷链物流车辆路径模型优化研究

山东师范大学

硕士学位论文

城市冷链物流车辆路径模型优化研究

姓名:朱金峰

申请学位级别:硕士

专业:管理科学与工程

指导教师:郑明春

20091206

冷链食品运输路线优化

冷链食品运输路线优化 物流072 班 组员: 粱利英( 200700709075)、苏凤美( 200700709071)、 周冬梅( 200700709063)、梁小杰( 200700709078)、 蓝冬菊( 200700709060)、张欣欣( 200700709080)、 周群(200700709058)、钟玲(200700709047) 摘要 食品工业要进展,速冻食品是一条必经之路。冷链食品一样定义为适应于0-4储存的食品,冷链食品具有易腐,易变质的特性。与一样食品相比较,冷藏食品运输的特点是运输装备的专门性,即用冷藏设备进行运输:运输时效性,即在冷藏食品保质期内送达,时效性关于冷藏食品运输更为重要。如何在规定时刻内,以最低成本运达冷藏食品,是冷藏食品运输中要考虑的关键咨询题。运输成本要紧取决于运输路线,因此确定冷藏食品运输的最优路线是冷藏食品运输决策要考虑的要紧咨询题之一。

近年来,物流配送车辆路径咨询题的研究差不多引起了人们的广泛关注,但关于冷藏食品的运输路线优化的研究还不多见。本文按照冷藏食品运输特性,以物流运营商运成本最低为目标,考虑超出客户时刻窗的惩处成本,建立了冷藏食品运输路线优化模型。在路线优化方面,通过建立节约里程模型找出运输的最佳路径,从而节约运输里程、运达时刻,最终降低运输成本。 关键词:冷藏食品运输路线优化模型 名目 摘要1 名目2 一、背景介绍3 1.1中国食品冷链进展状况3 1.2我国冷链物流运输现状评判3 1.3我国冷冻冷藏食品市场和冷藏链物流进展4 二、冷藏食品运输路线优化模型的建立4 2.1模型建立的差不多思路4 2.2目标函数的建立5 2.2.1运输成本5 2.2.2惩处成本。5 2.2.3冷藏食品运输线路优化模型6 三、模型算法6 3.1算法运算的差不多思路6 3.2求解步骤8 四、算例分析8 4.1确定第一条最优运输路线9 4.2具体运算过程:11 4.2.1节约运输成本的求法步骤:11 4.2.2惩处成本的求法:11

物流配送中几种路径优化算法

捕食搜索算法 动物学家在研究动物的捕食行为时发现,尽管由于动物物种的不同而造成 的身体结构的千差万别,但它们的捕食行为却惊人地相似.动物捕食时,在没有 发现猎物和猎物的迹象时在整个捕食空间沿着一定的方向以很快的速度寻找猎物.一旦发现猎物或者发现有猎物的迹象,它们就放慢步伐,在发现猎物或者有 猎物迹象的附近区域进行集中的区域搜索,以找到史多的猎物.在搜寻一段时间 没有找到猎物后,捕食动物将放弃这种集中的区域,而继续在整个捕食空间寻 找猎物。 模拟动物的这种捕食策略,Alexandre于1998提出了一种新的仿生计算方法,即捕食搜索算法(predatory search algorithm, PSA)。基本思想如下:捕食 搜索寻优时,先在整个搜索空间进行全局搜索,直到找到一个较优解;然后在较 优解附近的区域(邻域)进行集中搜索,直到搜索很多次也没有找到史优解,从 而放弃局域搜索;然后再在整个搜索空间进行全局搜索.如此循环,直到找到最优解(或近似最优解)为止,捕食搜索这种策略很好地协调了局部搜索和全局搜索 之间的转换.目前该算法己成功应用于组合优化领域的旅行商问题(traveling salesm an problem )和超大规模集成电路设计问题(very large scale integrated layout)。 捕食搜索算法设计 (1)解的表达 采用顺序编码,将无向图中的,n一1个配送中心和n个顾客一起进行编码.例如,3个配送中心,10个顾客,则编码可为:1一2一3一4一0一5一 6一7一0一8一9一10其中0表示配送中心,上述编码表示配送中心1负 贡顾客1,2,3,4的配送,配送中心2负贡顾客5,6,7的配送,配送中心3负贡顾 客8,9,10的配送.然后对于每个配送中心根据顾客编码中的顺序进行车辆的分配,这里主要考虑车辆的容量约束。依此编码方案,随机产生初始解。 (2)邻域定义 4 仿真结果与比较分析(Simulation results and comparison analysis) 设某B2C电子商务企业在某时段由3个配送中心为17个顾客配送3类商品,配送网络如图2所示。

物流配送管理中路径优化问题分析

摘要:经典的优化理论大多是在已知条件不变的基础上给出最优方案(即最优解),其最优性在条件发生变化时就会失去其最优性。本文提出的局内最短路问题,就是在已知条件不断变化的条件下,如何来快速的计算出此时的最优路径,文章设计了解决该问题的一个逆向标号算法,将它与传统算法进行了比较和分析,并针对实际中的物流配送管理中路径优化问题,按照不同的算法分别进行了详细的阐述与分析。 一、引言 现实生活中的许多论文发表经济现象通常都具有非常强的动态特征,人们对于这些现象一般是先进行数学上的抽象,然后用静态或统计的方法来加以研究和处理。从优化的理论和方法上看,经典的优化理论大多是站在旁观者的立场上看问题,即首先确定已知条件,然后在假设这些已知条件不变的基础上给出最优方案(即最优解)。条件一旦发生变化,这种方法所给出的最优方案就会失去其最优性。在变化的不确定因素对所考虑的问题影响很大的时候,经典的优化方法有:一是将可变化的因素随机化,寻求平均意义上的最优方案,二是考虑可变化因素的最坏情形,寻求最坏情形达到最优的方案。这两种处理方法对变化因素的一个特例都可能给出离实际最优解相距甚远的解,这显然是难以满足实际的要求的。那么是否存在一种方法,它在变化因素的每一个特例中都能给出一个方案,使得这一方案所得到的解离最优方案给出的解总在一定的比例之内呢? 近年来兴起的局内问题与竞争算法的研究结果在一定意义上给如上问题一个肯定的答案。其实本文所提出的逆向标号算法就是对应局内最短路问题的一个竞争算法,从本质上来说它是一种贪婪算法,在不知将来情况的条件下,求出当前状态下的最优解。[1]本文所考虑问题的实际背景是一个物流配送公司对其运输车辆的调度。假设物流公司需要用货车把货物从初始点O(Origin)运送到目的点D(Destination)。从日常来看,物流公司完全可以通过将整个城市交通网络看成一个平面图来进行运算,找到一条从O到D的最短路径以减少运输费用和节省运输时间。现考虑如下一个问题:如果当运输车辆沿着最短路径行驶到最短路径上的一点A,发现前方路径上的B点由于车辆拥塞而不能通过,车辆必须改道行驶,而此时物流配送公司应如何应对来保证其花费最低。问题推展开去,如果不是单个堵塞点,而是一个堵塞点序列,那物流配送公司又将如何来设计其最短路算法来在最短的时间内求出已知条件发生变化后的最优路径,从而有效的调度其运输车。本文首先建立了物流配送公司动态最短路的数学模型,相比较给出了求本文所提出的动态最短路问题的传统算法和作者提出的逆向标号算法,并分析了各自的算法复杂度。 二、数学模型假设城市交通网络是一个平面图,记为G,各个交通路口对应于图G上的各个顶点,令G=(G,V)为一边加权无向图,其中V为顶点的集合,E为边的集合,|G|=n,对于一般平面图上的三点之间,一定满足三角不等式,即任意三角形的两边之和一定不小于另外一边。对于本文要讨论的城市交通网络来说,即,任意三个结点之间的距离一定满足三角不等式。我们用O来表示运输的起始点,D表示运输的目的点。SP表示在没有路口堵塞情况下的最短路径,W(SP)表示沿着最短路径所要花费的运输费用。以下的讨论都是基于如下的基本假设:第一,去掉堵塞点后图G仍是连通的。第二,只有当运输车走到前一点后,才能发现后面的一点发生堵塞而不能通过。 三、算法分析 对于本文的上述问题,有两种算法一(传统算法)和二(逆向标号算法)可以满足要求,但两种算法在求动态最短路的过程中都将会用到Dijkstra算法[2],通过对Dijkstra算法的分析我们知道,Dijkstra算法采用了两个集合这样的数据结构来安排图的顶点,集合S表示已

家乐福超市物流配送路线优化

学年论文之 家乐福超市物流配送路线优化 专业物流工程 班级 姓名 学号 日期

在物流配送业务中,合理确定配送路径是提商服务质量,降低配送成本,增加经济效益的重要手段。物流配送系统中最优路线的选择问题一直都是配送中心关注的焦点,针对当前家乐福物流配送体系不完善等方面的现状,本文从可持续发展的角度,用系统的观念,来研究家乐福物流配送体系,优化配送路线,使配送体系合理化。 通过对家乐福超市现有物流配送路径的分析研究,发现其中存在的一些问题,并由此提出解决办法,结合背景材料,建立了数学模型,运用遗传算法对家乐福物流配送路线进行优化选择,并得出结果。由此可见,家乐福超市原有的物流配送路线还可以进行再优化,从而达到运输成本最小化的目标。 关键词:物流配送;路径优化;节约里程算法

1.绪论 (1) 1.1选题目的和意义 (1) 1.2国内外物流配送路线优化研究现状 (2) 2. 家乐福超市配送路线现状 (3) 2.1家乐福超市概况 (3) 2.2家乐福超市配送路线作业现状 (4) 2.2.1 配送距离分析 (4) 2.2.2 车辆数分析 (5) 2.2.3 需求量分析 (6) 2.2.4 商品品种分析 (6) 2.3家乐福超市配送现有路线问题分析 (7) 3.配送路线优化建模与求解 (9) 3.1研究对象目标设定 (9) 3.2模型的构建 (11) 3.3节约算法 (12) 3.3.1节约算法的基本原理 (12) 3.3.2节约里程算法主要步骤 (13) 3.3.3基于节约算法的配送路线优化 (13) 3.3.4优化后的配送线 (24) 4.优化结果分析 (25) 4.1优化前结果 (25) 4.2优化后结果 (25) 4.3结论 (26) 5.总结与建议 (27) 参考文献: (28)

物流配送路径优化论文

山西工商学院 毕业设计 题目浅析物流配送路径优化问题 学生姓名杨美玲 学号200822054247 专业物流管理 班级08物流二班 指导教师李桂娥 二零一一年十月二十八日

目录 摘要 (ⅰ) 一、引言(问题的提出) (1) 二、物流配送路径优化问题的数学模型……………………………X 三、物流配送路径优化问题的遗传算法……………………………X (一)遗传算法的基本要素………………………………………X (二)物流配送路径优化问题的遗传算法的构造……………………X 四、实验计算与结果分析…………………………………………X 五、结论…………………………………………………………X 参考文献…………………………………………………………X 致谢………………………………………………………………X

中英文摘要 摘要:论文在建立物流配送路径优化问题的数学模型的基础上,构造了求解该问题的遗传算法,并进行了实验计算。计算结果表明,用遗传算法进行物流配送路径优化,可以方便有效地求得问题的最优解或近似最优解。 关键词:物流配送;遗传算法;优化 Study on the Optimizing of Physical Distribution Routing Problem Based on Genetic Algorithm Abstract:On the basis of establishing the optimizing model on physical distribution routing problem, this paper presents a genetic algorithm for solving this problem, and make some experimental calculations. The experimental calculation results demonstrates that the optimal or nearly optimal solutions to the physical distribution routing problem can be easily obtained by using genetic algorithm. Keywords:physical distributio n;genetic algorith m;optimizing

车辆路径优化问题的均衡性

!""#$%%%&%%’( )#$$&***+,#清华大学学报-自然科学版. /012345678329-":2;0<:5.= *%%>年第(>卷第$$期 *%%>=?@A B(>=#@B$$ +C,+C $C(’&$C(D 车辆路径优化问题的均衡性 但正刚=蔡临宁=杜丽丽=郑力 -清华大学工业工程系=北京$%%%D(. 收稿日期E*%%’&%>&%F 基金项目E国家自然科学基金资助项目-F%*%$%%D. 作者简介E但正刚-$C F D&.=男-汉.=重庆=博士研究生G 通讯联系人E蔡临宁=副教授=H&I72A E:72A3J K1234567B.$$&$C(’&%( P Q R ST R U R V W X V YQ Z[\]^]\X W U] _Q‘[X V Ya_Q T U]b c d ef g h i j j k i j=l d m n o i i o i j=c pn o q o=f r s e t n o -u]a R_[b]V[Q Z v V S‘w[_X R U x V Y X V]]_X V Y=y w X V Y\‘R z V X^]_w X[{= |]X}X V Y~!!!"#=$\X V R. %T w[_R W[EO37A4@&2K5I’71L<9:G 本文利用文9F:的)A7&*<&-&245K-)&-.算法=并结合打包原则和装配线线均衡算法的思想=设计出一种新的启发式算法;;/01算法来解决?78配送均衡问题G ~模型建立 对于带有容积限制的?78问题=在图<=->= ?.上=>=@A%=A$=B=A C D代表节点集合=A%代表停车场=A E -E=$=B=C.代表第E个客户=每个客户的 需求为F E G对客户进行服务的车辆数为G=每辆车的 容积为H G G对于图<的每条弧-A E=A I.J?=都有一 个费用或距离值K E I G若两点间没有弧-A E=A I.相连= 则相应K E I 值为无穷大G该问题的可行解是=所有点 被服务且仅被服务$次=每条路径都开始和终止于A%=每辆车的负载不超过车辆的容积H G G具体数学模型如下E I23L=M E M I M G K E I N E I G B-$. M E F E O G E P H G=QG B-*. M G O G E=$=E=$=B=C B-+. O G E=%或$=E=%=$=B=C M QG= 点E任务由车辆G完成为$=否则为%B-(. N E I G=%或$=E=I=%=$=B=C M QG= 车辆G从E到I为$=否则为%B-’. 式-*.表示某单一路线的总运输量不超过车辆 的承载量=式-+.表示一个需求点仅被一辆车服务G 本文假设E$.车辆行驶时间与行驶路线长度成线 性关系=可简单按一定比例折算M*.车辆到达每个 需求点仅执行卸载操作M+.在工作时间约束范围 内=每辆车仅完成一个回路M(.某单一路线的总运  万方数据

冷链物流配送路径优化研究

冷链物流配送路径优化研究 当前,我国冷链物流的配送成本非常高,其很大程度的影响了该行业的发展。文章主要通过在传统的配送路径模式中添加了制冷成本和货损成本,随后构建了以时间窗为基础的冷链物流配送路径优化模式。该实验也证明了此方法能很好的显示出冷链物流自身的特点,也能够为冷链物流的实际操作提供有代表性的理论指导。 标签:冷链物流;路径优化;时间窗;改进遗传算法 Abstract:At present,the distribution cost of cold chain logistics in China is very high,which greatly affects the development of the industry. This paper mainly adds refrigeration cost and damage cost to the traditional distribution path mode,and then builds the cold-chain logistics distribution route optimization model based on time window. The experiment also proves that this method can well show the characteristics of cold chain logistics,but can also provide representative theoretical guidance for the actual operation of cold chain logistics. Keywords:cold chain logistics;path optimization;time window;improved genetic algorithm 引言 如今,我國的冷链物流模式和国外相比非常的落后,并且配送的成本也非常高,对产品的损耗也非常大,所以已经无法满足现代社会对冷链物流的需求。通过分析相关数据可以得出,我国冷链物流配送时,不同产品出现的损耗程度也是不一样的,如蔬菜类的损耗高达30%,肉类产品为12%,水产品即15%等,其损耗量可以说是排在了世界的第一位,损耗的产品就能够满足我国2亿人口的基本需求,导致每年的经济损失都高达上亿元[1]。虽然配送是整个冷链物流中最不能缺少的部分,但其技术的落后已经对行业的发展造成了影响。 1 遗传算法的基本原理 遗传算法可以说是一种利用检测和生成来进行搜索的算法。它主要是利用群体中所有的个体来当作操作对象,同时会回应每一个个体的问题,其中的具体操作有三个即变异、交叉、选择。如果使用Matlab7.0来编制算法模型的计算机程序,就能很好的解释配送问题的过程,同时会得到最佳的配送路径。相关人员要想解决现实存在的问题,即在算法中应该包含有以下几个要素: 第一,编码。我们都知道遗传算法是不能直接对空间的数据进行处理的,是需要利用编码来把他们转换成为基因性的数据。第二,评估的适应程度。该算法在搜索过程中是需要利用适应度来评估整体的方向,同时会把该数据当作是遗传操作的依据,适应度的函数一般选择非负数,这样才能保证其方向的一致。第三,

物流配送最优路径规划

物流配送最优路径规划

关于交通运输企业物流配送最优路径规划的 研究现状、存在问题及前景展望 摘要:本文综述了在交通运输企业的物流配送领域最优路径规划的主要研究成果、研究存在问题及研究方向。主要研究成果包括运用各种数学模型和算法在运输网中选取最短或最优路径;从而达到路径、时间最优和费用最优;以及物流配送网络优化、车辆系统化统一调度的发展。今后研究的主要方向包括绿色物流,运输系统及时性和准确性研究等。 关键词:物流配送;最优路径;路径规划 Overview of scheme on Shortest Logistics Distribution Route in Transportation Industry Student: Wan Lu Tutor: Chen Qingchun Abstract: This paper reviewed of the optimal path planning about the main research results, problems and direction in the field of transportation enterprise logistics distribution. Main research results include using various mathematical model and algorithm selection or optimal shortest path in the network. So we can achieve the optimal path, the shortest time and minimum cost. At the same time, logistics distribution network optimization, the vehicle systematic development of unified scheduling are the research issues.The main direction of future research include green logistics, transportation system accurately and timely research and so on. Key words: Logics Distribution; Optimal Path; Path Planning 引言 物流业在我国的新兴经济产业中占据了重要了地位,称为促进经济快速增长的“加速器”。而物流配送作为物流系统的重要环节,影响着物流的整个运作过程以及运输企业的发展趋势和前景。采用科学、合理的方法来进行物流配送路径的优化,是物流配送领域的重要研究内容。近年,国内外均有大量的企业机构、学者对物流配送中最优路径选择的问题,进行了大量深入的研究,从早期车辆路径问题研究,到根据约束模型及条件不断变化的车辆最优路径研究,以及随着计算机学科的发展而推出的针对物流配送路径最优化的模型和算法等方面,都取得丰硕的学术成果。但是对于绿色物流配送的研究仍然不足。鉴于物流配送最优路径研究的重大理论意义和实践价值,为对我国物流配送的效率水平有一个系统的理解和把握,有必要对现有成果进行统计和归纳。本文尝试对我国运输企业物流配送最优路径规划进行探讨,以期为今后做更深人和全面的研究提供一定的线索和分析思路。 1 国内外研究现状 1.1 国内研究现状 1.1.1 主要研究的问题

车辆路径问题

一、车辆路径问题描述和建模 1. 车辆路径问题 车辆路径问题(Vehicle Routing Problem, VRP ),主要研究满足约束条件的最优车辆使用方案以及最优化车辆路径方案。 定义:设G={V,E}是一个完备的无向图,其中V={0,1,2…n}为节点集,其中0表示车场。V ,={1,2,…n}表示顾客点集。A={(i,j),I,j ∈V,i ≠j}为边集。一对具有相同装载能力Q 的车辆从车场点对顾客点进行配送服务。每个顾客点有一个固定的需求q i 和固定的服务时间δi 。每条边(i,j )赋有一个权重,表示旅行距离或者旅行费用c ij 。 标准车辆路径问题的优化目标为:确定一个具有最小车辆数和对应的最小旅行距离或者费用的路线集,其满足下列约束条件: ⑴每一条车辆路线开始于车场点,并且于车场点约束; ⑵每个顾客点仅能被一辆车服务一次 ⑶每一条车辆路线总的顾客点的需求不超过车辆的装载能力Q ⑷每一条车辆路线满足一定的边约束,比如持续时间约束和时间窗约束等。 2.标准车辆路径的数学模型: 对于车辆路径问题定义如下的符号: c ij :表示顾客点或者顾客点和车场之间的旅行费用等 d ij :车辆路径问题中,两个节点间的空间距离。 Q :车辆的最大装载能力 d i :顾客点i 的需求。 δi :顾客点i 的车辆服务时间 m:服务车辆数,标准车辆路径问题中假设所有的车辆都是同型的。 R :车辆集,R={1,2….,m} R i :车辆路线,R i ={0,i 1,…i m ,0},i 1,…i m ?V ,,i ?R 。 一般车辆路径问题具有层次目标函数,最小化车辆数和最小化车辆旅行费用,在文献中一般以车辆数作为首要优化目标函数,在此基础上使得对应的车辆旅行费用最小,下面给出标准车辆路径问题的数学模型。 下面给出标准车辆路径问题的数学模型。 对于每一条弧(I,j ),定义如下变量: x ijv = 1 若车辆v 从顾客i 行驶到顾客点j 0 否则 y iv = 1 顾客点i 的需求由车辆v 来完成0 否则 车辆路径问题的数学模型可以表述为: minF x =M x 0iv m i=1n i=1+ x ijv m v=1n j=0n i=0.c ij (2.1) x ijv n i=0m v=1≥1 ?j ∈V , (2.2)

物流配送的车辆路径优化

物流配送的车辆路径优化 专业:[物流管理] 班级:[物流管理2班] 学生姓名:[江东杰] 指导教师:[黄颖] 完成时间:2016年6月30日

背景描述 物流作为“第三利润源泉”对经济活动的影响日益明显,越累越受到人们的重视,成为当前最重要的竞争领域。近年来,现代物流业呈稳步增长态势,欧洲、美国、日本成为当前全球范围内的重要物流基地。中国物流行业起步较晚,随着国民经济的飞速发展,物流业的市场需求持续扩大。特别是进入21世纪以来,在国家宏观调控政策的影响下,中国物流行业保持较快的增长速度,物流体系不断完善,正在实现传统物流业向现代物流业的转变。现代物流业的发展对促进产业结构调整、转变经济增长方式和增强国民经济竞争力等方面都具有重要意义。 配送作为物流系统的核心功能,直接与消费这相关联,配送功能完成质量的好坏及其达到的服务水平直接影响企业物流成本及客户对整个物流服务的满意程度。配送的核心部分是配送车辆的集货、货物分拣及送货过程,其中,车辆配送线路的合理优化对整个物流运输速度、成本、效益影响至关重要。 物流配送的车辆调度发展现状 VRP(车辆调度问题)是指对一系列装货点和卸货点,组织适当的行车线路,使车辆有序的通过,在满足一定的约束条件(如货物需求量、发送量、交发货时间、车辆容量等限制)下,达到一定的目标(如路程最短、费用最少、时间最少、使用车辆数最少等)。一般认为,不涉及时间的是路径问题,涉及时间的是调度问题。VRP示意图如下 当然,VRP并不止是这样的一个小范围,而是又更多的客户点与一个仓库链接,从而达

到一整个物流集群。 根据路径规划前调度员对相关信息是否已知,VRP可分为静态VRP和动态VRP,动态VRP 是相对于静态VRP而言的。静态VRP指的是:假设在优化调度指令执行之前,调度中心已经知道所有与优化调度相关的信息,这些信息与时间变化无关。一旦调度开始,便认为这些信息不再改变。 而VRP发展到现在的问题也是非常突出的,例如,只有一单货物,配送成本远高于一单的客户所给的运费,在这种情况下,该如何调度车辆?甚至还有回程运输的空载问题,在这些问题之中,或多或少都涉及到了VRP的身影,那么在这样的配送中怎么有效的解决车辆的路径优化问题就是降低运输和物流成本的关键所在。 解决怎么样的问题? 现如今对于VRP研究现状主要有三种静态VRP的研究、动态VRP的研究以及随机VRP的研究。 而我对于VRP的看法主要有以下几点。 有效解决VRP或者优化车辆调度路径优化问题,那么将非常有效的降低物流环节对于成本的比重,有效的增大利润。 而我想到的方法,就是归类总结法。 建立完善的信息系统机制,将订单归类总结出来,可以按地区划分出来,一个地区一个地方的进行统一配送,这样也有效的降低了物流配送的车辆再使用问题,降低了成本。如下图所示。 仓库 客户 变换前 由上图可以看出来这样的路径,车辆需要来回两次,严重增加了配送成本,也增加了运输成本,使得利润并不能最大化。

基于客户满意度的蔬菜冷链物流配送路径优化研究

基于客户满意度的蔬菜冷链物流配送路径优化研究 随着信息技术时代的快速发展,人们的消费水平有着质的增长,蔬菜在人们的生活消费上的比重越来越大,而且对蔬菜的要求也越来越高,都希望吃的是新鲜绿色蔬菜。基于此,从客户满意度为根本出发点,对蔬菜冷链物流配送路径优化进行分析,总结出当前存在的问题,并有针对性的提出优化蔬菜冷链物流配送路径的相关策略。 标签:客户满意度;冷鏈物流;路径优化 冷链物流指的是需要冷藏冷冻的产品在生产、储藏运输、销售的各个环节中都需要处于低温的环境下,从而使冷藏产品的质量能够得到保障,降低冷藏产品的损耗。在信息时代下,冷链物流技术的提升需要与信息技术和制冷技术相结合,从而使冷藏产品能够得到更快速的安全的流通。如今,随着科技技术的不断发展,冷藏保鲜技术也在日益进步着,这不断地促使着冷链物流的发展。随着冷链物流的需求越来越大,我国政府部门也对冷链物流的建设出台了多项鼓励政策——鼓励节能冷库、冷链共同配送、冷链信息化建设,使我国的冷链物流行业的运作水平有了全方位的提升。我国是农业大国,蔬菜的流通量很大,但是由于蔬菜具有易腐性,需要冷藏设备和技术的维持,导致物流的成本居高不下,不利于我国蔬菜的流通效率。从客户满意度方面出发,冷链物流配送路径优化是促进我国蔬菜冷链物流行业发展的重要措施。蔬菜冷链物流对农产品的质量和农业的发展都有重要意义。 1客户满意度分析 顾客满意度是指顾客的一种心理状态,也就是客户对产品或者服务性能,产品或者服务本身的评价的一种反馈,对产品或者服务做出了(或者正在做出)一个与消费的满足感有关的满意和不满意。一般来说,顾客满意度有四大需求,即品质需求、功能需求、外延需求、价格需求。 1.1品质需求 品质需求主要包括性能、适用性、使用寿命、可靠性、安全性、经济性和美学(外观)等,在蔬菜冷链物流配送路径中,由于蔬菜具有易腐性,客户在蔬菜整个配送环节中希望能够质量有所可靠和安全,而企业也希望在整个配送环节中能降低配送成本,随着生活水平质量不断提升,客户们对品质需求也不断提高,致使物流企业的配送路径应该不断优化改进。 1.2功能需求 功能需求主要包括主导功能、辅助功能和兼容功能等,在蔬菜冷链物流配送环节中,物流企业需要运用相关的制冷技术来保证蔬菜的新鲜度,也会致使企业会不断的优化与客户之间的配送路径,而客户们也需要制冷功能的维持来得到新

物流系统优化——定位——运输路线安排问题LRP研究评述

——第6届全国青年管理科学与系统科学学术会议论文集 2001年·大连 437 物流系统优化中的定位—运输路线安排问题 (LRP)研究评述* 林岩 胡祥培** (大连理工大学系统工程研究所, 116023) 摘要 本文概述了物流优化问题中的定位—运输路线安排问题 (Location-Routing Problems, LRP )的发展历程,并对LRP 的分类和解决方 法加以评述,最后就这一问题的发展方向进行简单地探讨。 关键词 LRP 物流 系统优化 运筹学 1 引言 新技术的迅速发展,特别是电子商务的风起云涌,为我国经济的快速发展提供了契机。目前我国电子商务得到政府和民众的支持,发展势头强劲,但是,由于它是一套全新的技术,同时还是一种全新的管理理念,所以其发展过程中必然存在一些难题。在电子商务“三流”(信息流、物流、资金流)中,随着网络基础设施建设的成熟、电子商务网站的蓬勃发展以及有效利用网络资源观念的普及,信息流的发展已经比较成熟了;而随着各大银行纷纷开展网上业务,以及支付网关的建立和加密技术的成熟,网上支付已经在许多网站上成为现实;然而,我国传统的物流体系是在计划经济环境下建立、发展起来的,与目前的电子商务环境已经无法相容。现今物流体系的落后现状已经成为我国社会经济快速发展的重要制约因素之 一。所以对物流系统优化的研究将会具有很大的现实意义。 国外许多学者在电子商务出现之前就已经研究物流系统优化的问题了,为各类实际问题构建了优化模型,并形成了许多解决问题的算法。依据实际问题的不同,可以对物流系统优化问题进行分类,比如,运输车辆路线安排问题(VRP )、定位—配给问题(LA )、定位—运输路线安排问题(LRP )等等,其中LRP 更贴近目前的物流系统复杂的实际特征,所以对它的研究是十分有意义的。 本文先从VRP 和LA 的集成来探讨LRP 的由来,然后讨论LRP 的分类,同时探讨LRP 的研究现状,并对LRP 的解决方法进行概述,最后就LRP 的未来发展方向作简要的讨论。 2 从VRP 、LA 到LRP ——物流系统的集成 依据实际问题的不同,可以对物流系统优化问题进行分类,比如确定设施(指的是物品流动的出发点和终到点,如配送中心、仓库、生产工厂、垃圾回收中心等)位置、运输路线 * 国家自然科学基金重点项目(70031020) ** 林岩, 硕士研究生, 1972年出生, 主要研究方向: 电子商务, 信息系统工程。 胡祥培, 1962年出生, 教授,博导, 主要研究方向: 电子商务, 智能运筹学, 信息系统集成。

粒子群优化算法车辆路径问题

粒子群优化算法 计算车辆路径问题 摘要 粒子群优化算法中,粒子群由多个粒子组成,每个粒子的位置代表优化问题在D 维搜索空间中潜在的解。根据各自的位置,每个粒子用一个速度来决定其飞行的方向和距离,然后通过优化函数计算出一个适应度函数值(fitness)。粒子是根据如下三条原则来更新自身的状态:(1)在飞行过程中始终保持自身的惯性;(2)按自身的最优位置来改变状态;(3)按群体的最优位置来改变状态。本文主要运用运筹学中粒子群优化算法解决车辆路径问题。车辆路径问题 由Dan tzig 和Ram ser 于1959年首次提出的, 它是指对一系列发货点(或收货点) , 组成适当的行车路径, 使车辆有序地通过它们, 在满足一定约束条件的情况下, 达到一定的目标(诸如路程最短、费用最小, 耗费时间尽量少等) , 属于完全N P 问题, 在运筹、计算机、物流、管理等学科均有重要意义。粒子群算法是最近出现的一种模拟鸟群飞行的仿生算法, 有着个体数目少、计算简单、鲁棒性好等优点, 在各类多维连续空间优化问题上均取得非常好的效果。本文将PSO 应用于车辆路径问题求解中, 取得了很好的效果。 针对本题,一个中心仓库、7个需求点、中心有3辆车,容量均为1,由这三辆车向7个需求点配送货物,出发点和收车点都是中心仓库。 1233,1,7. k q q q l =====货物需求 量12345670.89,0.14,0.28,0.33,0.21,0.41,0.57g g g g g g g =======, 且 m a x i k g q ≤。利用matlab 编程,求出需求点和中心仓库、需求点之间的各 个距离,用ij c 表示。求满足需求的最小的车辆行驶路径,就是求 m i n i j i j k i j k Z c x = ∑∑∑ 。经过初始化粒子群,将初始的适应值作为每个粒子的个

第三方物流运输方式和配送路径优化研究

第三方物流运输方式和配送路径优化研究 摘要:经典的优化理论大多是在已知条件不变的基础上给出最优方案(即最优解),其最优性在条件发生变化时就会失去其最优性。本文提出的局内最短路问题,就是在已知条件不断变化的条件下,如何来快速的计算出此时的最优路径,文章设计了解决该问题的一个逆向标号算法,将它与传统算法进行了比较和分析,并针对实际中的物流配送管理中路径优化问题,按照不同的算法分别进行了详细的阐述与分析。 一、引言 现实生活中的许多论文发表经济现象通常都具有非常强的动态特征,人们对于这些现象一般是先进行数学上的抽象,然后用静态或统计的方法来加以研究和处理。从优化的理论和方法上看,经典的优化理论大多是站在旁观者的立场上看问题,即首先确定已知条件,然后在假设这些已知条件不变的基础上给出最优方案(即最优解)。条件一旦发生变化,这种方法所给出的最优方案就会失去其最优性。在变化的不确定因素对所考虑的问题影响很大的时候,经典的优化方法有:一是将可变化的因素随机化,寻求平均意义上的最优方案,二是考虑可变化因素的最坏情形,寻求最坏情形达到最优的方案。这两种处理方法对变化因素的一个特例都可能给出离实际最优解相距甚远的解,这显然是难以满足实际的要求的。那么是否存在一种方法,它在变化因素的每一个特例中都能给出一个方案,使得这一方案所得到的解离最优方案给出的解总在一定的比例之内呢? 近年来兴起的局内问题与竞争算法的研究结果在一定意义上给如上问题一个肯定的答案。其实本文所提出的逆向标号算法就是对应局内最短路问题的一个竞争算法,从本质上来说它是一种贪婪算法,在不知将来情况的条件下,求出当前状态下的最优解。[1]本文所考虑问题的实际背景是一个物流配送公司对其运输车辆的调度。假设物流公司需要用货车把货物从初始点O(Origin)运送到目的点D(Destination)。从日常来看,物流公司完全可以通过将整个城市交通网络看成一个平面图来进行运算,找到一条从O到D的最短路径以减少运输费用和节省运输时间。现考虑如下一个问题:如果当运输车辆沿着最短路径行驶到最短路径上的一点A,发现前方路径上的B点由于车辆拥塞而不能通过,车辆必须改道行驶,而此时物流配送公司应如何应对来保证其花费最低。问题推展开去,如果不是单个堵塞点,而是一个堵塞点序列,那物流配送公司又将如何来设计其最短路算法来在最短的时间内求出已知条件发生变化后的最优路径,从而有效的调度其运输车。本文首先建立了物流配送公司动态最短路的数学模型,相比较给出了求本文所提出的动态最短路问题的传统算法和作者提出的逆向标号算法,并分析了各自的算法复杂度。 二、数学模型假设城市交通网络是一个平面图,记为G,各个交通路口对应于图G上的各个顶点,令G=(G,V)为一边加权无向图,其中V为顶点的集合,E为边的集合,|G|=n,对于一般平面图上的三点之间,一定满足三角不等式,即任意三角形的两边之和一定不小于另外一边。对于本文要讨论的城市交通网络来说,即,任意三个结点之间的距离一定满足三角不等式。我们用O来表示运输的起始点,D表示运输的目的点。SP表示在没有路口堵塞情况下的最短路径,W(SP)表示沿着最短路径所要花费的运输费用。以下的讨论都是基于如下的基本假设:第一,去掉堵塞点后图G仍是连通的。第二,只有当运输车走到前一点后,才能发现后面的一点发生堵塞而不能通过。

物流配送路径优化开题报告

海南大学应用科技学院(儋州校区) 毕业设计(论文)开题报告书(学生用表) 一、选题的目的、意义(理论、现实)和国内外研究概况 目的:随着经济全球化的不断发展,作为“第三利润源泉”的物流对经济活动的影响 日益明显,引起了人们越来越多的重视,成为当前“最重要的竞争领域”。配送是现代物流的一个重要环节,随着物流的全球化、信息化及一体化,配送在整个物流系统中的作用变得越来 越重要。物流配送路线的优化,又是物流配送中的一个关键环节。因此,在配送过程中,配送线路合理与否对配送速度、成本、效益影响很大。设计合理、高效的配送路线方案,不仅可以减少配送时间,降低作业成本,提高企业的效益,而且可以更好地为客户服务,提高客户的满意度,维护企业良好的形象 意义:配送合理化与否是配送决策系统的重要内容,配送线路的合理与否又是配送合 理化的关键。选择合的理配送路线,对企业和社会都具有很重要的意义。对企业来说,(1)优 化配送路线,可以减少配送时间和配送里程,提高配送效率,增加车辆利用率,降低配送成本。 (2)可以加快物流速度,能准时、快速地把货物送到客户的手中,提高客户满意度。(3)使配送 作业安排合理化,提高企业作业效率,有利于企业提高竞争力与效益。对社会来说,它可以节省运输车辆,减少车辆空载率,降低了社会物流成本,对其他企业尤其是生产企业具有重要 意义。与此同时,还能缓解交通紧张状况,减少噪声、尾气排放等运输污染,对民生和环境也有不容忽视的作用。 国内外研究概况:物流配送路径优化问题最早是由Dnatzig和Rmaser于1959年首次提出, 自此,很快引起运筹学、应用数学、组合数学、图论与网络分析、物流科学、计算机应用等学 科的专家与运输计划制定者和管理者的极大重视,成为运筹学与组合优化领域的前沿与研究热 点问题。各学科专家对该问题进行了大量的理论研究及实验分析,取得了很大的进展。目前, 对于解决配送路径优化问题主要有两类方法,一类是精确算法,主要有动态规划法、分支定界法、节约算法、邻接算法、扫除算法、禁忌搜索算法等;另一类是启发式算法,主要有人工 神经网络算法、蚁群算法、人工免疫系统算法、粒子群算法、遗传算法等

生鲜农产品冷链物流配送问题及其路径优化

生鲜农产品冷链物流配送问题及其路径优 化 随着生活水平的提高,人们对生鲜农产品的需求量和品质要求越来越高,推动了冷链相关产业的快速发展。冷藏运输是冷链物流的一个重要环节。生鲜农产品从生产者到最终消费者的过程中,有80%以上的时间在配送运输上[1]。适宜的运输条件,不仅能保证产品质量,同时还能节约产品资源,保持产品的影响价值,增加销售收入和减少能源消耗[2]。欧美经济发達国家由于科学技术先进,加上重视产品安全工作,其易腐产品100%采用冷藏保鲜运输,运输质量的完好率在95%以上。而中国冷链物流市场尚未形成标准的体系,由于运输过程中不规范的操作,导致产品损坏和变质的情况时有发生。1958年,美国的阿萨德等认为温度变化会引起质量损失,及冷冻产品质量取决于产品的温度(temperature)、冷冻时间(time)、耐藏性(tolerance)的容许限度,称为3T理论[3]。根据3T理论,在流通过程中生鲜产品品质变化主要取决于温度,温度越低,其品质保持的时间越长。在流通过程中因时间、温度的经历而引起的品质降低量是累积的、不可逆的,并且与所经历的顺序无关。新鲜和易腐产品的保质期通常比较短,质量下降是连续的,只有通过合适的低温控制,才能延长其保质期,保证产品的质量[4]。Miroslaw等提出冷链运输过程中为了保证产品的质量、满足客户需求和服务时间的限制,将时间窗与控制温度作为车辆路径规划问题的约束,建立以成本最小化为目标的模型[5]。

彭碧涛等研究多时间窗车辆路径问题,建立多时间窗车辆路径问题的数学模型,首先利用基本蚁群算法求解,然后加入变异算子,并采用2-opt算法和元胞自动算法对结果进行优化[6]。Dabia等在合适的时间为客户提供配送服务,从而实现减少配送所需时间和降低配送成本的目的[7]。朱金峰研究城市冷链物流配送路径优化问题,提出VRPTW 问题优化方法,最终发现节约成本法不仅能快速找到物流配送路径最优配送路线,同时满足客户时间窗要求,可以有效降低物流配送成本[8]。本研究的创新点是根据冷链物流配送的特殊性,充分考虑在冷链物流配送过程中时间、温度、货损因素。通过合理安排配送线路,从而缩短配送时间,减少货物损失,同时满足客户时间窗要求,提高客户满意度和冷链物流企业的竞争力,符合我国冷链物流市场未来的发展方向。 1我国生鲜农产品冷链物流现状 1.1冷链运输难以满足市场的需求 我国生鲜食品在季节和品种供应方面存在均衡供应的矛盾。随着我国经济增长,迫切需要解决菜篮子工程。在保障供给、调节时间和空间市场方面,落后的冷链物流体系难以满足市场需求,供需矛盾日益显著,特别是大型突发性事件中生鲜食品的不稳定供应、异常天气因素和不正常的市场竞争等现象。[LM] 1.2生鲜食品耗损严重 长期以来,由于现代化冷链基础设施落后以及不适当的包装方法、材料、容器和处理方法,我国肉类、水产品、果蔬等生鲜食品从产地到

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