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1.
考虑到生鲜品的易腐性、高时效性和对运输环境要求高的特点,为减少生鲜品配送企业的配送成本,提高客户满意度,在车辆载重、时间窗、生鲜品保质期等约束条件下,提出将配送总成本最小化和生鲜品新鲜度最大化的多目标车辆路径优化模型。利用改进的非支配排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithmⅡ,NSGAⅡ)对模型进行求解。求出满足配送总成本最小和生鲜品新鲜度最大的相对较优解,证明模型的有效性。该模型在大规模配送和客户地理位置分布较为分散的情况下,对生鲜品新鲜度的优化较为明显。 相似文献
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为满足电子行业独特的物流配送需求,依据电子行业的特点,研究一种变形的车辆调度问题(Vehicle Routeing Problem,VRP).将产品的配送与安装的同步性进行分离,建立以最小配送和安装旅行时间为目标的混合整数非线性规划(Mixed-Integer Nonlinear Programming,MINP)模型,即基于软时间窗的配送和安装车辆调度优化模型.对算例计算结果的比较分析表明采用分层方法和遗传算法(Genetic Algorithm,GA)的可行性和有效性.该模型可以提高电子行业的物流配送效率,降低物流成本,提高服务水平。 相似文献
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基于新鲜度和配送成本的易腐食品配送路径 总被引：1，自引：0，他引：1
为解决企业在制定易腐食品配送计划时难以权衡配送总成本与交付产品的新鲜度的问题,建立以配送总成本最低和交付产品平均新鲜度最大为目标,带时间窗的易腐食品配送路径规划模型。采用自适应差分进化(differential evolution,DE)算法求解模型,通过数值算例验证模型和算法的有效性。与基本DE算法和基本蚁群算法的求解结果进行对比,自适应DE算法的求解结果更优,收敛速度更快。求得的帕累托解集表明配送总成本与交付产品平均新鲜度相悖,增加少量的配送成本可以使交付产品的平均新鲜度得到大幅提升。对易腐食品保质期、时间窗宽度和车辆装载量进行灵敏度分析,为企业在不同配送情景下在配送总成本与交付产品的平均新鲜度之间的权衡提供参考。 相似文献
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鉴于快时尚企业高频率配送的特性以及国家倡导的低碳环保理念,以服装产品为研究对象,以碳排放成本、车辆运输成本和顾客满意度为优化目标,建立多目标绿色车辆路径问题模型。提出一种改进蚁群算法对模型进行求解,在信息素更新过程中采用最大最小蚂蚁系统和云模型提高自身的全局搜索能力,同时对初始状态转移概率进行优化,并采取局部优化策略提高算法的适应性。仿真结果表明,提出的模型和算法能够充分调用企业资源,帮助快时尚企业科学规划车辆配送方案,降低运输成本和碳排放,实现经济效益与环境效益的最佳平衡。 相似文献
5.
考虑客户满意度的网购物流配送路径优化 总被引：1，自引：0，他引：1
为更全面地反映网购物流配送的客户满意度,引入客户满意度指标.首先,考虑城市交通管制的硬时间窗约束和客户要求的软时间窗约束,建立最小配送成本和最短配送时间的多目标优化模型;然后,引入客户满意度指标,并设定客户满意度阈值,对该模型进行优化.设计遗传算法求解该优化模型.结合实际算例对模型和算法的有效性进行验证.结果表明:优化后的模型可以在保证较低配送成本和较少配送时间的基础上,最大化配送服务的客户满意度水平.该方法不存在客户流失的风险,有利于提高企业的竞争优势,符合企业的长远利益. 相似文献
6.
为减少冷链物流的碳排放量,研究碳规则下生鲜农产品冷链配送路径优化问题。在有容量限制且带时间窗的车辆路径规划模型的基础上,构建考虑货损成本和燃油消耗率的生鲜农产品冷链配送路径模型,并用遗传算法求解。通过考虑碳税和碳限两种碳规则,优化生鲜农产品冷链配送路径。算例分析表明模型是有效的。对相关参数的灵敏度分析可为政府碳规则选用和企业运作管理提供参考。 相似文献
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基于模糊需求的灾后应急救援物资运输模型 总被引：2，自引：0，他引：2
为研究地震发生后应急救援物资的运输问题,根据救援车辆从1个应急物资救援中心到多个受灾点的情况,运用模糊数学的可能性理论,建立基于模糊需求的带有单边硬时间窗的应急运输车辆路径优化模型.该模型以救援车辆的运输时间和在受灾点的救援时间最短为目的,利用节约算法对算例求解.具体算例表明,该模型具有一定的实用价值. 相似文献
8.
为研究全渠道零售的配送系统对企业物流成本的影响,综合考虑时间窗、车型选择等因素,以运输成本最低为目标,建立高度协同的全渠道零售场景下的物流配送模型。该模型采用自适应遗传算法求解,利用MATLAB进行算例分析。结果显示:全渠道零售模式下的车辆调度方案能迅速响应消费者需求,与一般配送模式相比可以减少物流成本,优化车辆配置。与粒子群优化算法相比,自适应遗传算法的运行时间更短、优化结果更好,这验证了模型和算法的可行性和有效性。 相似文献
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为提高生鲜品冷链物流配送的时效性,进而提高冷链配送企业的服务质量和市场竞争力,考虑客户地理位置的相邻性和交货时间窗的相似性,提出基于时空相似测度的冷链物流分区配送路径优化模型。借助基于时空相似测度的k-means聚类方法和遗传算法,实现客户的动态分区和路径优化。通过算例发现:基于时空相似测度进行分区的路径优化方案不仅在配送成本、时间惩罚成本和货损成本上明显优于基于传统的固定分区和基于空间相似测度进行分区的路径优化方案,而且时效性也明显改善。 相似文献
10.
针对港口企业经营的粮食专用车调度问题,在传统的车辆调度问题上新增双时间窗约束,以粮食专用车周转率最大和港口企业经营粮食专用车的收入最大为目标建立双目标规划模型,并用算例验证模型和算法的有效性。结论如下:在运量与运距相矛盾的情况下,优先选择距离近、运量小的客户进行服务。此研究能够为粮食专用车调度决策提供参考。 相似文献
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为改进面向社会环境的延迟容忍网络中的路由策略,引入亲密度关系的概念.基于人与人相处的时间呈幂率分布这一规律,提出基于节点间亲密度的路由策略(Human Intimate DegreeBased Routeing,HIDBR).根据人与人相处时间较为稳定的特征确定人与人之间的亲密度,再用亲密度辅助路由.基于节点真实移动轨迹的实验表明:与延迟容忍网络中现有的几种路由策略相比,这一路由策略可更好地实现数据传输的成功率与传输能耗、传输延迟之间的平衡。 相似文献
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为解决驾驶员使用最近会遇距离(distance of closest point of approach, DCPA)和最短会遇时间(time of closest point of approach, TCPA)进行避让决策时存在的忽略目标船参数的问题,采用Coldwell船舶领域模型并引入度量参数的方式,推导出具有时间序列的动态避让决策参数——最小缩放因子、领域侵入时间和领域侵入度。基于二分法和推导出的决策参数设计让路船决策流程,使用VC++MFC编程实现MMG模型仿真,并与基于传统DCPA和TCPA的避让决策仿真结果进行对比。结果表明,基于推导出的决策参数的避让决策能够解决基于DCPA、TCPA的避让决策忽略目标船参数的问题,具有预警时间精度高,避让时间短,避让转向角更合理等优势。推导出的决策参数在航线经济最优化和限制水域的避让决策方面都存在实用价值。 相似文献
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为节省搜救船舶的搜寻时间、提高搜救效率、减轻船员负担、提高搜救能力,提出搜救航线自动设计算法.该算法引入空间数据索引结构实现航行信息的快速检索,提出基于航行信息空间连通矩阵的改进蚁群算法快速计算最佳航线,最后根据搜救形势自动优化搜救船舶航线.实验结果表明,该算法在计算效率上比传统方法有很大改善,而且能够成功应用于各种复杂航行环境中搜救船舶的航线动态设计. 相似文献
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通过建立一个多目标非线性数学规划模型,以各箱区总的未按计划完成工作箱量所需的龙门起重机时间和龙门起重机闲置时间的最小化为目标函数来解决轮胎式龙门起重机的动态优化配置问题.用规划软件Lingo对上述模型进行试验测试,结果证明该方法对于中小型港口堆场轮胎式龙门起重机的动态优化配置很有成效,但对于规模较大堆场出现的NP-难问题则很难求出结果,还需要用遗传算法等其他近似算法解决. 相似文献
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基于人工势场法的自治水下机器人路径规划 总被引：2，自引：1，他引：1
为解决自治水下机器人(Autonomous Underwater Vehicle, AUV)的路径规划问题,规划动态人工势场技术路径.在传统人工势场方法的数学模型和仿真试验的基础上,提出1种改进的势场函数,在二维空间中对水下机器人进行数学建模.在Matlab中针对动态障碍物、静态目标物的动态水下环境进行仿真试验.结果表明,运用该技术可以达到良好的效果. 相似文献
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为提高船舶航迹预测精度,解决准确建模难度大和神经网络易陷入局部最优的问题,考虑实时获取目标船AIS数据较少的特点,提出一种基于支持向量机(support vector machine,SVM)的航迹预测模型。选择AIS数据中的航速、航向和船舶经纬度作为样本特征变量;采用小波阈值去噪的方法处理训练数据;采用差分进化(differential evolution,DE)算法对模型内部参数寻优以提高模型收敛速度和预测精度。选取天津港实船某段航迹的AIS数据,比较基于DE-SVM与基于BP神经网络的航迹预测模型的仿真结果。结果表明,基于DE-SVM的航迹预测模型具有更高的预测精度,简单、可行、高效,且耗时少。 相似文献
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对交通目标监控系统中运动车辆阴影的检测与去除的关键步骤进行研究,利用车辆阴影所固有的特征进行阴影抑制,针对车辆颜色与背景颜色相近时分割容易丢失目标车辆部分像素点的问题,提出了在提取的过程中将图像阈值分割和边缘检测相结合的算法,较好地把目标车辆完整的提取出来,便于车辆的准确定位． 相似文献