摘要：由于人们环保意识的不断增强以及国家对新能源技术应用的支持,电动汽车在城市物流“最后一公里”中得到了广泛应用.但是,电动汽车电池续航里程短、充电时间长以及配套设施不足等问题,阻碍了其在实际应用中的普及与推广.为了解决电动汽车物流配送路径优化的问题,采用了客户点可充电功能分类的策略,构建了一个考虑电动汽车充电选择的配送路径优化模型,并设计了混合模拟退火遗传算法来求解.最后,通过算例仿真验证了模型和算法的有效性.

摘要：农产品上行“最先一公里”的集货问题是乡村经济发展中的重要一环,集货的效率直接影响农产品上行运输的经济成本。针对偏远农户集货成本高、集货不便问题,设计考虑农户协作的运输模式,建立协作距离最小化模型,实现偏远农户的协作匹配。在此基础上,以运输成本、货损成本、协作成本最小化为目标,建立农产品上行集货路径优化模型,并设计改进的节约里程-禁忌搜索算法进行求解。最后,案例分析的结果表明,本文所提出的模型和算法是有效的。

摘要：针对前置仓配送模式面临的“一地多仓、末端交叉、高成本、高排放”难题,提出异构车队多中心横向协同配送模型。通过引入考虑速度、时间、距离、载重和发动机等因素的异构车队综合碳排放函数,将碳排放成本、司机成本和派车成本通过线性加权方式转换为目标函数;设计含特殊头部结构和染色体编码机制的改进遗传算法,引入交叉算子和动态权重调整机制以实现解空间的高效搜索。研究结果表明:相比传统前置仓横向转移补货调度,异构车队多中心横向协同补货调度在总成本方面减少39.1%,CO_(2)排放量减少12.5%,车辆使用数节约27.2%;随着协同客户占总客户的比例增加,总成本进一步减少;相较碳排放成本、派车成本,司机成本在总成本中占较大比例,需引起物流企业重视。

摘要：由于政府对新能源汽车的补贴政策和市区对燃油车限行政策的实时,越来越多的物流公司在城市配送中广泛采用电动汽车。然而,电动车续航里程受限,需要在途充电或者换电,同时客户需求的动态性以及充/换电设施的排队等现实因素也应该被考虑。为此,提出了分阶段策略求解动态电动车辆路径优化问题,并建立了两阶段的EVRP模型。其中第一阶段针对静态客户建立了静态EVRP模型,第二阶段在设计了换电站及动态客户插入策略的基础上,建立了动态EVRP模型以路径更新策略。最后,设计改进的CW-TS混合启发式算法来求解静态模型,设计贪婪算法求解动态模型。实验结果表明,模型与算法具有较好的适用性和有效性。

摘要：针对传统响应式配送难以应对海量动态客户需求的困境,在此提出基于需求预测的两级动态配送路径优化方法。利用历史数据从需求预测、需求聚类和需求配额三个维度,处理电商物流配送过程中的动态需求;建立基于需求预测的单阶段和多阶段两级车辆配送路径优化模型,并针对问题特性利用分支定界算法与CW-禁忌搜索算法生成两个阶段的最优配送路径。最后结合实验案例对模型与算法的有效性进行验证,试验结果表明本文设计方法具有较好的动态场景适应度和客户响应能力。

摘要：针对生鲜配送优化研究中存在的易腐烂变质、送达时效性低、物流成本高、车辆载重率低等问题,传统的配送方式难以有效适应生鲜物流,为此提出了前置仓协作的两级配送路径优化策略。考虑生鲜运输的时效性要求,结合冷藏车辆的固定成本、制冷成本、惩罚成本因素,以总成本最低为目标建立数学模型,设计改进遗传算法进行求解,并通过仿真实例验证模型和算法的有效性。结果表明,相比于前置仓传统的独立配送策略,前置仓协作的两级配送策略能够有效地降低配送成本。

摘要：为了满足城市配送中顾客对交付方式及特定时间的个性化需求,引入顾客偏好概念刻画送货上门与自提服务的交付需求,以总运营成本最小化为优化目标建立了具有不同交付选择的车辆路径优化模型。考虑到模型的复杂性引入多种算子,设计并改进自适应大邻域搜索算法对模型进行求解。最后结合重庆市南岸区某配送案例进行实例分析,验证了该模型与算法的有效性。

摘要：在分析需求动态变化的基础上,根据需求信息的提出顺序,将动态配送问题转换成不同时刻的静态车辆调度问题,建立基于时间轴的动态车辆调度模型;利用量子理论改进遗传算法,设计量子遗传算法;针对动态车辆调度问题实时性强的特点,设计"初始优化阶段+实时优化阶段"的两阶段求解策略,通过信息更新插入动态需求客户,并对已产生的计划路径进行局部优化调整.通过仿真计算,验证了模型和算法的有效性.

摘要：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.

摘要：针对交通限行条件下城市物流配送中的现实问题,提出多阶段跨区域联合配送策略.考虑到货车限行时段的约束,以客户时间窗和地理位置划分客户服务区域,分时段、分阶段地开展配送服务.充分考虑配送距离、车载率、行驶速度等多种因素,设计以油耗为可变成本和车辆启动费用为固定成本之和最小的优化目标,建立面向交通限行的多阶段跨区域联合配送模型.针对模型的特征,设计自适应遗传算法.最后,结合算例对模型的可行性以及算法的有效性进行了验证分析.