基于冷链物流的生鲜产品运输与配送问题研究
这是一篇关于生鲜冷链,订单拣选,订单配送,同步转运,分支定价算法,集成优化算法的论文, 主要内容为随着新零售的发展,消费者对于生鲜到家的需求急速增长,高昂的物流成本和运营成本使得生鲜电商平台实现整体规模化盈利变为长期难以攻克的难题。本论文基于生鲜产品冷链物流深入分析了冷链集装箱运输问题以及生鲜产品配送问题的特性。充分考虑了冷链集装箱多次翻转将加重生鲜损耗、冷链集装箱末得到及时转运将产生滞留时间、生鲜订单未在时间窗内送达将产生违约成本等因素。构建了冷链集装箱运输问题以及生鲜产品配送问题的数学模型,并设计了优化算法进行求解。本论文主要从以下几个方面展开研究:(1)针对多式联运码头冷链集装箱同步转运问题,综合考虑了冷链集装箱转运设备剩余容量、作业顺序等约束,以最大化加权成功转运数为目标构建了该问题的混合整数规划模型。采用数学优化器求解该问题的小规模算例,同时采用先卸载后装载的方式获得问题的初始解,并设计通用变邻域搜索算法进一步提升解的质量。最后通过对问题进行拓展为更多的应用场景提供了解决方案。(2)针对生鲜平台订单配送路径优化问题,综合考虑了时间窗、地理位置、车辆容量等因素,以最小化配送距离为优化目标构建了该问题的混合整数规划模型。采用数学优化器求解该模型,同时采用贪婪算法获得问题的初始解,并设计精确算法-分支定价算法进一步提升解的质量。通过对比算法结果,验证了算法优劣性。(3)针对生鲜平台订单分批拣选与分批配送集成问题,综合考虑了订单动态到达、订单种类多数量少等因素,以最小化订单延迟时间为目标构建了该集成问题的混合整数规划模型。采用数学优化器求解该模型的小规模算例,同时根据订单分批拣选与分批配送集成问题的特性,设计了集成优化思路以及两阶段优化思路对问题进行求解,通过对比算法结果,验证了算法优劣性。论文中构建的优化模型和设计的优化算法将能够有效地降低生鲜电商平台订单违约概率、提升客户满意度、节约物流成本和运营成本,对于其他领域的订单履约效率优化也具有一定的参考借鉴价值。
AGV拣选系统订单分配与路径规划联合优化研究
这是一篇关于仓储管理,订单拣选,AGV拣选系统,订单分配,路径规划,自适应大领域搜索算法的论文, 主要内容为随着电子商务的蓬勃发展,海量客户需求和高频次、多品种、小批量的订单特性给电商物流中心订单拣选效率带来巨大挑战。在物流智能化趋势下,大量电商企业采用自动导引车(Automated Guided Vehicle,AGV)拣选系统进行订单拣选。但AGV拣选系统在实现拣货模式向“货到人”转变和订单处理速度提升的同时,也面临着货架重复多次出入库、机器人行走路线迂回等问题。为了提高电商AGV拣选系统作业效率,实现仓储资源的合理调度,本文考虑AGV系统特性,研究订单分配与路径规划的联合优化问题,可为电商企业智能化仓储运营管理提供决策支持,具有重要的理论价值和实践意义。论文的主要工作包括:(1)总结归纳订单拣选系统和订单分配、路径规划的既有研究成果。对AGV拣选系统设备组成、结构布局和订单拣选作业流程进行详细介绍和剖析,为AGV拣选系统的联合优化研究奠定基础。(2)提出AGV拣选系统订单分配与路径规划的联合优化方法。明确了多订单、多货架、多拣选站业务场景下的订单分配和路径规划问题的内涵,指出订单分配和路径规划的决策要素及其必要性、相关性,以机器人负载距离最小化为目标,建立了订单分配与路径规划联合优化的混合整数规划模型。同时结合问题和模型特征,采用A*和自适应大领域搜索(Adaptive Large Neighborhood Search,ALNS)算法进行求解,并在原有ALNS算法基础上,设计了适合订单分配问题的移除和修复算子。(3)使用不同规模的仿真算例进行方法验证。利用不同规模的仓库和订单仿真算例,对比分析先到先拣选规则(First-Come-FirstService,FCFS)、CPLEX求解器和ALNS算法在订单分配问题上的求解效率,并深入挖掘了批次容量、订单商品种类、货架存储多样性和仓库商品丰富度这些因素对联合优化方案的影响。计算和分析结果表明,本文所提出的AGV拣选系统订单分配和路径规划联合优化模型及算法,能有效缩短机器人负载距离,从而提高电商物流中心整体订单拣选效率。而ALNS算法在订单分配问题上适应性良好,可在较短时间内获得与CPLEX质量相近的解,时间优势明显。图39幅,表14个,参考文献100篇
基于时空网络的大型网超日用品订单处理及车辆派遣联合优化研究
这是一篇关于时空网络,订单拣选,包裹合并,车辆派遣,粒子群算法的论文, 主要内容为电子商务推动了中国互联网经济的快速发展,蓬勃发展的网上超市成为中国电子商务的风向标。大型网上超市作为新型的电子商务模式,购物方式便捷而且商品品目众多,给消费者生活带来了极大的便利。但是,网上超市的运营发展也遇到诸多挑战。消费者购买时间不确定,购买商品量少但种类繁多,增加了订单履行的难度。网上超市具有规模庞大、分仓运作等属性,订单履行中心每天需要对成千上万的订单进行分配,分配方式不合理会造成订单履行成本居高不下、配送频繁扰民等后果,不仅如此消费者收货周期变长,导致满意度下降。因此,科学合理地对消费者订单进行分批拣选、合理高效地降低物流配送成本,提高物流配送效率成为网上超市发展关键难题。基于此,本文以大型网上超市订单履行过程优化为研究背景,以大型网上超市订单分批拣选以及包裹配送为重点研究问题,以大型网上超市的仓库及订单的固有特征以及消费者满意度为切入点,为缩短大型网上超市订单履行周期,降低订单履行成本为研究目标,围绕着网上超市订单履行“时间复杂性”、“空间复杂性”、“决策变量耦合性”的内在要求,运用时空网络流方法论、粒子群算法、遗传算法理论,开展了对大型网上超市订单处理与车辆派遣联合优化的研究。本文研究具体包含以下两个方面的内容。(1)如何在顾客下单后协调好拣选和配送环节,并且在最短的时间以较低的成本拣选并配送到顾客手中,已成为网上超市订单履行中亟待解决的问题。本文研究了订单拣选与车辆派遣联合优化的问题,首先从时间和空间两个维度详细剖析了电商平台接到订单之后的订单拣选分批与后续配送问题,提出对于订单分批拣选和车辆派遣联合优化策略,以最小化订单拣选成本和派遣车辆成本为目标,建立出基于时空网络的网上超市订单分批拣选和车辆派遣联合优化模型。接着通过混合式粒子群算法对该非线性规划整数模型进行求解,引入遗传算法中交叉变异操作,扩大粒子搜索范围,获得更优适应度值。然后在数值实验比较混合式粒子群策略的优越性,证明算法和模型的正确性和有效性。最后通过灵敏度分析对网上超市仓库分批拣选和车辆派遣提出管理性见解。(2)针对网上超市最后一公里包裹配送问题,聚焦配送效率低、成本高、交付收货频繁问题,综合考虑包裹交付时间,车辆派遣计划等决策。首先提出配送站整合同一顾客不同时间到达包裹的包裹合并(PC)策略,从时间和空间两个维度构建包裹合并与车辆派遣联合优化的非线性整数规划模型实现包裹合理分配,降低物流成本。然后提出包裹合并规则的自适应禁忌搜索粒子群算法(APSOTSPC),将APSOTSPC算法计算结果与CPLEX对比,证明算法的精度和准确性。最后通过数值仿真分析证明所提出PC策略的优越性,并在实际应用方面提出管理性见解。本论文的研究工作为大型网上超市订单处理以及车辆派遣作业提供了一种新的解决思路。本文提供的订单处理方案为大型网上超市运营商提供了合理、高效、科学的订单履行策略,丰富了电子商务领域大型网上超市订单履行理论研究体系,提高网上超市订单履行作业的科学性和实践性。
考虑拣选距离和时限约束的Y配送中心订单分批优化
这是一篇关于订单拣选,分批策略,拣选路径,时限约束的论文, 主要内容为电商平台拥有丰富的商品种类和便捷的购物方式,使消费者更愿意选择足不出户,通过手机APP或电脑挑选心仪商品的消费方式。随着科技的发展和人们对生活水平的期待值不断提高,消费者对于购物体验的要求逐渐增高,如何提升客户满意度,吸引大批消费者下单是电商企业首要解决的难题。订单拣选作为电商配送中心众多环节中的一环,其作业水平是决定商品出库效率的关键因素之一。电商配送中心的各个作业环节彼此影响,订单分批的方式既决定了拣选商品的时间,又影响着拣选商品的组合方式,同时对拣选路径的选择也有着一定的影响。为加快商品出库的速度,让客户对配送中心的服务更加满意,本文通过实地调研的方式获取了Y配送中心天津武清地区仓库在需求高峰期三天的实际订单数据,从订单分批策略选择和订单拣选路径规划两个方面对拣货作业进行优化。首先,本文基于大量的历史订单数据并结合Y配送中心现有的仓库布局、商品数据、货位数据等,分析得出Y配送中心存在电商促销活动期间货物积压严重、订单批次策略缺乏灵活调整、多拣货员同时拣选易造成拥堵等三个主要问题,其根本原因在于Y配送中心缺乏对需求高峰期订单特征的科学分析、订单分批过程中考虑的关联因素单一、未考虑拣货员拥堵对拣选效率的影响。其次,本文基于分析得出Y配送中心在订单拣选环节的现存问题以及产生原因,并结合实际订单的特点,建立了 Y配送中心的订单分批优化模型,利用综合考虑拣选通道相似度和拣选时限约束相似度的种子算法求解订单分批的结果,再利用考虑多拣货员堵塞的蚁群算法,求解每一个批次的拣选路径。接下来,本文利用Python语言对算法进行实现,将2020年“双十一”期间三天(2020年11月11日零时至11月13日24时)的实际订单数据代入算法中对模型进行求解,通过调整综合相似度参数的权重系数取值,得到不同权重系数取值下的订单总服务时间,根据求解得到的订单总服务时间和实际订单数据中包含的订单到达时间和订单时限要求,可计算出订单总延迟时间。通过分析发现,在整个需求高峰时期,当权重系数取值为μ=0.5,θ=0.5时,总服务时间与总延迟时间的总和达到最低,达到优化平衡状态,即在制定分批策略时,既要考虑拣选通道相似度,也要考虑拣选时限约束相似度,并且两者的重要程度相同。最后,在μ=0.5,θ=0.5时计算得出的拣选路径中,选择两组路径数据,同时设置一组不考虑拥堵的对照组,将3条拣选路线代入AnyLogic仿真模型,运行结果表明,本文中考虑多拣货员堵塞的蚁群算法具有一定的有效性。优化后订单总服务时间为72.2446h,比优化前缩短36%;优化后总延迟时间为12.8702h,比优化前缩短33%,优化效果较为明显。图25幅,表12个,参考文献65篇。
基于货到人模式的拣选台订单处理优化研究
这是一篇关于订单拣选,货到人,储位分配,整数规划,变邻域搜索算法的论文, 主要内容为贸易全球化背景下电商消费正高速发展,带动电商订单爆炸式增长。由于电商订单具有多品种、小批量、高频次等特点,顾客对订单响应时间敏感性高,增加了配送中心订单处理作业的难度,仓库订单拣选效率亟待提高。随着智能算法在物流行业的探索愈发成熟,近年来基于货到人模式的智能物流系统逐渐应用于仓库运营中,大幅度提高拣选和存储的安全性和准确性,减少人力劳动。对比传统人到货仓库,货到人系统智能化程度更高,仓库管理更为复杂,因此产生了诸多研究问题。由于拣选台可同时处理的订单和货架数量有限,不同种类货物在各货架中的存储组合多样,不同仓库管理策略组合实施的运营效率差异较大。拣选台订单处理问题即是研究在货到人拣货模式下,如何安排待拣选订单的处理次序和货架到达拣选台的拣选次序,能够实现全部订单完成拣选时货架总搬运次数最少,从而降低系统总支出,提高系统订单拣选效率。本文以可移动货架式仓库为背景,建立了整数规划模型,对单个拣选台的订单处理活动进行了优化。由于该问题属于NP-hard问题,计算复杂度随订单和货物种类数量增加而大幅增长,因此本文从研究确定的订单或货架排序的订单处理问题的思路出发,设计了VNS-OS和VNS-RS两种算法,进而设计了交替求解订单和货架排序的AH算法。本文通过设置不同的待拣选订单数量、货物种类、货架数量、可同时处理的最大订单数、迭代次数等参数,设计了不同规模的算例。在小规模算例下,对比CPLEX12.8求得的已知最优解,三种算法的平均优化程度在6.4%-16.6%之间,证明了本文设计的算法的可行性和有效性。基于对小、中、大不同规模算例求解结果的分析,验证了两种VNS算法对初始解的优化效果明显,平均优化程度高于10%。总结出算法VNS-OS整体求解性能最优,算法VNS-RS适用于算例规模较小或算例规模较大且可同时处理订单数较多的情况,其余情况选择算法AH求解质量较高且耗时短。此外,本文还对货架搬运总次数与货架利用率进行了敏感性分析,两者均与拣选台可同时处理的最大订单数呈负相关关系。储位分配策略上,按关联规则分配的储货策略远优于随机存储,货架搬运总次数平均减少13.2%,并且大幅提高了货架利用率,为货到人仓储系统的实际运营提供了依据。
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