基于LINGO的城市物流配送路径优化
为了提高城市物流配送效率,降低配送成本,以配送成本最低为目标,建立了物流配送路径优化问题的数学模型。利用LINGO软件能够快速求得线性规划问题最优解的特点,编写了求解配送路径优化问题的LINGO程序代码,通过实例验证,可以快速有效求得此问题的最优解。
用户评论
相关推荐
基于联合配送的城市物流配送路径优化
针对城市多区域协同发展造成的商业中心相对分散的现状, 提出“多对多” 的城市网络化联合配送机制. 以运输距离、实载率等与成本密切相关的油耗成本为优化目标, 建立面向城市多区域配送需求的车辆路径模型;
PDF
293KB
2021-01-16 19:35
基于遗传算法的物流配送路径优化算法
物流配送路径优化问题是一个NP(非确定多项式)问题,使用传统优化方法很难得到最优解或满意解。为了很好地解决这个NP问题,本文建立了一个配送中心、多个顾客的物流配送数学模型,用自己改进的遗传算法加以分析
PDF
0B
2019-05-16 06:01
基于改进蚁群算法的物流配送路径优化研究
Research on Optimization of Logistics Distribution Routing Based on Improved Ant Colony Algorithm
PDF
0B
2019-06-25 15:40
基于蚁群算法的紧急物流配送路径优化设计
Optimization Design of Emergency Logistics Distribution Path Based on Ant Colony Algorithm
PDF
0B
2019-06-25 15:40
基于混沌粒子群算法的物流配送路径优化方法
针对现代物流配送路径优化中物流成本控制、配送效率和计算效率提高等问题,提出了一种基于混沌粒子群算法的物流配送路径优化方法。通过分析现代物流配送特点和配送路径优化影响因素,建立综合反映配送效率、成本、客
PDF
1.52MB
2021-01-16 19:36
论文研究沿河发展型城市物流配送路径的优化模型及算法.pdf
针对沿河发展型城市物流配送路径的优化问题，建立相应的数学模型，并在传统物流配送路径优化问题的经典算法——遗传算法的基础上，提出了一种新算法。该算法通过设计一种选择性部分匹配交叉算子和选择性倒置变异算子
PDF
492KB
2020-07-20 16:27
战时物流配送车辆路径优化问题
采用一种新的信息素更新方式对传统蚁群算法进行改进,有效解决了带硬时间窗的车辆路径优化问题;建立考虑战场环境中敌方火力打击影响的物流配送车辆路径优化模型,采用所提算法得出优化路线;进一步考虑不同作战单元
PDF
274KB
2021-01-15 05:52
基于混合遗传算法的物流配送路径优化研究
基于现代物流配送路径中出现的车辆没有根据配送路线完成任务和配送路线不合理的原因,就实现了基于混合遗传算法的物流配送路径优化设计。首先,本文使用遗传算法和聚类分析技术的相互结合,提出了对物流配送路径优化
PDF
1.6MB
2021-01-31 14:32
城市物流配送车辆路径问题研究——基于纯电动车
针对城市物流配送车辆路径问题，本文研究了基于纯电动车的解决方案。通过对纯电动物流车的性能与能源消耗进行分析，结合实际案例，提出了一种基于遗传算法的城市配送车辆路径优化方法。该方法在考虑各种限制条件的同
pdf
7.93MB
2023-06-09 06:38
城市物流配送系统模型与优化
关于送货线路设计问题一些参考资料,对于西安的建模同学应该很有用
NH
4.14MB
2020-09-11 11:44
粒子群算法的物流配送路径优化研究
粒子群算法的物流配送路径优化研究
PDF
0B
2019-09-14 01:41
lingo最优路径
求解最优路径问题，旅行商问题公交最短路问题
ASV
0B
2019-05-27 20:52
基于蚁群算法的电子商务物流配送路径优化研究
以蚁群算法为基础,设计了基于蚁群算法的物流配送路径优化模型,通过实验表明了该方法的可行性,且基于蚁群算法的优化模型比其他算法模型具有更好的优化效果和更高的稳定性。
PDF
402KB
2020-10-28 04:00
基于云计算的冷链物流配送车辆路径优化方法研究
针对冷链物流配送车辆路径优化问题,分析云计算模式下处理配送车辆实时路径的优势,建立了冷链物流配送车辆路径优化应用服务架构;并在该架构下获取多源实时交通信息,分析车辆配送时间和综合成
PDF
1.7MB
2021-02-01 10:55
基于最短路径算法的物流配送车辆优化调度VRP的研究
配送运输是物流系统中最重要的组成部分之一,正是通过配送运输,配送中心才得以最终完成货物从生产商到用户的转移。车辆路线问题是其中的一个重要研究课题,其优化技术是现代物流配送的一项关键技术。本文主要研究基
KDH
0B
2019-05-19 17:59