物流系统模型和算法研究
物流行业中的物流路径优化算法的研究现状
物流行业中的物流路径优化算法的研究现状物流是现代经济活动中不可或缺的一部分，它涉及货物运输、仓储、包装、配送和信息处理等环节。
在物流过程中，路线规划是其中的关键环节之一。
物流路径优化算法的研究旨在寻找最短、最经济且最有效的路径，以提高物流效率、降低物流成本及减少运输时间。
本文将就物流路径优化算法的研究现状进行介绍。
1. 传统的物流路径优化算法在过去的几十年里，很多学者对物流路径优化算法进行了深入研究，并提出了一系列的传统算法。
其中，最著名的算法是蚁群算法、遗传算法和模拟退火算法。
蚁群算法是基于模拟蚂蚁觅食行为的一种优化算法，它通过模拟蚂蚁在路径选择过程中释放信息素的方式来寻找最优路径。
蚁群算法在解决复杂问题上具有较好的鲁棒性和全局搜索能力，但在处理大规模问题时存在计算量大和收敛速度慢的缺点。
遗传算法是受到生物进化中的基因遗传机制的启发而提出的一种优化算法。
它通过选择、交叉和变异等操作来模拟自然选择和遗传演化的过程，以寻找优化问题的最优解。
遗传算法具有较好的全局搜索性能和适应性，但对问题的编码和操作选择较为复杂，且对问题的约束条件处理相对困难。
模拟退火算法是模拟固体退火过程的一种优化算法。
它通过随机选择和接受次优解的方式来跳出局部最优解，并最终找到全局最优解。
模拟退火算法适用于求解复杂问题，但对算法的参数设置和初始解的选择较为敏感，需要经验性的调节。
这些传统算法在物流路径优化领域有一定的应用和效果，但随着物流行业的不断发展，传统算法在面对高维、大规模和复杂的实际问题时存在一些局限性。
2. 基于智能算法的物流路径优化算法近年来，随着智能算法的快速发展，一些学者开始将智能算法应用于物流路径优化问题中，取得了一定的研究成果。
人工神经网络是一种能模拟人脑神经元工作原理的信息处理系统，它通过学习和训练来优化权重和阈值，实现对输入和输出之间的映射关系的建立。
在物流路径优化中，人工神经网络可以通过学习历史数据和现有路线信息，提供最优的路径选择。
《煤炭物流物联网智能优化调度模型与算法研究》范文
《煤炭物流物联网智能优化调度模型与算法研究》篇一一、引言煤炭作为全球能源的主要来源之一，其物流管理对于保障能源供应、提高经济效益和环境保护具有重要意义。
然而，传统的煤炭物流管理面临着诸多挑战，如信息不对称、调度效率低下、资源浪费等问题。
随着物联网技术的快速发展，煤炭物流的智能化、自动化水平不断提升。
因此，研究煤炭物流物联网智能优化调度模型与算法，对于提高煤炭物流的效率、降低成本、实现可持续发展具有重要意义。
二、研究背景与意义煤炭是我国主要的能源之一，其物流管理涉及采煤、运输、仓储、配送等多个环节。
传统的煤炭物流管理主要依靠人工操作和经验判断，存在着信息传递不畅、调度不准确、资源浪费等问题。
而物联网技术的应用为煤炭物流的智能化管理提供了新的解决方案。
通过物联网技术，可以实现煤炭物流的实时监控、信息共享、智能调度，从而提高煤炭物流的效率、降低成本、减少资源浪费。
因此，研究煤炭物流物联网智能优化调度模型与算法具有重要的理论意义和实践价值。
三、相关研究综述近年来，国内外学者对煤炭物流物联网智能优化调度模型与算法进行了广泛研究。
一方面，研究集中在如何利用物联网技术实现煤炭物流的实时监控和信息共享；另一方面，研究关注如何通过优化算法提高煤炭物流的调度效率。
然而，现有研究仍存在一些不足，如缺乏对煤炭物流全过程的综合分析、缺乏针对特定地区的实证研究等。
因此，本研究将综合运用物联网技术和优化算法，构建煤炭物流智能优化调度模型，并进行实证分析。
四、煤炭物流物联网智能优化调度模型本研究提出的煤炭物流物联网智能优化调度模型主要包括以下部分：1. 数据采集与传输：通过物联网技术实现煤炭物流各环节的数据采集与传输，包括采煤数据、运输数据、仓储数据、配送数据等。
2. 数据处理与分析：对采集的数据进行处理和分析，提取有用的信息，如煤炭库存量、运输路线、运输时间等。
3. 调度模型构建：根据数据处理与分析的结果，构建煤炭物流的智能调度模型。
物流配送优化模型及算法综述
物流配送优化模型及算法综述一、物流配送问题概述物流配送问题是指在给定的时间窗口内，从指定的供应点或仓库将货物分配到指定的需求点或客户，并通过最优路线和车辆载重量进行配送的问题。
其目标是通过合理的路线安排、货物装载和车辆调度，使得整个物流系统的运营成本最小化，同时满足各种约束条件。
二、物流配送优化模型1.车辆路径问题（VRP）车辆路径问题是物流配送问题的经典模型，主要考虑如何确定最佳配送路线和货物装载方案，以最小化总行驶成本或最大化配送效率。
其中常用的模型包括TSP（Traveling Salesman Problem）、CVRP（Capacitated Vehicle Routing Problem）和VRPTW（Vehicle Routing Problem with Time Windows）等。
2.货车装载问题（BPP）货车装载问题是指在给定的车辆装载容量限制下，如何合理地将货物装载到车辆中，以最大化装载效率或最小化装载次数。
该问题常常与VRP结合使用，以使得整个配送过程达到最优。
3.多目标物流配送问题多目标物流配送问题是指在考虑多种目标函数的情况下，如何找到一个平衡的解决方案。
常见的多目标函数包括成本最小化、配送时间最短化、节能减排等。
解决该问题常常需要使用多目标优化算法，如遗传算法、粒子群算法等。
三、物流配送优化算法1.精确求解算法精确求解算法是指通过穷举所有可能的解空间，找到最优解的方法。
常用的精确求解算法包括分支定界法、整数规划法、动态规划法等。
这些算法可以保证找到最优解，但在规模较大的问题上效率较低。
2.启发式算法启发式算法是指通过设定一些启发式规则和策略，寻找近似最优解的方法。
常用的启发式算法包括贪心算法、模拟退火算法、遗传算法等。
这些算法在求解复杂问题时效率较高，但不能保证找到最优解。
3.元启发式算法元启发式算法是指将多种启发式算法结合起来，形成一种综合的解决方案。
常用的元启发式算法包括蚁群算法、粒子群算法等。
物流配送中心选址模型及其启发式算法
物流配送中心选址模型及其启发式算法一、本文概述随着电子商务和全球化贸易的飞速发展，物流配送中心在供应链管理中的重要性日益凸显。
选址决策作为物流配送中心规划的首要任务，直接影响到企业的运营成本、服务质量和市场竞争力。
因此，研究物流配送中心的选址模型及其启发式算法，对于优化供应链网络、提高物流效率和降低运营成本具有重大的理论价值和现实意义。
本文旨在探讨物流配送中心的选址问题，分析不同选址模型的特点和适用场景，研究启发式算法在解决选址问题中的应用。
我们将对物流配送中心选址问题进行概述，介绍选址问题的定义、特点和研究现状。
我们将重点分析几种经典的选址模型，包括基于成本的选址模型、基于服务质量的选址模型和基于多目标的选址模型，并比较它们的优缺点。
在此基础上，我们将探讨启发式算法在物流配送中心选址问题中的应用，介绍几种常见的启发式算法，如遗传算法、模拟退火算法和蚁群算法等，并分析它们在解决选址问题中的性能和效率。
我们将对本文进行总结，展望未来的研究方向和应用前景。
通过本文的研究，我们期望能够为物流配送中心的选址决策提供一种科学、有效的模型和算法支持，帮助企业实现物流网络的优化和升级，提升企业的竞争力和可持续发展能力。
二、物流配送中心选址模型物流配送中心的选址问题是物流系统优化中的关键环节，它涉及到多个因素的综合考虑，包括运输成本、库存成本、服务水平、地理环境等。
为了科学、合理地进行选址决策，需要建立相应的选址模型。
系统性原则：选址决策需要综合考虑多个因素，确保各因素在模型中得到全面、系统的体现。
科学性原则：模型应基于科学的方法和理论，能够准确反映实际情况，提供可靠的决策支持。
可操作性原则：模型应具有实际操作性，便于数据收集和处理，以及后续的分析和计算。
灵活性原则：模型应能够适应不同的情况和需求，具有一定的灵活性和可扩展性。
运输成本：包括从供应商到物流配送中心的运输成本，以及从物流配送中心到客户的运输成本。
地理环境：包括地理位置、地形地貌、气象条件等因素，这些因素可能对物流配送中心的运营产生影响。
运输方式选择的多属性决策模型及其算法研究
运输方式选择的多属性决策模型及其算法研究一、引言在物流系统中，运输方式选择是非常重要的一步，它关系到运输成本、交货期、货物的完整性等问题。
由于不同的运输方式有不同的特点和优劣势，因此在选择运输方式时需要考虑多种因素。
多属性决策模型是解决此问题的重要方法，常见的多属性决策模型有层次分析法、灰色关联度法、熵权法等方法，本文将会对其进行详细介绍和算法研究。
二、多属性决策模型多属性决策模型是指面对多种可选方案及其多个属性，综合考虑多种因素，确定最优方案的一种方法。
在运输方式选择中，需要考虑的因素包括：运输距离、运输时间、运输成本、可靠性等等。
多属性决策模型的目标就是将这些因素综合起来，选择出最具优势的运输方式。
1.层次分析法层次分析法是一种将复杂问题层次化、分解成逐层递进的子问题，并通过逐层比较来确定各子问题之间重要性和询问结果的方法。
其基本思想是将目标或决策问题分解为若干个层次，构建出层次结构模型，并通过对层次结构模型进行一系列的层次分析，得到各个层次的分析结果，最终确定方案。
对于运输方式的选择，分别进行层次分析，这些层次分析的主要要素有目标层次、准则层次、方案层次三个层次。
（1）目标层次：该层次反应选定运输方式的目标或终极利益满足度，或运输方案的综合效益水平。
（2）准则层次：该层次为目标层次的补充，即准备解决方案层次的决策要素，如运输时间、运输费用、运输安全性和可靠性等。
（3）方案层次：该层次包括实施决策的方案，常常用两个处理单元来评价方案，以评定方案的一致性和相对重要性。
2.因素分析法因素分析法又称主成分分析方法，其基本思想是通过降维处理的方式，将多个评价指标转化为少数不相关的评价指标，从而便于对各方案进行评价比较。
对于运输方式的选择问题，只要确定各评价指标及其权重，就可以用因子分析法计算权重与因子之间的关系。
在运输方式选择中，一般采用因子分析法来计算各指标之间的相关性。
这样做的好处是可以分析出多个维度的因素，从而作为选择运输方式的指导意见。
冷链物流系统优化模型的建立与求解
冷链物流系统优化模型的建立与求解摘要：冷链物流是一种专门用于运输和储存温度敏感产品的物流模式。
为了提高冷链物流系统的效率和可靠性，需要建立优化模型来辅助决策，并通过合理的求解方法得到最佳解。
本文将介绍冷链物流系统优化模型的建立与求解方法。
一、引言冷链物流是农产品、药品、食品等温度敏感产品的运输过程中所采用的一种专门的物流模式。
它要求能够在整个运输链中保持特定的温度和湿度条件，以确保产品的品质和安全性。
为了提高冷链物流的效率和可靠性，需要建立优化模型来辅助决策。
二、冷链物流系统优化模型的建立1. 线性规划模型线性规划模型是一种常用的优化模型，适用于冷链物流系统中的一些简单问题。
该模型的目标是最小化或最大化一个线性函数，同时满足一组线性等式或不等式约束条件。
例如，可以利用线性规划模型来确定最佳的货物配送方案、最小化运输成本或最大化利润等。
2. 整数规划模型整数规划模型在线性规划模型的基础上增加了变量的整数限制，用于处理一些离散决策变量的问题。
在冷链物流系统中，比如需要确定最佳的仓库位置、最优的车辆调度方案等，这些问题往往涉及到离散的决策变量。
因此，整数规划模型可以更好地描述和求解这类问题。
3. 非线性规划模型非线性规划模型适用于冷链物流系统中一些存在非线性关系的问题。
例如，考虑到货物的温度和湿度对产品质量的影响，可以利用非线性规划模型来确定最佳的环境控制策略。
非线性规划模型可以更精确地描述和求解这类复杂的冷链物流问题。
三、冷链物流系统优化模型的求解方法1. 简单方法对于简单的冷链物流问题，可以使用一些经典的优化算法来求解，例如贪婪算法、动态规划算法等。
这些方法的优点是计算效率高，求解速度快，但只能得到局部最优解。
2. 近似算法近似算法是一类能够在合理时间内得到近似最优解的方法。
在冷链物流系统中，模拟退火算法、遗传算法、蚁群算法等都是常用的近似算法。
这些方法能够通过模拟自然界中的优化策略来求解复杂的冷链物流问题，具有较好的求解效果。
物流大数据分析与优化模型研究
物流大数据分析与优化模型研究随着信息技术的飞速发展，物流行业也逐渐进入数据时代。
物流大数据分析和优化模型成为了物流企业追求高效率、低成本的途径。
本文将探讨物流大数据分析的概念、优化模型以及面临的挑战。
一、物流大数据分析物流行业的运作涉及到从商品生产到消费者手中所经过的所有流程。
这一过程中所涉及到的信息、数据十分复杂。
物流大数据分析可以将这些数据进行整合并分析，得出有用的信息，进而为企业的运营提供改进和优化的方案。
物流大数据分析可以涉及的领域很广，比如判断货物送达时间、货物的顺畅度等等。
通过对数据的收集和分析，物流企业可以更好地把握运营过程中的优化方向。
二、物流优化模型物流优化模型是指基于数据分析方法，找到物流系统的优化方案。
优化模型与数据分析密切相关，总结和建立物流模型，通过数学算法解决物流问题，进而模拟相关场景下的物流运作。
优化模型中包括网络设计、路径规划、装载计划等重要的部分。
其中网络设计关注的是物流网络的结构，主要涉及到决定不同门店、仓库的位置、流量等；路径规划关注的是货物的最短路径、费用、时间等问题；装载计划关注的是如何在背包的有限容量下进行最优的装载。
三、挑战与机遇随着物流行业的规模逐渐扩大，所涉及到的数据也越来越庞大。
要想进行有效的分析，需要算法、软件和高效的计算能力。
除此之外，还需考虑数据安全问题。
比如，许多物流企业涉及到订单信息，这种信息的泄露会对商业机密造成极大的威胁。
物流大数据分析与优化模型带来了物流行业的机遇与挑战。
至于如何应对这些挑战，将根据具体情况来处理。
结语物流大数据以其探索物流运作的方式已成为当前物流业发展的一个重要和必要的方向。
这篇文章从物流大数据分析的概念、物流优化模型、挑战和机遇等方面对物流大数据的相关问题进行了探讨。
希望大家可以通过此文更好地理解物流大数据分析的意义和应用价值。
农业物流优化模型及算法研究
农业物流优化模型及算法研究随着社会进步和科技发展，农业物流在现代农业中扮演着越来越重要的角色。
为了提高农产品的运输效率和质量，需要设计和应用优化模型和算法来解决农业物流中的各种问题。
本文将探讨农业物流优化模型及算法的研究，并重点关注以下几个方面：物流路径规划、运输设备优化和仓储管理。
首先，物流路径规划是农业物流中的一个关键问题。
在农业物流中，物流路径的选择直接影响到农产品的运输成本和效率。
通过构建物流路径规划模型，可以优化路径选择，减少运输距离和时间，提高运输效率。
为了实现农产品的迅速、安全、低成本运输，可以利用最短路径算法、遗传算法等优化算法对物流路径进行规划。
同时，还需要考虑到实际情况，如道路交通情况、货物的特性等因素，以便制定合理的物流路径规划策略。
其次，农业物流优化模型还需要考虑到运输设备的优化。
在农业生产中，选择合适的运输设备对农产品的运输质量和效率有着重要影响。
通过建立运输设备优化模型，可以根据农产品的种类、产量和运输距离等因素，选择合适的运输设备，并确定运输车辆的数量和装载量等参数。
同时，还可以利用智能调度算法，实现运输设备的合理调度，减少空载和重载情况的发生，提高利用率和运输效率。
另外，仓储管理也是农业物流中的一个关键环节。
通过优化仓储管理，可以提高农产品的储存性能和管理效率。
在仓储管理方面，可以建立农产品储存模型来优化农产品的贮藏环境和储存条件，避免产品腐烂和损失。
此外，还可以利用信息技术，建立智能仓储管理系统，实现农产品的自动化储存和管理，提高仓储管理效率。
为了解决农业物流优化问题，可以采用数学建模和优化算法等方法。
数学建模可以将实际问题抽象为数学模型，而优化算法可以通过求解数学模型来得到最优解。
常用的数学建模方法包括线性规划、整数规划、动态规划等，而常用的优化算法包括遗传算法、模拟退火算法等。
通过数学建模和优化算法的应用，可以设计和优化农业物流系统，提高农产品的运输效率和质量。
更高效的配送路线优化算法及其在京东物流中的应用研究
更高效的配送路线优化算法及其在京东物流中的应用研究在快递业竞争日趋激烈的时代，物流企业必须寻求各种优化手段，以提高效率并节省成本。
其中, 运输路线的优化是一个重要的环节。
然而, 传统的路线规划非常耗时，并且容易出现误差。
为了解决这个问题, 京东物流采用了更高效的配送路线优化算法, 并在应用中获得了显著的成效。
本文将介绍这个算法的基本原理及其在京东物流中的应用。
一、什么是路线优化？路线优化是一种数学问题, 它的目标是找到一条从一个地方到另一个地方的最短路线。
这个问题似乎很简单, 但在实际情况中, 考虑了许多因素, 包括货物体积、重量、途经的城市、路况等等。
当考虑这些因素时, 经过一系列的计算和分析后, 可以找到一条最优路线, 这比手工指导司机行驶要更高效和准确。
二、优化算法原理京东物流的路线优化算法, 主要由两个部分组成：第一是基于蚁群算法的路径规划, 第二是超级设备双层优化评估模型。
蚁群算法是一种基于模拟自然界群体行为的算法。
在京东物流中, 蚂蚁代表快递, 它们在地图上根据距离的远近与速度的快慢寻找最短路径。
随着越来越多的快递加入系统, 这个算法会计算出每个快递员要完成的任务并为他们规划最短路径。
这种算法的好处在于, 它可以针对每个区域创建小局部最短路径, 以优化整个物流系统。
超级设备双层优化评估模型是将每个服务城市划分为二级网络, 然后将城市和旅行时间配置到物流节点间。
在这个模型中, 每个节点将与其它节点进行关联评估, 并采用高效的算法, 以寻找最优路线。
这种算法可在规模达到千万级别的系统中使用，并且可以在几秒钟内计算出包括多个目标的最优路线。
三、京东物流中的应用京东物流中的路线优化不仅应用于快递配送, 还应用于货物贸易和海运物流等领域。
在快递配送领域, 优化算法可以让每个送货员在最短时间内完成最大化工作, 节约时间和成本。
同时, 据京东物流介绍, 这种算法已经成功减少了50%的配送时间和60%的配送成本, 并且减少了海量数据的人工操作, 过程更加精确和规范了。
仓储货位优化模型及算法研究共3篇
仓储货位优化模型及算法研究共3篇仓储货位优化模型及算法研究1仓储货位优化模型及算法研究随着物流行业的不断发展，仓储管理也成为了一个愈发重要的环节。
货位作为仓储管理的基础设施之一，对于提高仓库的存储效率和运营效率起着至关重要的作用。
因此，如何进行货位的优化设计和管理，是目前仓储行业面临的一大挑战。
为此，本文将探讨仓储货位优化的相关问题，并提出一种基于算法的货位优化模型。
一、传统货位管理存在的问题传统的货位管理方式通常是按照物料的种类进行分类，将相同的物品存储在相同的位置，并且根据进库时间依次存储，形成一个一维的储位存储结构。
这种方式存在着以下问题：1.存储效率低下：由于货位的划分过于简单，同种物品之间的存储位置并不一定是最优的，导致仓库储位的利用率较低。
2.操作效率低下：传统货位管理模式下，仓库管理员需要手动对已有货位进行管理和调整。
这样不仅会影响操作效率，还会导致人为错误的出现。
3.缺乏智能化管理：传统货位管理方式并不能满足物流行业快速发展的需求，缺乏智能化的管理手段。
因此，传统的货位管理方式需要得到优化和改进。
二、货位优化模型的构建为了解决传统货位管理方式带来的问题，我们提出了基于算法的货位优化模型。
该模型将货位管理看作一个三维容器问题，通过优化存储空间的体积利用率和物品的存取效率来达到仓库储位的最优化配置。
具体步骤如下：1.仓库尺寸的预处理仓库先根据仓库尺寸进行处理，确定每个储位的最大容量。
2.物品信息的处理对于进入仓库的每一批物品，需要对其进行清点，并将其属性进行标记，包括重量、尺寸、保存期限等信息。
3.货位定位算法该算法通过空间变换的方法将三维容器问题转化为一维结构，随后采用贪心算法和模拟退火算法进行储位的搜索和选取，以求出储位的最佳组合。
在选取储位时，首要考虑的是物品的保存期限和重量，保证储位上物品的稳定性和安全性。
4.管理机器人的优化算法对于储位上的货物，需要通过机器人进行自动化装载、卸载和调配等操作。
无人机物流配送系统中的路径优化算法研究
无人机物流配送系统中的路径优化算法研究随着技术的不断发展，无人机物流配送系统的应用正变得越来越普遍。
无人机物流配送系统能够显著提高配送效率和降低配送成本。
然而，有效的路径规划和优化算法是实现无人机物流配送系统高效运行的关键。
路径优化算法的目标是找到一条最优路径，使得无人机能够在最短的时间内完成配送任务。
在实际应用中，这个问题涉及到需要考虑的因素非常多，如无人机的最大载重量、航程限制、充电需求、配送速度等。
因此，路径优化算法需要综合考虑这些因素，并提供最佳解决方案。
在研究路径优化算法时，可以考虑以下几个方面：1. 算法模型选择：路径优化算法通常可以采用遗传算法、蚁群算法、模拟退火算法等。
选择合适的算法模型有助于提高算法的效率和精确度。
此外，机器学习算法如强化学习也可用于路径优化问题。
2. 地图数据的获取与处理：对于路径规划问题，必须有准确的地图数据。
获取高精度地图数据以及对其进行处理和解析是实现路径优化算法的关键步骤。
利用地图数据中的道路网络、建筑物等信息，可以构建无人机的运行模型，并为无人机提供可行的路线规划。
3. 动态路径规划：在实际的无人机物流配送系统中，道路交通状况和气象条件等因素经常变化，需要实时更新路径规划。
因此，研究动态路径规划算法可以帮助无人机在变化的环境中快速适应，并选择最佳路径。
4. 安全飞行和碰撞检测：在无人机物流配送系统中，安全性是至关重要的。
路径规划算法需要考虑无人机的飞行高度、飞行速度以及避开障碍物等因素，以确保无人机的安全飞行。
因此，研究碰撞检测和避障算法是路径优化算法中的另一个重要方向。
5. 配送需求的满足：无人机物流配送系统中的配送需求通常包括多个目标点、多个订单和多种物品。
路径优化算法需要综合考虑配送需求的不同，使得无人机能够合理规划路径，提高配送效率。
在此基础上，还可以研究如何平衡资源利用率和用户满意度，以满足配送需求。
综上所述，无人机物流配送系统中的路径优化算法研究涉及到算法模型的选择、地图数据的获取与处理、动态路径规划、安全飞行和碰撞检测、配送需求的满足等多方面的内容。
一汽国际物流仓储规划模型与算法
系统逻辑结构
业务流程 业务流程1（创建型规划） 业务流程2（改善型规划） 业务流程n（ · · · · · ）
优化模
型
优化模型
优化模型. . .
2
适 配 器
优化模型 1
优化模型 n
谢谢
min
k 1
i 1 j 1
Si
x
ij
s .t .
n
x ij S i
j 1
i 1,2, , m
m
x ij 1
i1
x ij 0 或 1
j 1,2, , n j 1,2, , n ， i 1,2, , m
优化方法介绍
订单分批
拣货策略的优劣是影响拣货效率的重要因素;在决定采取何种 拣货策略时;首先要考虑货物的特性 货物的储存和拣货单位 储存 方式 各种拣货方式的优缺点以及适应范围和拣货的设备等等 最 常用的两种拣货策略是单一订单拣货和订单分批拣货;另外还有订 单分割拣货 拣货员分区拣货等
1 选择一个初始的种子 2 在限制条件允许下追加订单
优化方法介绍
节约算法
节约算法的理论基础是分批拣货的时间节约;即分批拣货所 需要的时间与单张订单分别拣货所需要的时间之和相比较;使总 的时间节约最少的组合便是最优的分批方法
克拉克&怀特算法 EQUAL算法 最大一最小算法
1 2
优化方法介绍
路径规划
常见方法： 1 SLP系统布置设计及其相关计算机化
布置方法 2 EIQEntry;Item;Quantity
优化方法介绍
SLP方法介绍
优化方法介绍
计算机化布置方法
1 CRAFT计算机设施相对定位法 2 CORELAP 计算机关联布置设计
物流管理中的运输需求预测方法与模型
物流管理中的运输需求预测方法与模型随着全球经济的发展和物流业的不断壮大，运输需求预测成为物流管理中的重要环节。
准确预测运输需求可以帮助企业合理安排运输资源、提高运输效率、降低成本，并提供更好的客户服务。
本文将介绍物流管理中常用的运输需求预测方法与模型。
一、基于统计分析的预测方法统计分析是一种常见的运输需求预测方法。
它基于历史数据的分析，通过建立数学模型来预测未来的运输需求。
常用的统计分析方法包括时间序列分析、回归分析和指数平滑法。
时间序列分析是一种基于时间序列数据的预测方法，它假设未来的运输需求与过去的需求有一定的关联性。
通过分析时间序列的趋势、周期和季节性等特征，可以预测未来的需求变化。
回归分析则是通过建立运输需求与相关因素之间的数学模型，来预测未来的需求。
指数平滑法则是一种利用加权平均法来预测未来需求的方法，它根据历史数据的权重分配来计算未来需求的预测值。
二、基于人工智能的预测模型随着人工智能技术的发展，越来越多的企业开始应用人工智能技术来进行运输需求预测。
人工智能技术包括机器学习、神经网络和遗传算法等。
这些技术可以通过学习历史数据的模式和规律，来预测未来的需求。
机器学习是一种通过训练算法来使计算机具备学习能力的技术。
在运输需求预测中，可以使用机器学习算法来分析大量的历史数据，找出其中的规律和模式，并利用这些规律和模式来预测未来的需求。
神经网络则是一种模拟人脑神经系统的计算模型，它可以通过学习历史数据的权重和连接关系，来预测未来的需求。
遗传算法则是一种模拟生物进化过程的算法，它通过模拟自然选择和遗传变异的过程，来寻找最优解。
三、基于市场调研的预测方法除了统计分析和人工智能技术，市场调研也是一种常用的运输需求预测方法。
市场调研可以通过问卷调查、访谈和观察等方式，了解客户的需求和偏好，从而预测未来的运输需求。
市场调研可以帮助企业了解客户的需求变化趋势、产品的市场竞争情况和市场的发展趋势等，从而制定相应的运输策略和计划。
物流问题的建模和算法
物流问题的建模和算法
物流问题是指如何在有限的时间内，最小化运输成本，在保证生产和销售的需求下，使货物在供应链中迅速、准确地移动到指定地点的问题。
为了解决这一问题，需要对物流问题进行建模和算法设计。
建模过程主要包括以下几个步骤：
1.确定目标和约束条件：在物流问题中，目标是最小化运输成本、总体物流时间等，约束条件包括运输能力、生产厂家的供应能力、客户的需求量、货物的特殊要求等。
2.创建网络图谱：物流网络图是物流系统的基础，通过图谱来
表示不同的物流节点和它们之间的联系，包括供应商、生产商、仓库、配送中心、终端客户等。
3.建立模型方程：将目标函数、约束条件、网络图谱等转化为
数学模型，即建立数学模型方程，通常采用线性规划、整数规划、约束优化等方法。
可以采用不同的算法来求解物流问题，常用算法包括：
1.贪心算法：贪心算法是一种基于贪心思想的算法，通过不断
选择局部最优解，最终得到全局最优解。
2.动态规划算法：动态规划算法是一种较为通用的优化算法，
通过将问题分解为多个子问题，在不重复计算的情况下求解出
整个问题的最优解。
3.遗传算法：遗传算法是一种演化算法，通过模拟生物进化过程，生成一组解，不断进行重组、变异和适应度评估等操作，最终得到最优解。
4.模拟退火算法：模拟退火算法是一种元启发式算法，将解看作随机变量，通过温度控制、能量函数和随机性，不断跳出局部最优解，最终达到全局最优解。
综合考虑需要，选择合适的建模方法和求解算法，可以更好地解决物流问题，并提高物流系统的效率和效益。
智能物流系统的建模与优化方法
智能物流系统的建模与优化方法一、引言随着物流行业的不断发展，传统的手动物流系统已经无法满足日益增长的物流需求。
智能物流系统应运而生，通过应用先进的信息技术，能够提高物流效率、降低成本、提供更好的服务质量。
本文旨在探讨智能物流系统的建模与优化方法，以提高物流运作的效率和准确性。
二、智能物流系统的建模方法1. 数据收集与分析智能物流系统的建模首先需要收集大量的物流数据，例如货物类型、数量、运输时间等等。
然后利用数据分析工具对这些数据进行处理和分析，以获取有价值的信息和洞察力。
这能够帮助物流系统更好地了解物流活动的内在规律和统计特征。
2. 建立数据模型在收集和分析数据的基础上，需要建立适当的数据模型来描述整个物流系统。
常用的数据模型包括决策树模型、贝叶斯网络模型和马尔可夫模型等。
根据物流系统的具体特点和目标，选择合适的模型来描述各个物流环节的关系和影响，为后续的优化提供基础。
3. 确定优化目标智能物流系统的优化需要明确具体的优化目标。
常见的优化目标包括提高物流效率、减少成本、降低运输时间等。
根据实际需求，选择合适的优化目标，并量化这些目标，以便后续的优化算法能够进行有效的求解。
三、智能物流系统的优化方法1. 路径优化路径优化是智能物流系统中非常重要的一部分，通过优化货物的运输路径，可以降低物流成本和运输时间。
常用的路径优化算法包括最短路径算法、遗传算法和模拟退火算法等。
这些算法通过对路径进行搜索和比较，找到最优的路径方案，以实现最佳的物流效果。
2. 货物配送优化货物配送优化是指根据不同的配送需求和限制条件，对货物进行合理的分配和安排，以最大程度地提高货物的配送效率。
常见的货物配送优化方法包括车辆路径规划、装载优化和配送区域划分等。
这些方法可以通过合理的运输路线和装载方式，提高货物配送能力和准时率。
3. 在线监控与调度优化智能物流系统还需要实时监控、控制和调度物流活动，以应对突发事件和变化情况。
在线监控与调度优化包括实时数据采集、故障检测和紧急响应等。
物流网络优化算法研究
物流网络优化算法研究一、引言物流网络是指把货物从供应商到终端客户的运输渠道和相关服务组合在一起，形成一个流动、灵活、可靠、高效的物流服务体系。
在大规模的物流网络中，如何优化物流网络的效率和成本是一个重要的问题。
物流网络优化算法可以帮助企业实现对物流环节的精细化管理，提升物流效率，降低物流成本。
本文将从物流网络优化的实际需求出发，综述多种物流网络优化算法的应用，在此基础上进一步探讨未来该领域的发展方向。
二、物流网络优化算法的分类物流网络优化算法可以分为两类：组合优化和基于智能算法的优化。
1. 组合优化组合优化是指通过建立数学模型，将物流网络中的若干次运输或工序组合起来，依据特定的目标来确定组合方案，从而达到优化物流网络的目的。
常见的组合优化算法包括启发式算法、贪心算法、回溯算法、动态规划算法等。
2. 基于智能算法的优化基于智能算法的优化是指利用现代计算机和信息技术，借鉴生物进化、人工智能、神经网络等自然智能算法，对复杂的物流网络进行优化。
常见的基于智能算法的优化包括遗传算法、模拟退火算法、蚁群算法、粒子群算法等。
三、物流网络优化算法的实际应用物流网络优化算法已经在各个领域得到了广泛的应用。
以下是其中的一些示例。
1. 零售物流以电商飞天茅台为例，优化物流成本和时效是保障业务增长的关键。
通过使用基于智能算法的优化物流网络，可以充分考虑不同地区的交通、周转时间、储存能力等因素，从而快速响应用户需求，提高客户满意度。
2. 医疗物流在医疗行业，药品、医疗设备等的供应链管理和配送极为重要。
基于组合优化算法的优化物流网络，可以降低配送成本，确保医院正常开展运营。
3. 物流园区物流园区是物流业的重要载体。
优化物流园区内的物流网络，可以提高整体效率和降低园区内企业的物流成本。
通过建立物流园区的物流中心，减少运输成本，提高物流集装箱的周转效率，进而提高物流园区运营水平。
四、未来的物流网络优化研究方向物流网络优化算法的研究方向包括以下几个方面。
考虑路线安排的物流配送中心选址双层规划模型及求解算法
在总结部分，本次演示研究了地下物流节点选址的双层规划模型及算法，并 通过实验验证了模型的求解质量和效率。研究成果对于推进地下物流系统的规划 和建设具有一定的理论和实践意义。然而，仍需进一步研究和改进求解方法，以 解决模型的不确定性和大规模问题的求解等问题。未来的研究方向可以包括以下 几个方面：
1、考虑更复杂的地下物流系统结构：现有的研究主要集中在简单的地下物 流网络结构，如直线型和环形结构。未来可以研究更复杂的网络结构，如树形、 网状等，以提高地下物流系统的灵活性和适应性。
展望未来，随着物联网、大数据、云计算等技术的不断发展，物流配送中心 选址优化将迎来更多的发展机遇和挑战。在实际应用中，可以考虑将先进的优化 算法与智能设备、自动化技术等合作，推动供应链管理、物流工程、计算机科学等多个领域的 交叉融合，为物流配送中心选址优化研究提供更广阔的发展空间和思路。
考虑路线安排的物流配送中心选址 双层规划模型及求解算法
目录
01 一、双层规划模型
02 二、求解算法
03 三、应用场景
04 四、总结
05 参考内容
随着经济的发展和电商的快速崛起，物流配送行业在日常生活中变得越来越 重要。物流配送中心作为物流网络的关键节点，其选址问题直接影响到整个物流 系统的效率和服务质量。为了解决物流配送中心选址问题，双层规划模型及求解 算法逐步被应用于其中。本次演示将详细介绍物流配送中心选址双层规划模型及 求解算法的相关概念和原理，并分析其应用场景和未来发展方向。
参考内容二
随着经济的全球化和电子商务的快速发展，物流配送中心在供应链管理中的 地位日益凸显。选址优化作为物流配送中心运营的关键因素，直接影响着物流成 本、服务质量和运营效率。因此，针对物流配送中心选址优化模型及算法的研究 具有重要的理论和实践价值。
物流系统建模与仿真实验报告
利用计算机模拟技术，对物流系统进 行模拟运行，以便评估和优化系统的 性能。
学习物流系统建模的方法和步骤
方法
包括离散事件仿真、连续仿真、混合仿真等。
步骤
确定研究问题、选择合适的建模方法、建立模型、模型验证与修正、模型应用与优化。
掌握仿真实验的流程和操作
流程
包括问题定义、模型建立、模型验证、仿真运行、结果分析等步骤。
物流系统建模与仿真 实验报告
汇报人： 202X-01-07
目录
• 实验目的 •实验原理 • 实验步骤 • 实验结果与分析 • 结论与展望
CHAPTER 01
实验目的
理解物流系统建模与仿真的基本概念
物流系统建模
通过数学模型或计算机模型对物流系 统进行抽象描述，以便分析和预测系 统的性能和行为。
物流系统仿真的应用场景
物流网络规划
通过仿真实验评估不同规划方案的效果，为 决策者提供参考依据。
物流系统优化
通过仿真实验找到最优的资源配置和调度策 略，提高物流系统的效率。
物流风险管理
通过仿真实验评估潜在风险和不确定性因素 ，制定有效的风险应对措施。
物流服务质量管理
通过仿真实验评估服务质量水平，优化服务 流程和提升客户满意度。
建议一
针对物流系统效率问题，建议采用先进的路径规划算法优化物流路径，同时提高运输工具 的装载率，减少空驶现象。
建议二
为了降低物流成本，可以引入智能调度系统，实现运输资源的合理配置和优化利用。此外 ，加强与供应商的合作，实现信息共享和资源整合也是降低成本的有效途径。
建议三
提高物流系统可靠性需要从多个方面入手。首先，应定期对运输工具进行维护和保养，确 保其正常运行。其次，加强仓储设施的维护和管理，确保货物安全。最后，优化物流信息 管理系统，实现信息的实时更新和共享，提高系统的透明度和可靠性。
物流系统仿真模型与优化研究
物流系统仿真模型与优化研究物流是现代经济活动中不可或缺的一部分，对于企业的运营效率和客户满意度有着重要影响。
为了提高物流系统的运作效率及优化各个环节的管理，物流系统仿真模型与优化研究成为了重要的研究方向。
本文将对物流系统仿真模型的设计原则和优化方法展开论述，旨在为物流行业的发展提供一定的理论参考和实践指导。
一、物流系统仿真模型的设计原则物流系统仿真模型是物流系统仿真研究的基础，它能够对物流系统的运作进行模拟，为运营决策提供依据。
在设计物流系统仿真模型时，我们应遵循以下原则：1. 系统性原则：物流系统是一个包含多个环节和参与主体的复杂系统，仿真模型应以整体系统为研究对象，综合考虑各个环节之间的相互作用和关联。
2. 精确性原则：仿真模型应能够准确反映物流系统的运作规律，以最大程度上还原真实环境下的物流活动。
3. 实用性原则：仿真模型应具备一定的实用性，能够为管理者提供可行的操作建议和决策依据。
4. 灵活性原则：仿真模型应具备一定的灵活性，能够应对不同规模和布局的物流系统的仿真需求。
以上原则的遵循可以确保物流系统仿真模型设计的合理性和可用性，为后续的优化研究提供基础。
二、物流系统优化方法物流系统的优化是为了提高物流服务水平、降低物流成本、提升运作效率等目标而进行的系统性改进。
在物流系统的优化研究中，以下方法被广泛采用：1. 运筹学方法：通过数学建模和优化算法，对物流系统进行优化设计。
例如，线性规划模型可以用于制定物流配送路径，使得总运输成本最小化；动态规划算法可以用于决策最佳调度策略。
2. 模拟优化方法：通过物流系统的仿真模型，结合优化算法，对系统进行多次仿真实验，并根据实验结果进行决策优化。
例如，蚁群算法可以用于优化物流分拣中的路径选择与分配问题。
3. 数据挖掘方法：通过对大量的物流数据进行挖掘和分析，发现潜在的优化机会。
例如，通过对订单数据的挖掘，可以得到某个地区的需求规律，从而优化配送方案。
4. 信息技术方法：利用信息技术手段，优化物流系统的管理和运作。
物流配送网络优化模型的研究与应用
物流配送网络优化模型的研究与应用一、背景与概述随着电商业的发展与快递配送市场的扩大，物流配送网络成为拓展业务、提高运作效率的关键环节之一。
物流配送网络的构建及优化可以帮助企业降低物流成本，提升配送效率，提高客户体验等。
本文将分别从网络建模、企业成本优化、售后服务等方面探讨物流配送网络的优化模型及其应用。
二、网络建模1.建模流程针对不同企业的物流网络特点，可选择不同的建模方法。
这里给出一个基本的建模流程：（1）确定研究的企业及其主要物流配送节点，并收集相关基础数据。
（2）建立网络拓扑模型，将各配送节点进行有序的分层。
（3）根据实际情况，将网络拓扑模型转化为数学模型。
（4）运用算法求解数学模型，得到最优解。
（5）优化网络拓扑模型，对模型进行灵活调整，以适应企业的实际应用需求。
2.建模方法物流配送网络建模方法主要包括：（1）传统方法：以节点为中心，将网络分解为多个子系统，并通过数据分析，建立起各子系统之间的联系。
根据数据结果，以不同节点为基础，逐步优化网络结构。
（2）系统动力学方法：通过对物流网络的各项指标进行测量，构建系统模型。
进而，通过系统动力学方法，预测节点之间的运作关系，分析系统的性能特征。
根据结果，调整网络拓扑结构，进一步优化物流配送效率。
（3）层次分析法：考虑不同层级关系，对物流节点进行分类，并对各节点权重进行评价。
根据不同等级的节点优先级，进行物流网络的优化设计。
三、企业成本优化1.成本计算物流配送企业的成本主要包括：运输成本、库存成本、配送成本、服务成本等。
因此，要对企业各项成本进行合理评估，其中包括各个节点的人力成本、设备成本、仓储成本、运费成本、资源利用率等。
根据成本评估结果，针对不同节点可采取不同的物流配送方式，合理调整运输线路，提高物流效率，降低物流成本。
2.成本优化因物流企业的运输量不断增加，运输线路不断变化，配送需求不断升级，如何将成本最小化，是物流企业需一直追求的问题。
以下为常用的优化方法：（1）运输线路优化：通过调整运输线路，有效节约物流成本。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
物流系统模型和算法研究
【摘要】：物流是企业的“第三利润源”，是国民经济发展的动脉和基础产业。
加强信息技术在物流系统中的应用，可以有效地降低物流费用。
物流系统的模型和算法是计算机科学和物流科学当前研究的热点。
物流费用主要包括物流中心的选址费用、物流配送费用和库存费用。
本文以降低物流费用为目标，对物流系统的选址、配送和库存三个环节进行了研究。
本文的主要工作和主要创新点包括以下几个部分：1．研究了一类特殊的物流中心选址问题——基于交通网络的单应急中心选址问题。
应急中心选址不仅要考虑选址费用(建设费用和运输费用)，更重要的是要考虑中心的覆盖范围和由中心到各需求点的应急时间限制。
研究者通常使用重心法、层次分析法或者求解选址模型来解决应急中心选址问题。
重心法无法评估应急中心到需求点的应急时间限制以及其它影响应急中心建设的因素；单纯使用层次分析法，需要考查所有候选点，且必须考查候选点到需求点的费用和时间等因素，因此工作量很大；通过建立选址模型并求解的方法，不是对影响选址的因素缺乏全面的考虑，就是模型复杂难以求解。
本文以降低应急中心选址费用为目标，结合重心法、层次分析法和本文提出的求解K短路径算法，提出了一个求解单应急中心选址问题的三阶段算法TSA，并通过实例阐述了TSA算法的求解过程。
TSA算法中，第一阶段使用重心法来缩小选址范围。
第二阶段中，本文提出了一个时间复杂度小，且易于编程实现的求解K短路径算法KSP，并使用
KSP算法，排除不满足时间紧迫性限制的候选地点。
第三阶段使用层次分析法，根据选址费用和其它影响选址的因素，对剩下的少数候选地点进行分析，确定最终的选址地点。
TSA算法过程简单，计算量小，既考虑了影响选址的诸多因素，又考虑了选址费用、覆盖范围和应急时间限制。
是一个解决单一应急中心选址问题的有效算法。
2．研究了物流配送方面的三个问题：(1)基于顶点坐标的车辆有容量限制的单配送中心车辆路径安排问题：该问题以最小化车辆行驶距离为目标。
通常采用的研究方法包括精确算法、启发式算法和元启发式算法。
由于精确算法计算量大，而一般启发式算法结果通常不够精确，因此，目前大多使用元启发式算法研究该问题，其中遗传算法的研究成果占了相当大的比重。
但是，遗传算法存在的“早熟”问题没有得到很好的解决。
本文设计了一个求解该问题的混合遗传算法SHGA。
SHGA算法针对简单遗传算法因随机选择交叉个体而易于“早熟”的问题，提出了远亲交叉策略，从而很好地解决了这一问题。
为了使算法有较快的收敛速度，SHGA算法采用了优良个体保留策略，设计了优良个体数函数；利用顶点间的位置关系，设计了个体优化优化策略，对个体进行优化。
SHGA既很好地解决了遗传算法的“早熟”问题，又具有较快的收敛速度。
(2)基于交通网络的车辆有容量限制的单配送中心车辆路径安排问题：物流配送通常总是在交通网络中进行的，且配送费用并不能完全由车辆行驶距离来衡量。
目前基于交通网络的车辆路径安排的研究成果并不多，并且都是以车辆行驶距离来评价配送费用。
本文建立了基于网络的单配送中心车辆路径安排问题的最小配送费用
模型，模型考虑了物流配送的固定费用、空载费用和增加费用，设计了一个求解模型的混合单亲遗传算法HPGA。
该算法中提出了基于最短路径的优化策略，通过在两个顶点之间插入基于配送费用的最短路径上的顶点，并在其它位置删除这些顶点，对个体进行优化，从而提高了算法的收敛速度。
(3)车辆有容量限制的多配送中心车辆路径安排问题：目前这方面的研究成果并不多，并且通常是把多配送中心车辆路径安排问题转化为单配送中心车辆路径安排问题来解决，求解结果不够精确。
蚁群算法具有较强的鲁棒性、易于与其它方法结合等优点，已成功应用于求解单配送中心车辆路径安排问题。
但是，目前未见有使用蚁群算法求解多配送中心车辆路径安排问题的研究成果报导。
本文提出了一个求解多配送中心车辆路径安排问题的混合蚁群算法HACA。
HACA算法中，设计了蚂蚁转移策略和可行解构造算法，从而成功地将蚁群算法应用于多配送中心车辆路径安排问题的求解。
此外，为了提高算法的求解性能，引入K邻域结构来限制蚂蚁的转移目标，使用2_Opt优化策略来优化蚂蚁路径和可行解，并设计了信息素更新策略。
HACA算法有效地解决了蚁群算法在多配送中心车辆路径安排问题中的应用问题，并且具有很好的求解性能。
本文还分别通过数据实验验证了以上三个算法的有效性，并讨论了参数设置对这些算法性能的影响。
3．研究了有保质期商品随机性的库存问题。
该问题一般通过建立优化模型和计算机仿真两种方法来研究。
目前用建立优化模型来研究该问题的成果通常假定订货提前期为确定值和／或需求量与需求时间间隔为常数或特定函数，而在实际的库存系统
中，这些量都是随机的；而用计算机仿真方法来研究该问题的成果一般没有考虑销售商为消化库存而采取的促销行为。
本文以最大化销售商的利润为指标，基于离散事件仿真原理，建立了有保质期商品的订货-库存-销售仿真模型。
模型同时考虑了生产商的订货批量价格折扣和随机的订货提前期、销售商的降低促销、顾客的随机的需求量和随机的需求间隔时间及顾客对降价商品的增加需求量等诸多因素。
此外，通过对该模型的扩展，还建立了多种相关商品的库存系统仿真模型。
通过数据实验，分析了两个模型的有效性。
本文的仿真模型很好地解决了有保质期商品的库存问题，为销售商选择最佳的订货-库存-销售策略提供了有效的工具。
【关键词】：物流选址问题车辆路径安排问题库存系统仿真遗传算法蚁群算法离散事件系统
【学位授予单位】：华东师范大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2007
【分类号】：O22
【目录】：摘要6-8ABSTRACT8-15第1章绪论15-251.1选题背景和研究意义15-161.2国内外研究现状16-191.3本文的主要研究内容和主要创新点19-211.4本文的组织结构21-25第2章基于网络的单应急中心选址问题的TSA算法25-482.1本章的研究内容262.2国内外研
究现状26-282.3重心法和层次分析法简介28-302.4基于网络的单应急中心选址模型30-312.5基于网络的单应急中心选址算法TSA31-412.6数据实验41-462.7本章小结46-48第3章车辆有容量限制的单配送中心车辆路径安排问题混合遗传算法48-703.1车辆路径安排问题简介48-503.2单配送中心车辆路径安排问题算法的研究现状50-523.3遗传算法简介52-543.4求解车辆有容量限制的SDVRP的混合遗传算法SHGA54-613.5数据实验61-673.6本章小结67-70第4章基于交通网络的单配送中心最小配送费用模型及其混合单亲遗传算法70-824.1基于交通网络的VRP的研究现状70-714.2基于交通网络的单配送中心最小配送费用模型71-724.3带优化处理的混合单亲遗传算法HPGA72-764.4数据实验76-814.5本章小结81-82第5章求解多配送中心车辆路径安排问题的混合蚁群算法82-1005.1MDVRP 模型82-835.2MDVRP算法的研究现状83-855.3蚁群算法和2_Opt优化策略简介85-885.4使用经典蚁群算法求解MDVRP时必须解决的问题88-895.5求解MDVRP的混合蚁群算法HACA89-925.6数据实验及HACA算法性能分析92-985.7本章小结98-100第6章有保质期的商品的库存系统仿真模型100-1246.1库存控制问题简介100-1016.2本章研究的问题及其特点101-1026.3有保质期/易腐商品的库存控制问题的研究现状102-1046.4离散事件系统仿真简介104-1066.5单一有保质期商品的订货-库存-销售仿真模型106-1176.6多种相关商品的库存仿真模型117-1226.7本章小结122-124第7章总结与展望124-1267.1总结124-1257.2展望125-126致谢126-127攻读博士学位。