拆分需求优化：降低汽车零部件物流成本与装载率

本文主要探讨了在汽车零部件入厂物流领域中的一个重要问题——需求可拆分的循环取货路径优化。汽车零部件的高效入厂物流对于制造商来说是至关重要的，因为它直接影响到生产效率和总成本。研究者针对这一问题，提出了一个改进的数学模型，该模型旨在通过将供应商的集货需求拆分开进行配送，以最小化运输和库存的综合成本，同时考虑到时间窗和车辆容量的约束。 模型的核心理念是利用需求拆分策略，即根据不同零部件的到达时间和需求量，灵活调整车辆的行驶路线，以适应生产线的需求节奏，减少等待时间和空驶里程。这不仅有助于提高运输效率，还能有效利用运力，降低运输成本。通过设计禁忌搜索算法来求解这个复杂的问题，这是一种启发式搜索技术，能够有效地探索解决方案空间，避免陷入局部最优。 在求解过程中，作者对初始解的选择和邻域搜索方法进行了优化，以进一步提升算法的性能。这种改进的禁忌搜索策略能够更好地平衡全局搜索和局部搜索，从而找到更优的循环取货路径。为了验证其有效性，研究者使用了实际的实验数据，并将其与其他经典的路径优化算法进行了比较，结果显示，通过需求拆分，显著降低了运输成本，并提高了车辆装载率，从而实现了物流效率的提升。 此外，本文还介绍了研究团队的构成，包括朱玲和吴迪两位作者，他们的专业背景分别在物流供应链管理和运营与物流管理方面，为论文提供了坚实的理论基础。整篇论文的研究工作得到了国家自然科学基金重大项目的支持，表明了其在学术界的重要性和实践价值。 这篇论文通过对需求可拆分的汽车零部件循环取货路径优化问题的深入研究，为汽车零部件物流领域的实践提供了创新性的解决方案，对于提升整个供应链的效率和降低成本具有重要意义。