模拟退火算法优化n-n入厂物流运输规划

"基于模拟退火的n-n入厂物流运输方案规划" 在当前的工业环境中，企业间的协作和供应链管理成为降低成本、提升效率的关键因素。本文由齐二石和郑硕共同撰写，探讨了如何利用模拟退火算法来优化多供应商、多制造商(n-n)的入厂物流运输方案，以实现最小化运行成本的目标。传统的入厂物流模式包括直送、越库（cross-docking）和循环取货（milk-run），但在多供应商和多制造商的复杂环境下，这些模式需要进一步扩展和融合。 文章首先建立了非线性整数规划模型，该模型考虑了不同运输模式之间的转换和结合，旨在找到最佳的物流路径和策略。在这个模型中，直送是指供应商直接将货物送达制造商，越库则是在一个集中的仓库中快速转移货物，而循环取货是通过定期循环的路线收集多家供应商的货物，再统一配送。这三种模式各有优缺点，根据实际业务场景和需求，可能需要灵活组合使用。 为了求解这个复杂的优化问题，作者引入了模拟退火算法。模拟退火是一种启发式搜索算法，灵感来源于固体冷却过程中的退火现象，它能在全局范围内寻找解决方案，避免陷入局部最优。在本研究中，解决方案用m×n矩阵编码，该编码方式综合了循环取货和越库的特点，可以更有效地表示和处理多种运输模式的组合。 算法设计中，采用了基于三种变异操作的邻域选择方法，这些变异操作包括交换、插入和删除等，它们用于在搜索空间中探索新的潜在解决方案。通过不断调整温度参数，模拟退火算法能够在保证一定概率接受较差解的同时，逐步收敛到更优的运输方案。 通过实际算例，作者证明了所提出的模拟退火算法在解决n-n入厂物流运输规划问题上的有效性，并展示了采用这种方法设计的运输方案相比传统方法具有显著的优越性。这些优势体现在降低物流成本、提高运输效率和优化供应链协同等方面。 关键词涉及的主题包括供应链管理、多对多物流系统、入厂物流以及模拟退火算法。这一研究对于那些寻求优化复杂供应链环境下的物流策略的企业来说，提供了有价值的理论指导和技术支持。中图分类号将其归类为F252.14，即企业管理中的物流与供应链管理领域。 这篇文章为企业提供了一种利用先进算法解决复杂物流问题的方法，尤其是在多供应商和多制造商的环境下，通过模拟退火算法优化入厂物流运输方案，有助于降低运营成本，提高供应链的整体效率。