6、优化车队解决方案:案例研究

优化车队解决方案:案例研究

1. 引言

运输是一项典型的物流活动,也是最引人注目的物流活动之一。这方面的决策会影响公司在市场上的竞争力,其对客户的价值也得到了广泛认可。然而,找到适合每家公司的最佳车队解决方案始终是一项挑战。

当前的经济形势给公司带来了额外的挑战。尽管维持客户服务水平在商业上至关重要,拥有私人车队也被视为“战略资产”,但降低成本如今已成为公司生存的关键问题。以往的研究大多聚焦于路线优化、车队规模确定或车队替换等方面,主要以成本降低为目标,而对物流服务质量与成本之间的权衡研究较少。

本次研究源于一家葡萄牙建筑材料公司的需求,该公司主要生产和分销建筑及陶瓷行业用的石膏,其车队老旧且维护成本高。研究旨在结合公司的客户服务政策,比较和探讨不同的车队替代方案。

2. 文献综述

公司可以通过多种方式为客户创造价值,物流系统便是其中之一。当物流以实现客户满意度最大化和成本最小化为目标进行整合管理时,就能创造价值。公司的物流价值主张应根据特定客户群体来定义,需权衡物流系统响应时间、成本和服务质量。

客户服务包括产品可用性、运营绩效和服务可靠性等方面,准时交付、完整交付和无差错交付是常见的衡量指标。这些服务虽然在客户产品拥有成本中占比小,但对购买决策影响重大。

运输直接影响准时交付和客户服务质量,同时也会显著影响成本。成本随运输距离增加而上升,但随货物装载量增加而下降。因此,追求成本降低的公司往往注重提高车队的占用率,但这可能会牺牲客户服务水平。

在路线规划问题中,车辆路径问题(VRP)是一个经典问题,即车辆在不超过容量和时间限制的情况下规划路线并返回原点。VRPH是一种较新的启

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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