最少货车数量

susie988888 2020-04-27 03:40:27

一辆货车长500cm, 宽240cm,高240cm,最大承重5000kg。图片中不同尺寸和重量的托盘需要最少用多少辆车才可以装完？(托盘不可以叠放) 每天的托盘数量和尺寸都不同，如何用工具可以自动算出每天需要的最少车辆数？我用Excel公式去算，按照托盘面积和车的面积去算，但是不够精准，因为托盘尺寸不同，放的时候肯定是会有一些空出的位置，但是这些空出的夹缝位置不一定可以多放一个托盘的。这个问题就是相当于，一个总面积不变的长方形可以放多少个面积不同的小方块？有哪位大神可以给我一些思路？谢谢！

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CVRP-GA 基于C++，使用遗传算法解决物流运输中的VRP问题 ##1．导言当今社会，随着像阿里，京东这样的电商巨头的崛起，我国的物流行业也变得空前的繁荣。特别是诸如淘宝双十一的日子里，更是达到了全民网购这种盛况。而随之而来的则是物流的运输问题。物流公司为了获得更高的利益，目标是在完成物流任务的条件下，通过合理的运输路径安排，使得使用最少的货车，运输的总里程也最少，货车利用率更高。而这也就是经典的CVRP问题。由于该问题为NP-hard问题，使用传统的算法较难解决，所以这里我们使用启发式智能算法中的遗传算法，去解决这个问题。 ##2．实验过程 ####在使用遗传算法解决CVRP问题时，步骤如下：输入要选择的数据文件，种群大小，遗传进化的代数。读取数据文件，得到每个客户点的坐标、运载需求量，以及货车最大装载量。按种群大小与客户数量，初始化种群。假设种群大小为100，有75个客户，

本文旨在根据基于AGV的“零件到拣选机”分拣模式和订单拣选程序，以订单分类和AGV路径计划为优先事项来优化“零件到拣选机”的拣选系统。并建立了以AGV搬运货架数量最少为目标函数的智能订单批处理模型。另外，本文还介绍了订单接近系数的概念，实现了合理有效的订单分批。基于订单批处理的结果，本文收集了各种订单批次后，在目标货架上显示了一个拣货清单，并提出了基于TSP和“ S型”货架处理策略。此外，本文建立了具有最短AGV总操纵距离的路径规划模型。实现了多个AGV并行情况下的路径规划。最后，通过列举企业实例，证明了基于订单批处理结果的AGV路径规划策略的有效性。

试题二： A公司是经营妇婴用品的网上购物及直营销售的企业，包括奶粉、婴儿孕妇服装及各类婴幼儿用品等等，共有2200SKU；在北京地区共设立了40余家直营店，并在全国范围内提供网上购物门到门送货上门服务。该公司的配送中心位于北京市东面通州区物流园区，配送中心共7000M2，库内全部建设货架，并采用先进的WMS仓储管理系统对仓库进行管理。库内产品除童车之类大件产品外，为了满足终端客户需求，全部需要拆零出货，占全部仓库库存商品SKU数量的85%。 1. 配送中心现有平面图、作业动线情况以及相关设置分布情况 2. A公司在北京40余家直营店主要分布在大型社区以及部分卖场中；北京实行五环线内限制5T（含）在7：00- 19：00之间驶入；二环内禁止货运车辆进入。目前A公司的运作模式为，从配送中心通过2辆5吨货车配送五环以外门店，4辆金杯车私自拆掉座位运输货物配送五环以内包括二环以内门店，对于二环内重点直营店采用摩托车携带小型铁箱进行配送。 A公司在北京西部、东北部五环靠近四环有两个小型200m2仓库。 3. 网上购物部分业务每天约300张订单操作模式主要采用快递公司服务运作，合作的快递公司基本采用北京机场最晚或凌晨最早航班发运货物，最晚航班发运必须保证23点前必须交运航空公司,发运次日凌晨航班则要求在24点前交付航空公司；快递公司内部作业时间加上交付到航空公司时间约为2H40M（路上时间为40M，点数核对时间为40M，包装加固及因包装不牢更换包装时间为1H20M）主要是数量的清点核对以及部分的包装加固更换。晚航班发运成本比次日凌晨航班发运价格便宜约为30%，且能够保证部分主要地区次日送货。现在配送中心集中从商务部接收全天订单时间为17：00，然后通过批量审核约17：40 分交至配送中心，配送中心开始系统配货，300张订单打印出货单时间为30分钟，拣货时间为2H，检核数量加工以及包装时间为1.5H。请根据以上情况提出物流整体优化方案并设计库区作业操作流程及岗位设置一、引子视频：《这就是物流》二、环境分析随着经济全球化的快速发展，企业间的竞争变得日益激烈，很多企业开始将主要的资源用于与其核心竞争力相关的活动和流程，网上购物为消费者青睐，而直销也成为各大企业降低物流成本的重要方式之一。它们的出现一方面迎合了当今时代各大企业不断进行成本优化和资源有效配置的要求，另一方面，实现了物流的整合，提高了物流质量，加强了供应链的全面控制和协调，促进供应链达到整体最佳。作为一家专业的物流公司，A公司利用其广阔的运营网点、优质的服务，不断整合公司资源、降低成本，提高公司整体竞争力。流程优化和储配管理是物流企业的重要组成部分，怎样最大程度地整合公司的信息网络，利用最少的人力资源、土地资源完成最多的物流仓储配送，这是物流企业需要解决的重要问题。我们基于对A公司的现状分析，就其存在的主要问题设计了一套解决方案。三、A公司状况分析 1、公司概况： "信息统计分析表 " "项目 "内容 " "业务范围 "以北京地区为主，并在全国范围内提供网购服务 " "业务性质 "仓储、配送等 " "产品类型 "妇婴用品 " "作业面积 "7400m2 " "仓库 "200m2 2个 " "配送中心 "7000m2 1个 " "车辆 "5T货车2辆、金杯车4辆、摩托车若干 " "软件设施 "先进的WMS " "直营店铺 "约40家 " "网上业务订单量 "300张\天 " 2、优化后的公司概况： "信息统计分析表 " "项目 "内容 " "业务范围 "以北京地区为主，并在全国范围内提供网购服务 " "业务性质 "仓储、配送等 " "产品类型 "妇婴用品 " "作业面积 "8000m2 " "以仓库为主的储配中心 "500m2 2个 " "以配送为主的储配中心 "7000m2 1个 " "车辆 "5T货车2辆、金杯车4辆、摩托车若干 " "软件设施 "先进的WMS、ITS(高效道路交通系统）、GPS " "直营店铺 "约40家 " "网上业务订单量 "300张\天 " 3、SWOT分析 "SWOT分析法 "优势S "劣势W " " "1、先进的WMS、I"1、仓储、配送中 " " "TS(高效道路交通"心设置不合理 " " "系统）、GPS "2、产品太单一 " " "2、产品专一性强"3、订单操作时间 " " "3、部分操做订单"长 " " "成本较低 "4、货物的85%需要" " " "拆零出货 " "机会O "1、辐射区域广 " SO " WO " " "泛 "利用一系列先进 "努力提高订单操作" " "2、有潜在的消 "的软件设备设施 "的效率、迎合广大" " "费市场 "扩大潜在的消费 "的消费

缺乏道路限制数据缺乏道路限制数据，导致规划路线，违反道路交规结果不准订单量增大时，排线结果常常不准，资源严重浪费人为经验依靠调度员排单排线，强依赖人为经验超出时间窗约束条件过多，导致无法满足网点要求（时间窗）现状城配企业接到订单，调度员依赖历史经验，考虑部分因素，制定调度计划司机接收调度任务后，按照规划的路线进行行驶，事先未知道路限制和路况，经常违反道路交规痛点订单越多效率越低调度难度越高传统调度的困局物流智能调度解决方案全文共9页，当前为第1页。用户需求业务目标痛点某快消品B2B电商，北京近6万个零售终端点位，4个常温仓、1个冷链仓， 200多辆货车，约束条件复杂，每日配送需求动态变化如何用最少的货车、跑最短的距离、用最快的时间、配送出最多的货依靠调度师傅的个人经验，但这种运营规模早已超出人脑所能对比和计算的能力范围，人工规划远远达不到最优典型的城配场景车辆满载率最大是多少？可用车辆及车型？客户收货是否有时间窗？明天下午3点的波次能否在6点前送完？最大配送的站点数？是否需要分区经营？？物流智能调度解决方案全文共9页，当前为第2页。目标: 满⾜客户收货要求的前提下, 综合各种约束条件达到最优的调度方案优化目标成本最优里程最优时间最少各项均衡仓库要求时间窗口是否回仓车辆组多仓提货车辆要求最大行驶时间最长行驶距离重量体积配载限行情况通行限制五限信息通行证避让区域分时段限行门店要求配送时间窗口停留时间车辆要求成本信息固定出车成本里程成本时间成本降本增效节省运输车辆降低里程数节约调度时间提高装配效率我们的能力 —— 帮助传统物流企业破局物流智能调度解决方案全文共9页，当前为第3页。 AI算法能力百度物流地图云计算百度智能物流调度引擎核心技术物流智能调度解决方案全文共9页，当前为第4页。算法优势调度性能达到业界领先水平，拥有多项专利技术。节约10%-40%的运输成本算力优势依托百度智能云强大的可扩展算力快速生成千万级路网数据，支持多个高达数万点位的配送任务同时计算。地图优势依托强大的百度地图亿万级POI数据，支持全国五限信息避让导航。场景丰富支持时间窗口、满载率等20多种约束条件，满足多种配送场景的智能调度需求。我们的优势物流智能调度解决方案全文共9页，当前为第5页。订单导入批量订单一键导入，地址信息自动解析成经纬度，大幅节省调度员计算时间规则设置支持网点时间窗口、满载率、车辆种类、禁行限制等20多个约束条件限制一键排单系统一键排单，支持成本最优、总里程最短、总时间最短等多种优化目标调度结果展示地图展示调度结果，可一键发送给各个指派司机，可在地图上手动优化路径开启白名单，运单数据导入系统，一键生成智能调度结果使用方式 —— 1. SAAS化Console直接操作物流智能调度解决方案全文共9页，当前为第6页。使用方式 —— 2. API 集成建议集成到贵司的业务系统中，使用更顺畅，下图是部分客户的集成效果界面。物流智能调度解决方案全文共9页，当前为第7页。典型案例 —— 货主客户简介中国烟草总公司安徽子公司，零售范围覆盖全省16个城市，全省共有26万销售网点，其中合肥市的销售网点高达3.2万个，自有配送车辆600多辆项目需求全市的销售网点，按照周一到周五分成五个区域，每一个配送区域要保证网点数量、送货量、配送总里程尽量均衡。每个区域内，结合配送车辆的具体情况，将一个区域分成几十到上百条线路不等，每个配送车辆负责一个线路。使用百度智能物流调度引擎前，每日排线需要2-3个调度师傅员，依靠排单经验，根据当地行政区域划分、路网情况，人工排出送货顺序，产生最终的配送计划。通常需要3个小时左右。优化结果我们采用成本最小和时间均衡策略，对客户的"配送分区、区内排线、线内优化"进行重新规划，与原有的依靠调度员经验规划的结果相比取得了显著效果行驶里程降低 15% 运输成本降低 17% 调度时间降低 91% 物流智能调度解决方案全文共9页，当前为第8页。典型案例 —— TMS厂商汉得HTMS和百度ROS集成之后，简化了使用流程，提高易用性，客户可以零编程轻松调度；对销售而言，降低学习成本和售卖的难度。集成前集成后客户需要分别使用汉得HTMS做运输管理，用百度ROS做智能调度，对运维人员的技术能力要求高，客户学习成本高，易用性差客户可以直接使用汉得HTMS做运输管理和智能调度，百度的ROS的API变成汉得HTMS界面上的选项，可以零编程完成调度客户需要将HTMS中的订单管理模块的订单导出，再按照百度ROS的格式导入进行排单，流程更复杂将

题目来源：《剑指offer》、leetcode、lintcode、hihocoder、《王道程序员求职宝典》一二三四五六七八九十数组字符串链表树栈和队列数学图设计海量数据 C/C++基础一.数组二分查找 Leetcode35：查找插入位置（二分查找 easy）《剑指offer》面试题11：旋转数组的最小数字（二分查找） L...

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