带车辆行程约束的VRPSPD问题的改进蚁群算法

研究一个仓库下,同质车队具有最大负载能力限制,客户同时具有送货与取货需求,产品以原有形态回收的逆向物流车辆路径问题,建立了带车辆最大行程约束的VRPSPD问题的混合整数规划模型;在蚁群系统算法的基础上,采用了基于排序的蚂蚁系统和最大最小蚂蚁系统算法的信息素更新策略,针对VRPSPD问题车辆负载量不断波动的复杂特性,设计了考虑车辆负载使用率的启发式因子;考虑车辆出仓载货量的初始化与剩余客户的送取货需求量相关,并在一定范围内随机取值.实例运算的结果表明,该算法对于求解带车辆最大行程约束的VRPSPD问题,可以有效提高车辆的负载率,避免因负载波动和最大负载能力约束而增加车辆总行程,在可接受的计算时间内收敛到满意解.     

PSO_ACS混合算法求解VRPSPD问题及仿真

构造PSO_ACS混合算法求解同时送取货的车辆路径问题(VRPSPD),通过将ACS算法中的信息启发式因子和期望值启发式因子用解空间中的粒子位置动态表示,将PSO算法和ACS算法有机结合起来;利用PSO算法自适应改进ACS中的启发因子,从而提高蚁群算法的适应性。并用动态改变惯性权重的参数的方法加快PSO收敛速度。最终采用Dethloff的典型算例进行仿真实验,验证了混合算法的可行性和有效性,在求解最优解和收敛性能方面具有一定的优势。     

多时间窗车辆调度问题的建模与求解

传统的单时间窗车辆调度问题模型无法描述用户空闲时间分段可选的情况,为此需要建立多时间窗车辆调度问题模型.对多时间窗车辆调度问题进行研究,建立了问题的数学模型,并基于模拟退火算法设计了一种两阶段启发式算法进行求解.该算法首先利用扫描算法求得初始解,然后利用模拟退火算法对初始解进行改进.实验结果表明该算法可以有效地求解多时间窗车辆调度问题.     

动态武器目标分配问题中策略优化的改进算法

动态武器目标分配(Weapon Target Assignment,WTA)中的目标选择策略问题可以通过建立马尔可夫决策过程(Markov decision processes,MDP)模型进行研究,但目前尚无有效求解此类较大规模的MDP问题中最优策略的算法.通过分析动态WTA问题的MDP模型特点,给出了求解该问题最优策略的改进算法.该算法主要在初始策略选取规则、策略改进规则以及最优策略的判断准则等方面进行了改进.该算法具有计算量小,节省内存,并可得到最优解等优点.最后,通过算例将该算法与传统算法进行了比较.改进算法可以用于解决较大规模的动态WTA中的策略优化问题.     

时变车辆路径问题的启发式算法

标准的带时间窗车辆路径问题一般假定车辆的行驶速度保持恒定,然而在实际应用中车辆的行驶速度通常是时变的,因此近年来时变车辆路径问题正日益成为该领域的研究热点.本文对时变车辆路径问题的求解策略进行了研究,并设计了一种两阶段启发式算法对问题进行求解,算法的第一阶段提出了一种"最先过期用户优先"的启发式算法求得初始解,第二阶段利用模拟退火算法对初始解进行了改进.实验结果表明该算法可以有效地求解时变车辆路径问题.     

装卸混合车辆路径问题的模拟退火算法研究

提出了更具一般性的装卸混合车辆路径问题，建立了该问题的基于直观描述的数学模型．通过设计一种新的解的表示方法构造了求解该问题的模拟退火算法，并进行了实验计算．计算结果表明，用设计的模拟退火算法求解装卸混合车辆路径问题，不仅可以取得很好的计算结果，而且计算效率较高，收敛速度较快，计算结果也较稳定．通过对双向配送策略与单向配送策略计算结果的比较，说明了采用双向配送策略求解装卸混合车辆路径问题对于配送企业节省配送车辆、减少配送里程，从而降低配送成本、提高经济效益的重要意义．     

回载可分的闭环供应链多车辆运输策略

从车辆路径的角度研究了具有一个配送中心、多台车辆结合前向物流配送和逆向物流回载的闭环供应链运输策略,考虑到逆向物流中回收产品的数量不确定性、不同形态及可分批运输的特点,引入冗余库存限制和成本惩罚,建立并分析了问题的数学模型.通过引入2σ原则构造了先寻找较优分组后组内运用基于TSP的插入算法进行优化调整的启发式求解方法.算例分析表明该策略的合理有效性.     

双倍体差分进化粒子群算法在VRPSDP中的应用研究

针对粒子群算法和差分进化算法的不足,根据生物遗传学规律,提出了双倍体差分进化粒子群算法,并将其用于具有集送货需求车辆路径问题的求解中.个体有显性隐性两种状态,显性状态执行粒子群优化规则,隐性状态执行差分进化规则,通过比较适应度显性隐性可以互换.根据算法和问题特点,提出了一种实数编解码方案,使用启发式算法修正和改进算法结果.通过仿真实验,分析讨论了算法的参数,并与其他算法进行了比较,表明该算法是求解具有集送货需求车辆路径问题的有效方法.     

求解多车型车辆路径问题的变邻域搜索算法

多车型车辆路径问题（FSMVRP）是车辆类型不同的车辆路径问题（VRP）,基于变邻域搜索,提出一种启发式算法VNS_FSM求解FSMVRP。该算法设计了实现变邻域搜索中的＂抖动＂和局部优化过程的邻域结构组合,同时,还提出了一种新的车型调整策略。在通用的基准测试问题的实验验证了VNS_FSM算法的有效性,并给出问题G_07-G_12的正确解。实验结果表明,VNS_FSM算法能够获得大多数测试问题的已知最好解。与已有算法相比,VNS_FSM算法性能相当或更优。     

多配送中心物流配送车辆调度问题的分层算法模型

在对多配送中心配送车辆调度问题进行直观描述的基础上,建立了该问题的数学模型,提出了采用聚类分析最短距离分配法将多配送中心车辆调度问题动态地分解为多个单配送中心车辆调度问题进行求解的策略。基于求解单配送中心车辆调度问题的竞争决策算法,设计了多配送中心车辆调度问题的分层算法,并进行了实验计算。计算比对结果表明,用本文设计的算法求解多配送中心物流配送车辆调度问题,不仅可以取得很好的计算结果,算法的计算效率较高,计算结果也较稳定,而且在聚类属性方面具有很好的扩展性。     

客户需求可分的车辆路径问题求解

针对车辆路径问题中客户需求可分的新设想重新进行了问题描述和模型构造,根据该问题的特点,利用蚂蚁算法的基本原理,设计了相应的优化算法.虽然在客户需求不大的情况下,分割客户需求并未产生比较理想的效果,但随着客户点需求与车辆载重的比例逐渐增大.实例计算结果表明,需求可分所带来的车辆需求数量和总行驶里程的下降都比不可分情况下要好很多,从而证明了算法的有效性和分割客户需求策略的现实可行性.     

一种求解协作配送成本分摊问题核仁解的近似迭代算法

协作配送问题是典型的组合优化合作博弈问题,也可称为协作车辆路径问题,其核心问题之一是确定公平合理的成本分摊方案.其中核仁解由于具有唯一性和公平性等特点,是成本分摊领域中公认的科学分摊方案.本文提出了一种近似求解协作配送问题核仁解的方法.首先分析证明了当顾客位置分布均匀,从理论上协作配送成本分摊问题会是凸博弈问题,然后,基于凸博弈的核仁解会等同于预内核解的理论,提出了一个能够求解凸博弈问题核仁解的迭代逼近算法(approximate iterative algorithm,AIA),分析了AIA算法的复杂度为O(n~42~n),为此又提出了AIA的有效提速策略,可将AIA的复杂度降低至多项式.最后,通过求解协作配送算例和实例,验证了本文AIA算法能够准确求解得到协作配送成本分摊问题的核仁解,提出的求解策略能有效的减少求解耗时,并且得到的最终结果与实际核仁解的平均偏差不到0.02%,更重要的是AIA能够用于求解所有凸博弈问题的核仁解.     

不确定计划数的轧制批量计划的模型和算法

根据热轧生产工艺将热轧生产批量计划归结为不确定车辆数的车辆路径问题 (VRP) ,考虑了轧制计划中钢板宽度的反跳和相同宽度钢板的总长度约束 ,在轧制作业计划数不确定的情况下 ,把组批和排序有机地结合起来 ,并用遗传算法和禁忌搜索算法相结合的混合算法对问题进行求解 ,实验结果表明算法获得的最好解、平均负荷率和计算成本都比较令人满意 .     

基于SWEEP方法的改进车辆路径协作策略研究

针对需求随机的车辆路径优化问题,提出了一种基于SWEEP方法的改进车辆路径协作策略,构造了基于该策略的车辆任务量分配模型、设计了求解该模型的启发式算法。该策略采用SWEEP规则对基本车未完成任务的客户重新进行路径优化,然后利用SWEEP车服务这些客户,以缩短客户的服务时间、减少运输成本。应用此方法对24个不同规模的车辆路径优化问题进行了计算机仿真,结果表明,该任务分配模型和算法具有较强的适用性,改进的SWEEP协作策略能够有效地解决解随机车辆路径问题。     

基于MOEA/D-ARMS的无人机在线航迹规划

无人机(unmanned aerial vehicle, UAV)在线航迹规划是UAV协同控制关键技术之一, 在线航迹规划问题本质上是一种动态多目标优化问题。为了求解该问题, 提出了一种基于自适应应答机制选择的动态多目标进化算法(multi-objective evolutionary algorithon based on decomposition-adaptive reaction mechanism selection, MOEA/D-ARMS)。多种应答机制构成应答机制池, 以应答机制最近一次的整体表现赋予应答机制一定的奖励, 并采用基于概率的方法从应答机制池中选择应答机制。MOEA/D-ARMS分别在静态环境情况、突发威胁情况、突变威胁情况和偏好改变情况下进行仿真实验。仿真结果表明, MOEA/D-ARMS可有效求解UAV在线航迹规划问题。     

带服务优先级的煤矿物资配送车辆路径问题

以运输费用最小为目标,在考虑客户服务优先级和车辆装载率等约束条件下,构建了单车场单车型联合运输车辆路径问题模型和单车场多车型单点配送多趟服务车辆路径问题模型,并用改进的扫描算法和改进的遗传算法进行求解,最后,将郑州煤电物资供销有限公司的物资配送作为案例进行研究,从运输费用、运输里程和服务优先级三方面评价改进的扫描算法和改进的遗传算法的求解结果,得到在车辆装载率相同的情况下,两者各有所侧重:改进的遗传算法所求得的最优解在运输费用和配送里程上都优于改进的扫描算法,而改进的扫描算法则最大程度地保证了客户的服务优先级。     

电传动履带车辆动力性能协同仿真与试验研究

为了把某轻型履带车辆的机械传动系统改装成双电机独立驱动电传动系统,提出了驱动系统中感应电机、侧传动性能参数与整车设计参数和动力性能参数之间的合理匹配理论。借助动力学分析软件RecurDyn和控制系统分析软件Matlab/Simulink,对整车行走系统及电机驱动系统进行了混合建模和协同仿真,提出了转矩控制策略,分别从协同仿真和实车路况试验两方面对整车动力性能指标进行了客观评价。动力性能指标的仿真结果和试验结果均说明了电机驱动系统和整车参数的匹配是合理可行的,协同仿真模型及控制策略是正确的,体现了电传动履带车辆具有优越的动力性能。     

基于LASSA算法的多无人机协同航迹规划方法

针对基本麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)在求解多无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)协同航迹规划问题时收敛精度不高,易于陷入局部最优等问题,提出了一种使用对数螺旋策略和自适应步长策略的SSA (logarithmic spiral strategy a...     

时变路网下考虑时空距离的同时配集货车辆路径优化

针对道路行驶速度时变且软时间窗条件下的同时配集货车辆路径问题,以车辆派遣成本、时间窗惩罚成本以及车辆运输成本之和最小化为目标建立路径优化模型。根据问题特征设计了考虑时空距离的混合变邻域搜索遗传算法,采用时空距离对客户进行聚类生成初始解,提高算法求解质量;将变邻域搜索算法的深度搜索能力运用到遗传算法的局部搜索策略中,增强算法的局部搜索能力;提出自适应邻域搜索次数策略以及模拟退火的新解接受机制,平衡种群进化所需的广度和深度。通过多组不同规模的算例验证了本文模型及算法的有效性,研究成果不仅深化和拓展同时配集货车辆路径问题的相关研究,也为物流企业优化车辆调度方案提供理论依据。