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.     

卫星观测联合调度问题的VRP与JSP模型

针对一类具有车辆路线和加工调度混合特征的卫星观测联合调度问题，对车辆路线和加工调度两类常见的优化问题模型及其求解技术进行了比较研究，探讨了两类模型的相互转化形式及模型特征与求解技术问的相互关系，在此基础上，给出了一种可行的卫星观测联合调度问题的建模方式，并利用约束规划工具软件进行了实现。与其它形式模型的比较表明，所建模型的求解效率和质量更适合大规模卫星调度问题的实际应用需求。     

废弃物回收物流中的选址-路径问题

从系统研究的角度出发,同时研究固体废弃物回收中转站的选址和废弃物运输路线的安排,建立了选址路径规划问题的模型———PLRP IF模型,并采用两阶段Tabu搜索启发式算法对该模型进行求解,得到合适的中转站位置和数目,并给出了较优的车辆调度.最后,通过算例验证了模型和求解算法的有效性.     

基于迭代局域搜索的智能优化算法求解车辆调度问题研究

在对基本车辆调度问题(VRP)进行简单描述的基础上,提出了求解该问题的两类混合策略.这两类策略均采用两阶段的思想:第一阶段,利用节约法对顾客进行聚类;第二阶段,构造适合求解VRP的改进dynasearch算法,且将基于随机kick的迭代局域搜索算法与改进dynasearch算法相结合,提出了迭代dynasearch算法.通过实验仿真,验证了这两类策略在很大程度上能改进问题的解.     

基于混合流水作业组织的港口拖轮调度优化

在对拖轮调度问题进行分析的基础之上,将拖轮调度问题归结为一类具有多阶段共用机器特征的混合流水车间调度问题.建立了针对多停泊基地不同作业模式下、且考虑靠泊与停泊两阶段的拖轮调度优化模型,推导了基于混合流水作业组织的港口拖轮调度优化问题的理论下界值,并设计了启发式规则与模拟退火相结合的混合算法(HSA)求解该模型.通过运用该算法求解仿真算例,并将其结果与模型理论下界值、三种基于现行调度规则及基于Johnson规则的调度方案进行比较.结果表明,运用HSA求解的结果与理论下界值的平均偏差值为5.39%,且该结果远小于基于现行调度规则及Johnson规则的求解值,验证了模型与算法的高效性,可以为拖轮作业模式的选择以及调度方案的制订提供决策支持.     

基于混合流水作业组织的港口拖轮调度优化

在对拖轮调度问题进行分析的基础之上,将拖轮调度问题归结为一类具有多阶段共用机器特征的混合流水车间调度问题. 建立了针对多停泊基地不同作业模式下、且考虑靠泊与停泊两阶段的拖轮调度优化模型,推导了基于混合流水作业组织的港口拖轮调度优化问题的理论下界值,并设计了启发式规则与模拟退火相结合的混合算法（HSA）求解该模型. 通过运用该算法求解仿真算例,并将其结果与模型理论下界值、三种基于现行调度规则及基于Johnson 规则的调度方案进行比较. 结果表明,运用HSA求解的结果与理论下界值的平均偏差值为5.39%,且该结果远小于基于现行调度规则及Johnson规则的求解值,验证了模型与算法的高效性,可以为拖轮作业模式的选择以及调度方案的制订提供决策支持.     

行驶时间延迟下配送车辆调度的干扰管理模型与算法

针对行驶时间延迟下配送车辆调度的干扰管理问题,给出了车辆调度人员实际操作中的一系列"救援模式",并将其提炼为计算机可以理解并处理的形式化知识;按照车辆调度人员的"救援路线列举→救援路线选择"两阶段的思维方式,以顾客时间窗偏离程度最小化和配送成本最小化为目标,建立了问题的数学模型及其求解算法. 通过初步的实验,确定了算法的参数配置;在Solomon提出的标准算例上对算法的鲁棒性、求解结果的质量、以及求解性能等几项指标进行了测试及与文献算法的比较;最后对算法进行了实时化的处理. 实验结果表明,本文算法不仅达到了多目标优化的效果, 而且可以满足实时应用的要求.     

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。     

求解模糊需求车辆路径问题的两阶段变邻域禁忌搜索算法

模糊需求车辆路径问题(CVRPFD)是对带容量约束车辆路径问题(CVRP)的扩展,属于经典的NP难题,其求解与需求确定CVRP区别较大,较为复杂,具有很强的理论和现实意义.基于先预优化后重调度的思想,提出一种新的两阶段变邻域禁忌搜索算法(VNTS)对其求解:在预优化阶段,基于可信性理论构建模糊机会约束优化模型处理客户点模糊需求,设计VNTS求解预优化方案;在重调度阶段,设计随机模拟算法模拟客户点实际需求,提出一种新的点重调度策略对预优化方案进行调整.算例实验表明两阶段变邻域禁忌搜索算法是一种求解CVRPFD的有力工具,点重调度策略调整效果较佳.     

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.     

两阶段优化算法求解绿色装箱车辆路径问题

带二维装箱约束的绿色开放式车辆路径问题（green open vehicle routing problem with two-dimensional loading constraints, 2L-GOVRP）是绿色开放式车辆路径问题和二维装箱问题的集成。以最小化燃油消耗量为优化目标建立了2L-GOVRP模型,并提出一种两阶段优化算法（two stage optimization algorithm, TSOA）进行求解。TSOA的第一阶段,针对车辆路径问题,设计自适应鲸鱼优化算法（adaptive whale optimization algorithm, AWOA）进行求解,从而确定车辆初步配送路径（即2L-GOVRP的初始解）,并采用4种变邻域局部操作进行局部搜索。TSOA的第二阶段,针对二维装箱问题,设计融入扰动机制的天际线填充算法（skyline filling algorithm combined with disturbance mechanism, SFA-DM）优化装箱过程,从而确保所有货物能够合理装箱。 通过对不同客户规模测试数例的仿真实验和算法比较,验证了TSOA可有效求解2L-GOVRP。     

可选时间窗车辆调度问题的改进禁忌搜索算法

考虑了带可选时间窗约束的车辆调度问题(简称VRPATW),对现有的单时间窗约束的车辆调度模型进行了拓展,建立了VRPATW的数学模型,并进一步构造改进的禁忌搜索算法用于问题求解,算法首先用改进的PFIH算法提供较好的初始解,然后利用禁忌搜索对初始解进行改进,最后通过实验结果,说明该算法能够有效的解决100个用户的VRPATW问题.     

考虑异常车次的公交车辆调度计划问题研究

公交系统在实际运营过程中经常受到车辆故障、交通拥堵以及客流量增加等因素的干扰,造成异常车次的产生,并以延误车次和临时新增车次最为常见.在制定公交车辆调度计划时,预先考虑可能发生的干扰,可以提高调度计划的鲁棒性,降低恢复正常运营的成本.本文针对公交车辆调度计划的制定问题,考虑延误车次和新增车次两种受扰车次,提出重新分配车次和调整车次发车时间两种恢复策略,建立考虑异常车次的车辆调度模型,以提供鲁棒性较强的车辆调度计划,并设计了一个基于行列生成算法的启发式算法进行求解.在求解过程中,原问题被分解为主问题和三个子问题,并分别使用Bellman-Ford算法求解初始线路、使用标号法求解修正线路,以及使用禁忌搜索算法提高求解效率.最后,一系列的对比实验表明,本文提出的模型可以提供更具鲁棒性的公交车辆调度计划方案,能够减少干扰场景下车次的调整次数,对减轻公交调度管理人员的工作复杂性具有帮助作用.     

两阶段启发式算法求解带时间窗的多中心车辆路径问题

车辆路径问题(VRP)是物流研究领域中一个具有重要理论价值和现实意义的问题. 带时间窗的多中心车辆路径优化问题(MDVRPTW)是单中心带时间窗的VRP(VRPTW)的一个扩展, 其非常复杂, 难于求解. 本文提出一个两阶段的启发式算法来求解MDVRPTW. 该算法首先通过基于聚集度的启发式分类算法将MDVRPTW简化为多个VRPTW; 然后采用蚁群算法对每个VRPTW进行求解. 为了提高蚁群算法的效率, 提出了两个改进策略: 交叉算子和自适应的ant-weight信息素增量更新策略. 最后, 通过若干经典的MDVRPTW对该算法进行了验证, 结果显示结合基于聚集度的启发式分类算法和改进的蚁群算法是一个求解MDVRPTW的有力工具.     

带时间窗的多仓库订单拆分与异构车辆路径联合优化方法

随着在线零售业的快速发展,在多仓库的环境下,订单拆分与限时配送已成为订单履行过程的两个关键环节.现有研究和实际运营过程中通常按照两个独立的问题来处理这两个环节,忽略了它们之间的耦合关系.本文研究了在线零售环境下考虑多仓库订单拆分与异构车辆路径的联合优化方法,特别考虑了有限库存和时间窗约束.本文为该问题构建了混合整数规划模型,并设计了一种分支定价与邻域搜索相互嵌套的联合优化算法进行求解.在初始的订单拆分方案的基础上,通过分支定价算法求解带有时间窗的异构车辆路径问题,在分支定价算法中,提出了一种双向标签设置算法加速定价子问题的求解;接着使用邻域搜索算法寻找当前最优车辆路径解下可行的订单拆分方案;通过交替使用分支定价算法和邻域搜索算法进行迭代求解,在调整订单拆分方案时优化配送路径.实验分析部分验证了模型和算法的有效性,表明算法能够减少订单拆单率、优化配送路径、降低配送总成本,从而有效实现订单拆分与异构车辆路径的联合优化.     

支线航运网络下集装箱分配与船舶调度联合优化北大核心CSCD

将产生集装箱运输任务的货源点加入至轴辐式航运网络的支线运输网络中,构建了三级支线运输网络.考虑货源点集装箱在不同喂给港的分配对支线船舶运输成本的影响,以三级支线网络的总运输成本最小为目标,建立了集装箱分配与支线船舶调度联合优化模型.针对模型,首先设计两阶段算法进行求解;然后,基于列生成的思想设计了整合优化求解算法.算例实验表明对于小规模算例,整合优化算法的求解结果与Gurobi的计算结果仅相差1%左右;对于大规模算例,整合优化算法的求解结果均优于Gurobi,从而验证了整合优化算法的效率;此外,整合优化算法的求解结果相比于两阶段算法有显著提高,证明了整合优化集装箱分配与支线船舶调度的重要性.     

考虑罐容限制的多油库多行程加油站配送优化问题研究

针对加油站的成品油配送需求,提出一个多油库、多车型、多行程、带隔舱和软时间窗的车辆路径问题(MDFDP).车辆从所属油库出发,在调度期内访问其它油库进行配送,并最终返回所属油库.当自有车辆不足时,可以租借外部车辆.由于加油站各油品的罐容有限,车辆必须在容纳时点后卸油.出于安全原因,车辆在卸油前需要静置一段时间.在车辆静置和卸油期间,加油站因临时关闭而产生销售损失.以最小化车辆固定成本、行驶成本、卸油成本、缺货惩罚所组成的总成本为目标,建立了该问题的混合整数规划模型.设计了一种结合局部优化的混合蚁群算法解决该问题.针对多车型,提出一种多信息素矩阵更新策略,使得每种类型车辆具有各自的信息素矩阵.将混合蚁群算法和CPLEX、变邻域搜索算法进行比较,实验验证了混合蚁群算法以及多信息素矩阵策略的有效性.企业应用实例表明:混合蚁群算法能有效求解实际问题;与车队、销售部门的单独配送决策相比, MDFDP统筹了两个部门的利益,能够大幅降低企业运营总成本.     

电子商务中订单配送优化模型及两阶段算法

针对电子商务环境下订单配送问题的特点,建立了以最小化车辆行驶费用及订单惩罚费用为目标的数学模型.设计了两阶段启发式求解算法.第一阶段用禁忌搜索算法求解在作计划日当天已到交货期的订单的基本配送问题;第二阶段考虑了订单的未来信息,用基于评价值的贪婪插入算法将未到交货期的订单与已有的配送方案进行整合配送,该方法能够提高车辆的使用率及配送企业的配送效率.实验结果验证了模型的合理性及算法的有效性.     

基于混合遗传算法的物流配送车辆调度优化问题求解方法

物流配遥车辆调度优化问题是一个NP-hard问题,随着问题规模的扩大,若单纯地应用精确算法将很难获得最优解.首先对物流配送车辆调度问题进行了深入分析并建立了优化数学模型;然后,根据模型把问题的解决合理地划分为两个阶段,将遗传算法的全局搜索能力和C-W节约启发式算法的局部搜索能力有机结合,由此构造出一种混合遗传算法;最后,通过一个应用实例的分析验证了此算法寻优的有效性.     

基于产品回收定价的逆向物流车辆路径优化问题

针对逆向物流车辆路径优化问题研究在产品回收定价调整和车辆路径优化调度结合方面存在的不足，以智能回收箱为研究对象，考虑多频次回收和车辆共享调度策略，提出基于产品回收定价的逆向物流车辆路径优化方案。首先，构建了智能回收箱回收量与回收定价的线性函数；然后，构建了包含共享车辆运输成本、维护成本、违反时间窗惩罚成本和环境外部性收益之和最小化的逆向物流回收运营成本模型，并建立了回收中心产品的最大化收益模型；其次，根据模型特点设计了考虑智能回收箱地理位置、回收频次和回收时间窗的时空聚类算法，进而提出一种改进的混合算法，该混合算法结合了遗传算法全局搜索能力强与粒子群算法收敛速度快的特点进行了算法间的优势互补，同时采用了精英保留策略，增强了混合算法的搜索性能，并通过与HGA算法、GA-TS算法和HACO算法进行比较分析，验证了模型和算法的有效性；最后，结合重庆市某智能回收物流网络的实际数据进行优化研究，分析了不同产品定价下的回收频次和车辆共享调度情况。结果表明，本文所提的模型和算法能够进行产品回收定价策略的有效选择、产品回收车辆的资源共享以及合理的车辆路径优化调度，并可在回收中心获得最大化收益的同时有效降低逆向物流的运输成本，进而为逆向物流企业进行产品回收定价和车辆回收路径优化调度提供方法支持和决策参考。