多车场多车型最快完成车辆路径问题的变异蚁群算法

一般车辆路径问题的目标是总路程或总费用最小, 而在应急管理或特殊配送中要求以最快的速度完成配送任务, 该文研究了以最快完成为目标的多车场多车型车辆路径问题的变异蚁群算法. 首先介绍了多车场多车型最快完成车辆路径问题, 然后分别给出求解多车型和单车型问题的车辆分割的动态规划方法, 并把单车型问题的动态规划方法和改进的Split方法进行对比, 同时利用改进的最大流算法将车辆分配给各车场, 从而把该问题转化为寻找最优顾客排列的问题. 随后给出了求解该问题的变异蚁群算法, 最后给出了计算实例.     

综合客运枢纽接运公交线路优化设计

分析了综合客运枢纽接运公交线路优化设计问题的内涵及作用,构建了以运输效率最大和布设线路最小为双目标的优化模型,并将它转化为一类特殊的取送一体化的开放式车辆路径问题进行求解,给出了求解的禁忌搜索算法。最后通过案例进行了验证,证实了该算法具有良好的寻优性能。     

带软时间窗的集配货一体化VRP改进模拟退火算法优化研究

建立了考虑软时间要求、配送车辆出行固定成本以及车辆出发满载系数等因素,更加符合实际的集配货一体化车辆路径问题数学模型.求解时对传统的模拟退火算法进行了改进,结合线路内交换和线路间交换产生新解,增加了记忆功能, 采用了双终止准则. 对一定规模的算例验算表明,该算法求解更优, 稳定性更好, 计算效率也更高.     

带时间窗的车辆路径问题的改进差分进化算法研究

研究带时间窗口的物流配送车辆路径问题(VRPTW),主要考虑车辆容量、时间窗口、最大距离等约束,且完成配送所需的车辆数目不确定,要求在车辆数目最少的条件下再使总的行驶路径最短.提出了该问题的混合整数规划模型,运用改进差分进化算法求解该问题.算法采用序数编码,设计辅助算子解决变异问题,差分进化的交叉率随进化代数自动更新.应用MATLAB语言编程进行仿真计算,得到了最优解,结果表明该算法是求解带时间窗的车辆路径问题的一种有效方法.     

模拟退火算法求解最短路径填挖问题

在大型的工程和建筑项目中，经常要进行场地平整工作。这引出了一个最短路径填挖问题，目标是找到一个最小车辆路径，使得整个施工过程的总运输距离最短。该问题属于NP—hard问题。本文采用模拟退火算法求解该问题。最后通过算例计算，并同贪婪算法的求解结果进行比较，验证了模拟退火算法的高效性。     

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.     

求解大规模VCVRP问题的快速动态规划算法

车辆路径问题是一类典型的组合优化问题,大部分研究都只考虑车辆能力固定的情形,实际中受货物形状特性及客户需求变化,车辆的能力是受限变化的,针对能力受限变化的车辆路径问题(varied capacitated vehicle routing problem,VCVRP),基于动态规划理论,提出一种求解大规模VCVRP问题的快速动态规划算法.该算法以传统的最佳适应降序算法(best fit decreasing,BFD)和最小生成树(minimum spanning tree,MST)算法为基础,引入K步回溯,短途优先原则,实现了VCVRP中的货物装箱问题和路由选择问题的近似解耦.同时给出了该算法的优化目标车辆旅程的理论上界,短途优先原则的局部最小的理论分析与证明.最后以乘用车物流运输案例为背景,给出了计算实例,并从算法参数与算例规模多个角度进行求解质量与算法性能的分析.     

基于实时信息的城市配送车辆动态路径优化

针对城市物流配送的现状,研究了信息在配送过程中实时变化的动态车辆调度问题。分析了需求量在配送途中发生变化、需求点增减、道路交通中断、车辆在行驶过程中出现故障四种动态事件情形下的配送线路实时优化问题。通过引入虚拟顾客,将动态车辆路径问题转化为经典的静态单车型车辆路径问题,提出了动态车辆路径问题的模型构建方法。分构建初始线路和对线路进行实时优化两阶段完成对配送线路的规划,并运用混合遗传算法对其寻优。实验结果表明,本文模型和算法可以有效降低企业配送成本。     

基于离散微粒群优化的物流配送车辆路径问题

提出一种求解物流配送车辆路径问题的离散微粒群优化算法。通过引入随机交换序、PMX算子使微粒群优化算法能够求解车辆路径问题这类离散组合优化问题。设计了求解车辆路径问题一种新的整数编码方案，并采用罚函数法处理约束条件。计算结果表明，该算法是解决车辆路径问题的有效方法。     

煤矿物资配送车辆路径问题的人工鱼群算法

对郑州煤电物资供销公司危险品运送的车辆路径问题进行了分析,建立了相应的数学模型,运用人工鱼群算法求解出运费最小的方案。该算法首先初始化一个鱼群,并在初始化的过程中给出了一种修复算子,使鱼群中每条鱼当前的状态代表一种可行的配送方案,然后执行本文设计的随机行为、觅食行为、聚群行为和追尾行为进行全局寻优。最后,把该算法与扫描算法、遗传算法求解进行比较,证明了人工鱼群算法求解车辆路径问题的有效性;同时,该算法也拓展了求解VRP问题的算法空间。     

车辆路径问题的粒子群算法研究

车辆路径优化问题是一类具有重要实用价值的组合NP问题．粒子群算法(panicle swarm optimization)是一种新出现的群智能(swarm intellingece)优化方法，将其应用于车辆路径优化问题，构造车辆路径问题的粒子表达方法，建立了此问题的粒子群算法，并与遗传算法作了对比试验．结果表明，粒子群算法可以快速、有效求得车辆路径问题的优化解，是求解车辆路径问题的一个较好方案。     

车辆路径问题的遗传算法研究

在分析车辆路径问题的现有启发式算法的基础上，本文构造了车辆路径问题的染色体表达，并对染色体进了可行化影射，建立了此问题的遗传算法．实验结果表明，此算法可以有效求得车辆路径问题的优化解或近似优化解，是求解车辆路径问题的一个较好的方案     

带装载能力约束的开放式车辆路径问题及其禁忌搜索算法研究

对另一种类型的车辆路径问题——开放式车辆路径问题进行了研究 .提出了一种用于求解带装载能力约束的开放式车辆路径问题的禁忌搜索算法 .给出了算法对测试算例的运算结果 ,并与文献中目前最好的结果进行比较 .比较结果表明 ,在绝大多数情况下 ,该算法能求出更好的解 .     

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。     

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.     

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.     

基于免疫遗传算法的双向车辆调度问题实现

在对双向车辆路径问题(DVSP)简要叙述的基础上建立了DVSP数学模型.针对DVRP,构造一种的免疫遗传算法来求解DVSP,提出了一种自然数编码方法、交叉算子的自适应机制.并将求解结果与其它启发式算法比较.比较结果表明,该算法对于求解DVSP问题具有较好的性能和更好的鲁棒性.     

带二维装箱约束的物流配送车辆路径问题

现实物流活动中大量存在的易损、 易碎物品的运输问题属于带二维装箱约束的物流配送问题, 该问题是二维装箱问题与车辆路径问题这两个经典难题融合之后的一个新问题. 针对这一问题, 在对其进行明确定义的基础上, 建立了数学模型, 提出了解决该问题一个Memetic算法, 对算法中的几个关键算子: 深度优先的启发式装箱方法、染色体的编码方式及其路径分割程序、初始解的生成方法、 交叉算子、局部搜索算子, 进行了详细的阐述. 通过初步的实验, 确定了Memetic算法的最佳参数配置; 然后在Iori提出的30个顾客数在20-199个标准算例上对算法的鲁棒性、求解的质量、以及求解性能等几项指标进行了测试, 并与文献中的求解结果进行了比较. 试验结果表明, 该Memetic算法大大提高了现有算法的性能及求解结果的质量.     

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。