热轧批量计划模型及其混合求解算法

分析了热轧批量计划编制问题,建立了基于奖金收集车辆路径问题的计划数不确定的热轧批量计划模型.模型中考虑了热轧生产的多种工艺约束和生产目标.针对该模型提出了一种基于模拟退火算法和蚁群算法的混合算法,混合算法中利用模拟退火算法得到热轧批量计划的一个初始解来生成蚁群算法中的初始信息素分布,利用蚁群算法寻找全局最优解.在蚁群算法中又嵌入了模拟退火算法进行局部搜索,避免蚁群算法陷入局部最优.实验结果表明所提出的模型和算法是有效的.     

一体化集货和配送车辆路径问题的混合遗传启发式算法

为满足电子商务客户多样化和个性化的需求,建立多约束条件的一体化集货和配送车辆调度模型.针对模型特点,采用混合遗传启发式算法求解.首先,采用自然数编码,可以使问题变得更简洁;用最佳保留选择法,以保证群体的多样性;用改进的顺序交叉算子避免优良基因片断在顺序交叉时被破坏,保证算法能够收敛到全局最优;其次,对混合遗传算法求得的精英种群进行禁忌搜索求解.通过实例计算表明,该算法好于单独使用遗传算法或是禁忌搜索算法.     

多车型单配送中心混合装卸车辆路径问题研究

针对客户多样化和个性化的需求,建立多车型、多约束条件的集货和配送车辆调度模型,并提出了混合遗传算法求解.首先,采用自然数编码,可以使问题变得更简洁;用最佳保留选择法,以保证群体的多样性;用改进的顺序交叉算子保证算法能够收敛到全局最优;引入2-交换变异策略,并结合爬山算法,加强染色体的局部搜索能力;其次,对遗传算法求得的精英种群再进行禁忌搜索.实例计算表明本算法均优于遗传算法和禁忌搜索算法.     

带时间窗车辆路径问题的量子蚁群算法

带时间窗的车辆路径问题(VRPTW)是VRP的一种重要扩展类型, 是组合优化中的一个NP难题, 针对蚁群算法在求解VRPTW问题时易陷入局部最优和收敛速度慢的问题, 本文结合量子计算提出一种求解VRPTW的量子蚁群算法(QACA). 通过定义人工蚂蚁的转移概率, 增加量子比特启发式因子, 以及用量子旋转门实现信息素更新, 从而提高算法的全局搜索能力, 有效避免了算法陷入局部最优. 经一系列VRPTW的仿真实验表明, 量子蚁群算法较蚁群算法在求解VRPTW问题上具有更好的性能, 通过与其他算法的比较, 进一步说明量子蚁群算法是可行有效的.     

求解有时间窗的车辆路径问题的混合蚁群算法

针对目前蚁群算法在求解有时间窗的车辆路径问题上存在的缺陷,提出一种搜索效率较高的混合蚁群算法,阐述了混合蚁群算法的基本原理,给出了求解有时间窗的车辆路径问题的具体步骤.计算机实验结果表明,混合蚁群算法在求解有时间窗的车辆路径问题上是有效的.     

一种求解车辆路径问题的混合多蚁群算法

提出一种新的蚁群算法（Multiple Ant Colonies Algorithm based on Sweep Algorithm, SbMACA）用以求解车辆路径问题（Capacitated Vehicle Routing Problem, CVRP）。该方法同以往蚁群算法的不同之处主要体现在两个方面：第一,首次将扫描算法应用于蚁群算法,通过对蚂蚁所构造的初始解中的不同子回路之间的点进行交换优化,该算法可以有效地改进初始解的质量;第二,提出并采用了一种新的多蚁群技术,各个蚁群分别进行各自的搜索,在各个蚁群均停滞后,对蚁群之间的信息素进行交换与更新,以利于蚁群跳离局部最优值。实验结果表明,SbMACA算法具有很强的搜索能力,求取各CVRP的Benchmark问题所得解的质量同最好解相比较而言,平均仅有 0.28%的差距,是求解车辆路径问题的一种十分有效的方法。     

蚁群算法在全局最优路径寻优中的应用

移动机器人路径规划是机器人学的一个重要研究领域。针对移动场地的特点对其进行了建模与存储,然后将场地处理成简单的连通图,在此基础上对TSP模型进行了改进以应用到机器人全局最优路径中来,然后利用蚁群算法的基本原理在所建立的模型上进行全局最优路径搜索。为了更好的寻找到全局最优路径,对基本蚁群算法也做了一定的改进。不同的实验结果表明这种方法的确可以准确地找出全局最优路径。     

一类半开放式车辆路径问题及其禁忌算法研究

对半开放式车辆路径问题进行了描述,提出了核心路径的概念和理论,并根据问题的特点设计了基于核心路径的禁忌算法.算法分为初始优化、核心路径的提取和连接以及后期优化三部分,采用自然数编码,用GENI插入法构造初始路径和进行邻域操作,设计了三种邻域以扩大搜索空间,用能力约束控制单条路径的配送点数,以增加惩罚的方式加入配送距离约束.算法利用核心路径的特点阻碍不良路径的生成,并在后期优化的第二阶段拆开核心路径,进行优化路径的调整.最后采用多组数据进行计算并对结果进行了分析,证明了基于核心路径禁忌算法对优化有能力和距离约束半开放式车辆路径问题的有效性.     

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.     

考虑工作量均衡的成品油二次配送车辆路径问题

为避免工作量分配不均,研究了考虑工作量均衡的成品油二次配送车辆路径问题.以总配送成本极小化和不同车辆路径长度之差极小化为目标,建立了双目标混合整数规划模型;并设计了变邻域禁忌搜索启发式算法.利用改进的Solomon_Il 插入算法求出使总配送成本尽量小的初始解;再利用变邻域禁忌搜索算法改进初始解,得到近似最优解.模拟计...