适于车辆路径规划的改进型粒子群优化算法

路径规划在车辆导航系统中具有举足轻重的作用,是配送车辆导航系统中的一个重要模块.为解决物流配送车辆导航中的路径规划问题,文章以点对点模型为基础,对基本粒子群优化算法在初始种群的产生方法和种群的进化策略进行改进,提出适于配送车辆导航中路径规划点到点模型的改进型粒子群优化算法,并通过仿真试验验证了算法的有效性和快速运算能力.     

适于配送车辆导航路径规划的遍历模型的改进型粒子群优化算法

车辆路径规划是物流配送导航系统中的关键环节,是实现物流配送路径引导的前提条件和车辆导航的技术保障.为解决物流配送车辆导航中的路径规划问题,文中建立了物流配送车辆导航路径规划(VND)遍历模型,设计了求解该模型的改进型粒子群算法,并对初始种群的产生方法及种群的进化策略进行改进,使原本不能直接用于求解VND模型的基本粒子群...     

适于物流配送车辆导航路径优化的遗传算法

提出了适于物流配送车辆导航路径优化的遗传算法,分别对遗传算法的初始种群产生方法、交叉方法、变异方法进行了改进,实现了算法中参数的自适应调整.实验结果表明,改进后的算法能避免断路、回路的产生,提高算法的搜索效率和适应性.文中提出的算法能快速有效地求解物流配送车辆导航路径规划中的点到点型路径优化,满足实时性要求.     

基于订单拆分的容量限制商超配送路径规划

针对商超配送中多种配送方式共同面临的车辆配载和路径规划问题,考虑配送车辆容量限制,以最小化配送总成本为目标,构建了基于订单拆分的带容量限制商超配送路径规划模型.结合真实案例,提出了一种增加遗传变异操作的改进灰狼优化算法.通过与遗传算法的对比,验证了模型和算法的有效性.案例分析结果表明,当总商超客户需求量接近车辆容量的整数倍时,基于订单拆分配送路径规划更能够充分地利用车容量,降低车辆的空驶率,减少配送总成本.     

同时考虑配送与安装需求的带时间窗车辆路径问题

电商企业经销的家电分为两类:一类是不需要安装的小型家电,如洗衣机、微波炉等;第二类是需要专业安装人员上门安装的大型家电,如空调、热水器等。家电对于安装、售后维修等综合服务有着很高的要求。以家电企业配送与安装物流作业问题为场景,研究同时考虑配送与安装两种需求的车辆路径问题,以总成本最小为目标,考虑配送车辆的软时间窗约束与安装车辆的服务水平约束,不同车型的最大工作时间约束,建立带时间窗的混合整数规划模型。基于遗传算法与粒子群算法基本原理,设计求解模型的混合遗传算法。该算法采取对配送车辆和安装车辆的访问路径同时进行编码、解码、交叉、变异等操作,又针对遗传算法的局部搜索能力不强的问题,将种群分为精英层和普通层,精英层利用种群中已经搜索到的优秀个体的信息指导进一步的搜索过程,普通层保证种群的多样性。仿真实验结果表明,混合遗传算法可以有效地求解带时间窗的配送与安装车辆路径问题。     

基于改进布谷鸟算法的配送车辆路径优化方法

针对配送车辆行驶路径选择不合理、配送效率降低等问题,提出基于改进布谷鸟算法的配送车辆路径优化方法。遵循路径最短配送原则,构建目标函数,为简化模型结构,设置路径优化的相关约束条件,保证每个需求点只能被配送一次,车辆必须在最大距离负荷范围内行驶,建立路径优化模型;分析经典布谷鸟算法的鸟巢位置更新过程,添加调整因子,引入动态惯性权重;通过布谷鸟搜索算法求解优化模型,经过种群初始化、鸟巢位置更新等过程不断寻找全局最优解,当满足迭代停止条件时,输出最佳优化方案。实验证明,该方法搜索能力强,解集分布均匀,能确保配送路径最短,提高配送效率。     

考虑客户满意度的带时间窗的多中心半开放式冷链物流车辆路径优化

针对带时间窗的多中心半开放式车辆路径问题，以总配送成本最小化和客户满意度最大化为目标，提出了双目标冷链物流路径优化模型。针对NSGA-Ⅱ算法容易陷入局部最优等缺点，结合粒子群算法生成种群方式，设计一种改进的NSGA-Ⅱ算法。通过仿真对比实验，结果表明，所提出的算法和模型可有效解决带时间窗的多中心半开放式冷链物流车辆路径优化问题，且改进算法性能更优，同时分析了总配送成本与客户满意度之间的关系，为冷链物流企业带来一定的管理启示。     

基于距离测算的企业物流配送最优路径规划模型研究

针对当前企业物流配送总成本过高、配送距离过长等问题,提出基于距离测算的企业物流配送最优路径规划模型.测算企业物流配送时的车辆行驶时间距离与空间距离,将两者归一化处理实现配送距离测算;借助鲸鱼优化算法,通过包围猎物的形似搜索最优配送路径;为避免陷入局部最优解,融合莱维飞行与鲸鱼优化算法,选择最优配送路径;结合距离测算值与改进后的鲸鱼优化算法,构建企业物流配送最优路径规划模型.通过该模型选择捕猎路径最短的鲸鱼,将该鲸鱼的位置作为最佳鲸鱼位置并输出,实现企业物流配送最优路径规划.该模型可在城市内有大量需求点情况下,规划出最优路径,且规划后的路径能够有效减少配送距离、降低时间消耗.     

安全最优路径分析与实现

最优路径规划是智能车辆导航定位系统中一个非常关键的问题。通过对车辆导航系统本 身的特点及要求的分析与研究,设计了良好、实用的空间数据的数据结构,并对基于人工智能的 A*算法进行了优化,实现了准确的、较为高效的最优路径搜索。最后给出了一个最优路径搜索 的实例。     

基于蚁群算法的物流配送路径优化研究

在实际生活中,如何选择最优的物流配送路线是物流车辆调度系统中最重要的问题之一。首先,针对物流配送路径优化问题,充分考虑了车辆路径的约束条件,以成本最小化和最大限度减少碳排放量构建了一种路径规划多目标优化模型;然后利用蚁群算法对其进行了求解,该算法在问题空间的多点同时开始独立的解搜索,保证了算法具有较强的全局搜索能力,并且具有较强的鲁棒性;将该算法应用到实际问题上运用MATLAB软件进行实验仿真,计算出最优的车辆配送路径方案;仿真结果表明:该模型和算法能较好地解决相关物流配送路径问题,从而提高物流服务的质量。     

多集散点车辆路径优化的混合算法

为使多集散点车辆路径优化结果全局最优,以订单为基准建立多集散点车辆路径优化模型.采用粒子群算法与改进蚁群算法组成的混合优化算法求解模型.由粒子群算法的粒子位置向量得到每辆车所需运送的订单号,用蚁群算法优化单车路径,根据优化的总路径评价和筛选粒子,直到满足终止条件.该模型和混合算法是所有车辆对所有订单节点的路径优化,突破了多仓库问题直接或间接转化为多个单仓库车辆路径优化问题中的局部节点求解的限制.实例求解结果表明,用该混合算法优化的车辆总路径长度小于用蚁群算法求得的结果.     

一种改进粒子群算法在物流配送路径问题中的应用

针对物流配送车辆路径优化的研究热点问题,在标准粒子群算法基础上,设计了一种自适应的变异粒子群算法,算法中的变异算子可随群体适应度方差自适应改变,从而打散聚焦于局部收敛点的粒子群.并针对多个车场多个车辆的配送路径问题设计一种新编码模式,减少了迭代次数.在MatLab 2011b平台下进行了仿真实验,证明了该算法在最优值、正确率和误差均值上都有较大改进.     

考虑时空相关随机行驶时间的车辆路径问题模型与算法

本文对一类在真实道路网络中考虑时空相关的随机行驶时间的车辆路径问题进行了研究. 首先我们建立了该问题的两阶段随机规划模型. 然后我们将用于候选解寻优的智能优化算法与用于产生评价解的随机场景的情景生成技术相结合,提出一种智能随机优化方法求解该问题. 为了有效地进行解的寻优,本文结合可变邻域下降算法提出了一种混合粒子群优化算法.最后通过一系列基于北京市区道路网络的算例实验,我们验证了所提出的混合粒子群优化算法的有效性.实验结果还表明,考虑实际交通环境中道路网络上车辆行驶时间的时空相关性,会影响最优车辆路径决策方案.     

面向绿色再制造系统的AGV路径规划研究

为了解决绿色再制造系统中的自动导引运输车(AGV)路径规划问题的问题,提出一种粒子群遗传融合的AGV全局路径优化的自适应算法.该方法集成了遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO)二者的优点,为了改善传统PSO-GA融合算法迭代前期寻优速度慢的问题,引入了自适应惯性权重;为了提高算法进入迭代后期的收敛精度,提出了一种双重交叉变异策略,使得改进的PSO-GA融合算法比传统的PSO-GA融合算法搜索能力更强,进化速度更快,收敛精度更高.为了验证改进后算法的优越性,采用栅格法模拟自动导引运输车运行环境并通过MATLAB对标准粒子群、遗传、传统的PSO-GA融合、改进PSO-GA融合四种算法解决路径优化问题进行试验对比,结果证明了改进后的PSO-GA算法的可行性和有效性.     

面向车辆路径问题的改进蚁群算法研究

为解决基础蚁群算法在求解车辆路径问题时出现收敛速度慢、易陷入局部最优解等问题,提出了一种改进蚁群算法.首先,引入节约矩阵更新选择概率公式引导蚂蚁搜索;其次,运用分段函数改进挥发因子,调整算法的收敛速度;再次,使用2-opt法,提高算法的局部搜索能力;最后,选取车辆路径问题国际通用数据集进行仿真,运用控制变量法找到信息素...     

考虑订单优先级带时间窗的多车型开放式车辆路径问题研究

针对物流运输中具有优先级的配送订单情况以及新能源车辆、燃油车辆混合配送的车辆路径优化问题,同时考虑车辆可行驶区域限制、车辆载重量、客户送货时间需求、新能源车辆充电约束,构建以碳排放成本、货运成本和时间窗惩罚成本总和最小的目标函数。根据订单优先配送特征设计带有优先策略的粒子群算法求解问题,并基于条件采用适应性算例进行实验,验证算法对考虑优先级订单序列带有时间窗的多车型开放式车辆路径问题的有效性。     

基于量子粒子群算法的无人水面艇路径规划

为了获得无人水面艇航行的最优路径，提高航行的安全性和航行路径的平滑度，提出一种基于量子粒子群优化的无人水面艇路径规划算法。首先，通过引入动态控制参数来提高该算法的寻优能力和搜索精度，并由测试函数验证其可行性；然后，在航行安全的前提下，以路径长度和路径平滑度为规划目标，在不同环境下对无人水面艇进行路径规划仿真实验。仿真结果表明，该算法在路径长度、路径平滑度及路径安全性方面表现较好，能找到全局最优路径。     

融合多种策略的改进粒子群算法及其在电子商务多级物流中的应用研究

为了提高粒子群优化算法(PSO)求解复杂优化问题的能力,本文对基于细菌趋化的粒子群优化算法(PSOBC)进行改进。PSOBC算法是PSO算法的一种新思路,可以有效地克服其易陷入局部最优、后期粒子多样性差的缺点,故将一般反向学习策略和自适应惯性权重与PSOBC算法相结合,得到一种改进的粒子群优化算法。改进的粒子群优化算法的开发能力和勘探能力都得到了很大的提高;在求解复杂性优化问题时种群能够在搜索范围内快速收敛到局部最优处,并且当种群密度足够小时,及时增大种群密度即进行去全局寻优。最后将改进后算法应用到电子商务多级物流中心选址及路径规划问题上。     

PSO-QGA在移动机器人复杂路径规划中的应用

量子遗传算法具有适应性强、收敛速度快、适合于全局搜索的特点,粒子群优化算法的优点是具有记忆能力,在智能搜索的实现上可以结合个体和全局的最佳位置实现位置定位,但粒子群优化算法在搜索速度和择优能力方面还有待提升.因此提出了一种改进的路径规划算法,即利用量子遗传算法结合粒子群优化算法的记忆功能和最佳定位能力,实现对移动机器人路径规划算法的改进.通过仿真实验已经证明,改进后的移动机器人路径规划算法在稳定性和路径优化选择上都优于单纯的粒子群优化算法和量子遗传算法,并且改进后的算法更适合于复杂路径中实现优化.