车辆路径问题的蚁群算法研究

蚁群算法是受自然界中蚁群搜索食物行为启发而提出的一种智能优化算法,通过介绍蚁群觅食过程中基于信息素的最短路径的搜索策略,给出蚁群算法在车辆路径问题中的应用,针对蚁群算法存在的过早收敛问题,引入节省量以及车辆载重利用率两种启发式信息对蚁群算法加以改进,并加入2-opt方法对问题求解进行局部优化,计算机仿真结果表明,这种混合型蚁群算法对求解车辆路径问题有较好的改进效果.     

带相容性约束的车辆路径问题及其混合蚁群算法

【目的】着力设计带相容性约束的车辆路径问题的高效启发式算法。【方法】针对带相容性约束的车辆路径问题的特点,提出了一种混合蚁群算法。该算法的核心由蚁群搜索和禁忌搜索组成,对蚁群搜索的状态转移公式和信息素更新规则进行了改进,并在蚁群搜索过程中加入了一个扰动机制,同时在禁忌搜索部分采用了新的邻域结构和禁忌规则。【结果】得到了关于带相容性约束的车辆路径问题的混合蚁群算法。【结论】通过多个算例对算法进行了测试,计算结果表明该算法具有很高的求解效率。     

带相容性约束的车辆路径问题及其混合蚁群算法

【目的】着力设计带相容性约束的车辆路径问题的高效启发式算法。【方法】针对带相容性约束的车辆路径问题的特点,提出了一种混合蚁群算法。该算法的核心由蚁群搜索和禁忌搜索组成,对蚁群搜索的状态转移公式和信息素更新规则进行了改进,并在蚁群搜索过程中加入了一个扰动机制,同时在禁忌搜索部分采用了新的邻域结构和禁忌规则。【结果】得到了关于带相容性约束的车辆路径问题的混合蚁群算法。【结论】通过多个算例对算法进行了测试,计算结果表明该算法具有很高的求解效率。
     

基于改进蚁群算法的物流车辆调度问题研究

传统蚁群算法在求解中容易出现搜索时间长、收敛过早或停滞现象,为克服这些缺点,通过对蚁群算法进行选择策略、信息素更新等方面的改进,以加快算法的收敛速度,提高算法的搜索能力。再将改进后的蚁群算法引入物流运输车辆调度、综合车辆调度理论,对物流运输车辆的优化调度进行了探讨,对有时间窗车辆调度问题(VSPTW)探求新的求解方法,运用Matlab语言进行编程实现,应用实例对算法进行验证。实践证明,改进后的蚁群算法基本上克服了一般蚁群算法自身的不足,提高了算法的性能。     

定位-车辆路径问题的两阶段混合启发式算法

定位-车辆路径问题(LRP)集成了设施定位分配和车辆路径决策,属于NP-hard难题.为有效求解实际大规模的具有设施容量约束和车辆容量约束的LRP问题,设计了基于禁忌搜索及双种群蚁群算法的两阶段混合启发式算法.算法第1阶段采用禁忌搜索算法确定设施定位及客户分配,算法第2阶段采用双种群蚁群算法优化车辆路径,蚁群间的通信与协调通过信息素共享来实现.通过仿真试验并与其他启发式算法进行对比,结果表明,该算法是可行和有效的.     

基于蚁群算法的混合优化算法在TSP中的应用

针对蚁群算法收敛慢，易陷入局部最优的问题，提出了基于蚁群算法混合优化算法。该方法将传统蚁群算法中的启发式因子α，β作为每只蚂蚁的属性，利用遗传算法对蚂蚁的种群进行自然选择，优胜劣汰，优秀蚂蚁被保留并产生后代，蚂蚁的启发式因子在求解问题的动态过程中收敛到合理的范围内。将改进的算法应用于旅行商问题，实验结果表明，利用这一方法可使解的性能有所改进，并有效地减少了计算时间。     

基于路径交通拥堵指数的危险废物回收模型研究

针对交通拥堵对危险废物运输中的成本和风险的影响,引入路径交通拥堵指数,建立了时变道路系统中基于交通拥堵指数的危险废物回收双目标优化模型,并对传统蚁群算法中启发式因子计算公式进行了改进,提出了改进的蚁群算法对模型求解,最后以某环保公司危险废物回收问题为背景进行了案例分析。结果表明,不同出发时间和车辆使用模式对帕累托最优解有显著影响,最短路径不一定是耗能最少的行车路线。本文提出的模型和算法可为决策者制定调度方案提供参考。     

改进蚁群算法优化车辆路径问题的研究

研究采用改进的蚁群算法优化带约束的车辆路径的问题。考虑的约束条件包括路径约束、时间窗约束和容量约束。主要目的是提出一种改进的蚁群算法进行车辆路径优化,构建配送车辆行驶路线,实现配送路线总成本的最小化。从三方面对蚁群算法进行了改进：对参与条件转移概率的候选节点列表进行预处理减少路线构建过程计算的时间复杂度;提出插入式节约算法用于改进蚁群初始配送路线提高寻优精度;基于蚁群系统对信息素更新策略进行改进,加快算法收敛速度。基于Solomon基准数据集,与近年来已取得的研究成果展开对比实验,证明提出的改进算法在提高求解精度和搜索效率方面的有效性,在优化带约束条件的车辆路径问题时的实用性,拓展了蚁群算法的应用领域。     

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...     

基于改进蚁群算法的CVRP问题研究

车辆路径优化问题归属于NP-hard问题;针对基本蚁群算法求解效率低下,可行解质量不高,容易陷入局部最优解的情况,在充分考虑具有一般性的车辆路径优化问题的数学模型与解决方案后,提出了一种带有轮盘赌运算与2-opt优化运算相结合的改进蚁群算法,算法在运算过程中对选取路径的概率进行二次计算,扩大了全局的搜索范围;同时对得到的路径进行内部优化,增强了局部搜索能力,提高了解的质量;通过MATLAB软件进行仿真实验的结果表明:相较于基本的ACO算法以及遗传算法得到的结果,改进的蚁群算法在性能上和求解的质量具有很大的优势,可以更好地解决带有容量约束的车辆路径优化问题,为相应的企业更好地节省物流成本。     

有时间窗约束单车场单车型非满载车辆调度问题的遗传算法

有时间窗的车辆调度问题是一个典型的NP难题,一直成为运筹学与组合优化领域的前沿与研究热点问题,但传统的方法往往不能令人满意,利用遗传算法解决单车场单车型有时间窗约束的非满载车辆调度问题,构造了有创新性的染色体结构,并在遗传算法的迭代过程中与启发式算法交叉应用,现实应用中获得了很好的效果.     

A GA approach to vehicle routing problem with time windows considering loading constraints

As a new variant of vehicle routing problem (VRP),a finished vehicle routing problem with time windows in finished vehicle logistics (FVRPTW) is modeled and solved.An optimization model for FVRPTW is presented with the objective of scheduling multiple transport routes considering loading constraints along with time penalty function to minimize the total cost.Then a genetic algorithm (GA) is developed.The specific encoding and genetic operators for FVRPTW are devised.Especially,in order to accelerate its convergence,an improved termination condition is given.Finally,a case study is used to evaluate the effectiveness of the proposed algorithm and a series of experiments are conducted over a set of finished vehicle routing problems.The results demonstrate that the proposed approach has superior performance and satisfies users in practice.Contributions of the study are the modeling and solving of a complex FVRPTW in logistics industry.     

钢铁企业产成品转库车辆路径问题优化

分析了钢铁企业产成品转库问题的特点,通过将转库任务分解的方法将原问题转化为具有最迟访问时间约束和同时访问车辆数限制的车辆路径优化问题,建立了转换后问题的0-1规划数学模型,针对模型的特点设计了迭代局域搜索算法.算法初始解由贪婪算法生成,局域搜索过程采用4种常用局域搜索算子的混合,摄动过程采用变强度的2-opt*算子.该算法可以同时实现转库车辆指派和车辆路径优化.通过仿真生成的算例对模型和算法进行了验证.实验结果表明,该模型和算法是解决该类问题的有效方法.     

无线网状网中多并发流路由结合调度的组合方案

为解决无线网状网中多条路径同时传送引起的干扰冲突和资源竞争问题,提出了依托信道分层方法的组合式路由结合调度的方案:首先,给出了路径发现的可行方案,并基于网状网的可用资源提出一种路径选择判据——资源可获得度;然后,确定了多条路径可并发传输的信道分配方案;最后,开发了结合路由、信道分配、调度的组合优化调度方案(COSS算法),以启发式的方法找到每个时隙下尽可能多的可兼容路径,实现可兼容路径的组合优化调度.为验证COSS算法的性能,在不同网络资源配置、多种流量请求下进行仿真实验.实验结果表明:(1)COSS算法在吞吐量、传输延迟、传输完成时间方面有较好的表现;(2)与AODV路由协议相比,COSS算法有效地提高了吞吐量.     

一种网格计算环境下WDM网路由和波长分配算法

波长路由光网络为网格计算动态提供端到端的专用光路，以满足网格计算应用的数据密集性，提前预留是 网格计算中一种重要资源占用形式。目前波长路由光网络的提前预留研究多是关注用户请求的弹性调度，以缓解 资源碎片影响。从路由和波长分配（RWA）算法缓解资源碎片影响的角度，分析了提前预留中RWA算法的特殊 性，在已有路由和波长分配问题上增加了时间向量因素，并提出了最少资源碎片聚集（L-RFC）算法，引入了时间向 量上的资源碎片影响因子作为波长分配权衡因素，将资源碎片影响分散在不同波长上。仿真证明，该算法即降低 了阻塞     

一种网格计算环境下WDM网路由和波长分配算法

波长路由光网络为网格计算动态提供端到端的专用光路,以满足网格计算应用的数据密集性,提前预留是网格计算中一种重要资源占用形式。目前波长路由光网络的提前预留研究多是关注用户请求的弹性调度,以缓解资源碎片影响。从路由和波长分配(RWA)算法缓解资源碎片影响的角度,分析了提前预留中RWA算法的特殊性,在已有路由和波长分配问题上增加了时间向量因素;并提出了最少资源碎片聚集(L-RFC)算法,引入了时间向量上的资源碎片影响因子作为波长分配权衡因素,将资源碎片影响分散在不同波长上。仿真证明,该算法即降低了阻塞率和资源碎片率,又提高了资源利用率,性能明显优于已有的RWA算法。     

基于改进的禁忌搜索算法求解带2维装箱约束的低碳车辆路径问题

同时考虑2维装箱和车辆路径2个NP难问题,以碳排放量为目标函数,对低碳环境下带2维装箱约束的车辆路径问题进行研究.求解思路是以禁忌搜索算法(Tabu Search,TS)为主要框架,然后基于贪心的思想采用4种启发式装箱策略生成初始解,并通过改进编码解码方式以及使用动态增长的禁忌长度对TS算法进行改进; 由给出算例的计算结果可知,改进的禁忌搜索算法对于求解该类问题具有一定的优越性.     

求解VRPBTW的变邻域搜索算法

以电子商务环境下物流配送为背景,建立了带有时间窗和回程载货约束的车辆路径问题优化模型,设计了改进的变邻域搜索求解算法.该算法采用改进的Braysy顺序插入法生成问题初始解,再根据变邻域搜索算法机制应用4种不同搜索范围的局域搜索算子对初始解进行改进.通过对多个算例的求解实验,并与采用一般流程的变邻域搜索算法进行比较,结果表明所提出的变邻域搜索算法的求解效果明显优于采用一般流程的变邻域搜索算法,是求解该类问题的有效算法.