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.     

易腐货物配送中时变车辆路径问题的优化算法

以易腐货物配送中的时变车辆路径问题为研究对象.由于时变车辆路径问题中每条道路上的车辆行驶速度随时间变化,此类问题难以用传统的数学建模方法进行建模及实现优化求解.因此,提出应用计算机建模的方法建立此类时变车辆路径问题的仿真模型.在此基础上,设计并集成遗传算法于计算机仿真模型用于搜索问题的最优解,所提出的自适应性优化算法能够根据来自车辆驾驶员回传的实时数据动态调整后续的最优行驶路线.最后,在多智能体建模与仿真平台上实现了该算法,并以15个顾客的时变车辆路径问题为例验证了算法的有效性.     

油品配送车辆路径问题的交互式求解方法

油品配送车辆路径问题是一个多车场、多仓库、多商品、多舱位、多车型、有前序约束和时间窗,综合车辆分派、订单配载以及路径编排等决策的车辆路径问题.以两阶段启发式算法为基础,给出了求解该问题的人机交互式求解方法,即交互进行基于当前解的人工修改和启发式算法的寻优.其中包括了对初始解、搜索邻域和目标函数的人工修改,相应操作分别为修改解、局部固定解和调整惩罚乘子.     

混合变邻域搜索算法求解大规模电动车辆路径优化问题

基于真实的物流场景,研究了带时间窗的多车型和多循环电动车辆路径问题.建立了一个基于路径的混合整数线性规划模型,可精确求解小规模算例.提出了将变邻域搜索算法和标签算法相结合的混合启发式算法,用以求解大规模情形.该算法提出了一种带随机因子的启发式算法构造初始解,并对时间窗和里程约束进行了松弛,使用邻域算子进行变邻域搜索,使...     

协同粒子群-模拟退火算法求解VRPSPD问题

研究逆向物流车辆路径(VRPSPD)问题,建立了VRPSPD问题的混合整数规划模型.利用启发式算法的特点构造求解VRPSPD问题的一种协同PSO_SA算法,设计了该算法初始种群的编码规则、信息交换策略、2-opt邻域解生成策略和SA算法中的冷却进度表规则.实验过程以典型算例为例进行了实验,并对重要参数进行了分析.实验结果表明,该算法对于求解VRPSPD 问题,可以有效提高车辆的负载使用率,避免因负载波动和最大负载能力约束而增加车辆总行程,在可以接受的迭代次数限制内可以收敛到满意解.     

动态规划启发式算法求解时变车辆调度问题

时变网络中车辆在任意两节点间的行驶时间不仅与节点间的距离有关, 还与所处的时段有关. 对时变车辆调度问题提出一种满足先入先出准则的跨时段处理方法, 直接推导出跨时段对应的车辆行驶时间. 在此基础上建立了数学模型, 并构造动态规划启发式算法进行求解. 该算法能够通过设置参数H平衡求解质量和运行时间. 通过对10组随机产生的数据进行测试, 结果表明动态规划启发式算法能够在很短时间内改进最近邻算法. 当H=2时, 求解质量改进11%, 平均运算时间为1.34秒; 当H=3时, 在不到2秒的运算时间内求解质量改进17%.     

需求可拆分车辆路径问题的三阶段禁忌算法

需求可拆分车辆路径问题(SDVRP)是一类有待深入研究的车辆路径问题,其求解方法与需求不可拆分的VRP问题有较大的区别.针对该类问题,本文提供了一种新的求解思路——基于双层规划模型的三阶段禁忌算法.首先,将目标函数设定为大TSP路径成本加上切割增加路径成本,构建了SDVRP的双层规划数学模型;然后,根据双层规划的思路设计了三阶段禁忌启发式算法:先求包括车场和所有顾客的大TSP路径,再对大TSP进行切割和拆分,接着对备选方案进行子路径优化;最后,通过实验仿真,将所提出的三阶段禁忌算法与其他算法进行比较,结果表明了所提出的算法可以比较有效地求得需求可拆分车辆路径问题的优化解,是解决需求可拆分车辆路径问题的有效方法.     

干线运输优化的两阶段局部搜索启发式算法

干线运输的车货匹配及车辆运输路径优化对于降低大规模、多分布网点的物流企业的运输成本有重要意义.建立了干线运输的发车费用模型及总费用模型,提出应用一种基于直达网络搜索和车辆行驶路径搜索的两阶段局部搜索启发式算法进行求解.通过对企业实际数据的计算,表明该算法优化了干线运输的运输路径,减少了运输车辆数,降低了运输总费用,具有较好的应用前景.     

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。     

一种高效的实时交通信号灯控制算法

针对交通信号灯实时控制问题,设计了一种以最小化车辆等待时间为目标的数学模型,并给出了一种能求解该模型最优解的启发式搜索算法.仿真结果显示启发式搜索算法存在求解时间长,求解效率不稳定等问题.因此在原算法基础上加入了多阶段决策优化方法,并且在各个阶段中采用了限时搜索,使得算法能在固定时间内得到结果,保证了算法的稳定性和实时性.通过实际数据仿真显示,优化后的算法对比固定周期算法减少了车辆的等待时间;对比原始的启发式搜索算法,提高了求解效率,满足了实时控制的要求.     

基于碳排放与速度优化的带时间窗车辆路径问题

研究了考虑碳排放和速度优化的带时间窗车辆路径问题,引入了基于速度的碳排放计算方法,以油耗、碳排旅行时间费用最小化为目标,将速度作为决策变量,建立了混合整数规划模型. 提出了两阶段启发式算法,第一阶段采用改进的禁忌搜索算法优化配送网络中的速度,第二阶段设计了弧段速度优化算法用于优化路径弧段上的速寻求对最优解的进一步改进. 数值实验分析表明: ①两阶段启发式算法能快速有效地找到满意解; ②采用优度的路径安排比固定速度的路径安排能减少更多的碳排放和总费用; ③碳排放和旅行时间之间存在替换关系,减少碳排放会导致旅行时间的增加; ④传统的车辆路径安排中存在很大的碳排放改进空间,由于油耗和碳排放是相关的,减少碳排放有利于节约总费用.     

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     

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...     

车辆路线安排的改进节约算法

节约算法是一种简单适用的解决车辆路线安排的启发式算法,但是它存在一定的缺陷和不足.根据最优解的两个性质定理,本文提出对节约算法的改进思路,以提高节约算法的效率,更好地解决车辆路线安排问题.     

基于SWEEP方法的改进车辆路径协作策略研究

针对需求随机的车辆路径优化问题,提出了一种基于SWEEP方法的改进车辆路径协作策略,构造了基于该策略的车辆任务量分配模型、设计了求解该模型的启发式算法。该策略采用SWEEP规则对基本车未完成任务的客户重新进行路径优化,然后利用SWEEP车服务这些客户,以缩短客户的服务时间、减少运输成本。应用此方法对24个不同规模的车辆路径优化问题进行了计算机仿真,结果表明,该任务分配模型和算法具有较强的适用性,改进的SWEEP协作策略能够有效地解决解随机车辆路径问题。