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。     

轧制计划的优化模型及其算法的应用研究

为保证热轧生产调度计划的可行性，提高排程的效率，根据热轧生产模式和轧制计划的结构特点，提出了一种车辆路径问题（VRP）模型来建模轧制调度问题，发展了一种混合调度方法（SAMPSO算法）来解决这个问题．试方法利用修正粒子群优化算法的局部和全局搜索能力来寻找全局最优解，利用模拟退火方法来避免陷于局部最优。对某钢厂实际生产数据的仿真结果表明，所提出的模型和算法具有良好的适应性和可行性。     

基于eM-Plant的车辆路径问题仿真模型

针对动态车辆路径问题难以求解这一问题,提出了用仿真的方法求解随机约束条件下车辆路径问题的新思路.建立了需求量及行驶速度随机变动情况下的有时间窗的车辆路径问题的数学模型;运用面向对象的离散事件系统仿真建模方法,对系统的类与属性进行分析,提出了面向对象的车辆路径问题仿真模型的总体结构;基于物流系统仿真平台eM-Plant设计了随机约束条件下车辆路径问题的仿真模型,并实现了对该问题的求解.实验结果表明该仿真模型是有效性的.     

城市交通网络路径优化建模与仿真

提出了交通流密度图的定义和城市动态交通网络的模型，同时还给出了动态交通网络中OD对的路径优化模型，采用传统的Dijkstra算法进行动态优化来获得出行车辆的最佳路径。经计算机仿真研究表明，优化模型和优化方法是切实可行的。     

多集散点车辆路径问题及其蚁群算法研究

为使多集散点车辆路径问题结果全局最优,以订单为基准建立货运车辆路径问题模型.以订单为基准建立蚁群算法的二维禁忌数组,确定相邻两个集散点相同时的蚂蚁状态转移规则,使蚁群在满足车辆约束条件下,按禁忌表对所有订单搜索.此模型和算法实现了所有车辆对所有订单进行路径搜索,易于全局最优.实例求解结果表明模型及算法的有效性.     

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.     

带时间窗的多仓库订单拆分与异构车辆路径联合优化方法

随着在线零售业的快速发展,在多仓库的环境下,订单拆分与限时配送已成为订单履行过程的两个关键环节.现有研究和实际运营过程中通常按照两个独立的问题来处理这两个环节,忽略了它们之间的耦合关系.本文研究了在线零售环境下考虑多仓库订单拆分与异构车辆路径的联合优化方法,特别考虑了有限库存和时间窗约束.本文为该问题构建了混合整数规划模型,并设计了一种分支定价与邻域搜索相互嵌套的联合优化算法进行求解.在初始的订单拆分方案的基础上,通过分支定价算法求解带有时间窗的异构车辆路径问题,在分支定价算法中,提出了一种双向标签设置算法加速定价子问题的求解;接着使用邻域搜索算法寻找当前最优车辆路径解下可行的订单拆分方案;通过交替使用分支定价算法和邻域搜索算法进行迭代求解,在调整订单拆分方案时优化配送路径.实验分析部分验证了模型和算法的有效性,表明算法能够减少订单拆单率、优化配送路径、降低配送总成本,从而有效实现订单拆分与异构车辆路径的联合优化.     

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.     

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.     

基于改进智能水滴算法的动态车辆配送路径优化

针对当前车辆配送过程中存在的配送路径不合理、配送效率低和需求不确定性等问题,提出一种基于改进智能水滴算法的动态车辆配送路径优化方法。构建软时间窗惩罚函数,考虑顾客对配送时间的要求,建立顾客满意度函数。综合车辆配送过程的车速、货损成本、惩罚成本、顾客满意度等特征,建立车辆路径优化模型。采用智能水滴算法对车辆路径优化模型进行求解,使用灰狼优化算法改善智能水滴算法的搜索能力,获取最优路径。实验结果表明该方法能够提供实时优化的路径,减少调配成本。