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。     

求解模糊需求车辆路径问题的两阶段变邻域禁忌搜索算法

模糊需求车辆路径问题(CVRPFD)是对带容量约束车辆路径问题(CVRP)的扩展,属于经典的NP难题,其求解与需求确定CVRP区别较大,较为复杂,具有很强的理论和现实意义.基于先预优化后重调度的思想,提出一种新的两阶段变邻域禁忌搜索算法(VNTS)对其求解:在预优化阶段,基于可信性理论构建模糊机会约束优化模型处理客户点模糊需求,设计VNTS求解预优化方案;在重调度阶段,设计随机模拟算法模拟客户点实际需求,提出一种新的点重调度策略对预优化方案进行调整.算例实验表明两阶段变邻域禁忌搜索算法是一种求解CVRPFD的有力工具,点重调度策略调整效果较佳.     

速度时变的多中心半开放式车辆路径问题研究

针对多中心半开放式车辆路径问题,考虑软时间窗约束和车辆速度变化情况,构建了最大化平均客户满意度、最短配送距离和最小配送成本为目标的优化模型,并设计了两阶段求解算法.基于自适应网格密度法和邻域拥挤密度法对多目标粒子群算法的外部档案进行维护及选取全局最优粒子,提高算法的收敛性和后期种群多样性,以获得初始可行解.用变邻域搜索...     

时变路网下异型车辆动态配置与路径优化

针对配送中心车型多样、客户需求动态变化且车辆行驶时间依赖配送区域路网速度变化特征的动态车辆路径问题,基于先预优化后动态调整的思想建立了以配送成本最小化为目标的两阶段优化模型.在预优化阶段,设计改进自适应遗传算法获得初始配送方案;在动态调整阶段,综合考虑客户需求变化和配送路网速度的变化,制定连续性和周期性相结合的优化策略,将问题转化为多中心车辆路径问题进行求解.通过实验分析验证了模型与算法的有效性,研究成果可丰富车辆路径问题的相关研究,为物流企业优化决策配送方案提供理论依据.     

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.     

货运O2O平台有时间窗同城零担集货匹配优化决策

零担集货业务的供需匹配和路线规划问题是同城货运020平台面临的发展难点.本文站在平台的角度,同时考虑司机和客户的实际需求,引入单位订单处理时间窗的概念,提出操作性较强的零担集货预匹配优化策略,突破传统逐级推送模式的思维局限,充分考虑需求和运力的属性-时间-空间分布;其次综合考虑客户OD点对、订单时间窗、以及司机工作时间窗、起终点、车辆容量限制等因素,在不考虑拒绝订单的条件下,以最小化服务总成本为优化目标,构建单位订单处理时间窗内某区域的半开放式多车场的带取送货和时间窗的车辆路径优化模型.最后针对模型特性采用改进的遗传算法进行求解,并选取卓集送公司某市某区某单位订单处理时间段(高峰期)连续60天的实例数据进行实证分析.研究结果表明,改进遗传算法的求解质量明显高于就近匹配贪婪算法,优化比例平均值为30%,最高达到53%,从而实现司机和客户双方的利益最大化.     

带软时间窗整车物流配送路径优化研究

为更好地解决整车物流配送问题,提高客户满意度,以总成本最小化为目标,构建了带软时间窗约束的整车物流车辆路径优化问题模型,进而对于该模型设计了自适应遗传算法,并用成品汽车配送案例对算法进行了验证.算例的数值结果表明,基于自适应遗传算法提出的整车物流车辆路径优化方案,可以满足分销商和客户需求,能够减少配送车辆数量、节省早到或晚到惩罚成本、提高企业的经济效益.该研究为改善整车物流配送问题提供了新的解决思路.     

两阶段优化算法求解绿色装箱车辆路径问题

带二维装箱约束的绿色开放式车辆路径问题（green open vehicle routing problem with two-dimensional loading constraints, 2L-GOVRP）是绿色开放式车辆路径问题和二维装箱问题的集成。以最小化燃油消耗量为优化目标建立了2L-GOVRP模型,并提出一种两阶段优化算法（two stage optimization algorithm, TSOA）进行求解。TSOA的第一阶段,针对车辆路径问题,设计自适应鲸鱼优化算法（adaptive whale optimization algorithm, AWOA）进行求解,从而确定车辆初步配送路径（即2L-GOVRP的初始解）,并采用4种变邻域局部操作进行局部搜索。TSOA的第二阶段,针对二维装箱问题,设计融入扰动机制的天际线填充算法（skyline filling algorithm combined with disturbance mechanism, SFA-DM）优化装箱过程,从而确保所有货物能够合理装箱。 通过对不同客户规模测试数例的仿真实验和算法比较,验证了TSOA可有效求解2L-GOVRP。     

多中心开放且需求可拆分的VRPSDP问题优化

针对多中心开放式同时配集货需求可拆分车辆路径问题(MDOSDVRPSDP),建立以车辆派遣成本、理货成本以及运输成本之和最小为目标的车辆路径优化模型.设计混合遗传算法(HGA)进行求解,利用混沌系统的随机性和遍历性生成初始种群,确保初始种群的多样性,引入扰动策略以及邻域规模减少策略,提高搜索效率,采用精英策略和轮盘赌混合的选择策略,平衡种群多样性与种群质量.通过多组算例对比,验证本文模型和算法的有效性.研究成果拓展了车辆路径问题(VRP)的相关理论,既可为解决MDOSDVRPSDP问题提供一种新思路,也可为物流企业的相关决策提供理论依据.     

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.     

动态需求下考虑订单聚类的外卖配送路径优化

外卖配送路径优化包括骑手间订单分配和骑手配送路径规划两部分。针对其中订单动态产生和骑手位置不断变化的问题,基于预优化后动态调整的思想建立以最小化超时订单比例、单均配送时间和单均行驶距离为目标的两阶段优化模型。在预优化阶段,设计改进变邻域搜索算法获得初始配送方案;在动态调整阶段,采用周期性优化策略,将不断变换的骑手位置转化为虚拟配送中心车辆问题进行求解;在每一阶段采用不同的聚类方法对订单进行聚类,优化初始解的质量以更快求解。结果验证了本文策略和算法在求解动态外卖配送路径问题时的有效性和可行性。研究成果不仅深化拓展了PDVRP(pickup and delivery vehicle routing problem with time window)相关理论研究,也为外卖平台提供一种科学的优化方案。     

双倍体差分进化粒子群算法在VRPSDP中的应用研究

针对粒子群算法和差分进化算法的不足,根据生物遗传学规律,提出了双倍体差分进化粒子群算法,并将其用于具有集送货需求车辆路径问题的求解中.个体有显性隐性两种状态,显性状态执行粒子群优化规则,隐性状态执行差分进化规则,通过比较适应度显性隐性可以互换.根据算法和问题特点,提出了一种实数编解码方案,使用启发式算法修正和改进算法结果.通过仿真实验,分析讨论了算法的参数,并与其他算法进行了比较,表明该算法是求解具有集送货需求车辆路径问题的有效方法.     

变动补偿的多模糊选址-路径机会约束模型及算法

针对同时具有模糊需求和模糊旅行时间,且有车辆容量、配送中心容量和时间窗约束的选址-路径问题,基于预优化和实时调整的两阶段策略,引入变动成本的概念,建立变动补偿的机会约束预优化模型.在实时调整阶段,考虑多模糊参数的联合影响,定义变动成本为因车辆剩余容量不足返回配送中心卸载的额外配送成本和因车辆实际到达时间超出客户时间窗的时间惩罚成本总和.鉴于多模糊参数影响的时间窗可信度计算复杂,且已将时间惩罚成本作为变动成本的一部分修正目标函数,去掉时间窗机会约束,设计一阶段模拟退火算法求解,贪婪聚类构建初始解,随机模拟法估算变动成本.测试算例验证了模型和算法的有效性.得出,该模型可弱化偏好值的影响,生成实时调整变动幅度小且整体最优的预优化方案,提高对不确定环境的风险抵抗力,且求解简单;该算法是求解此类问题的较好算法;研究成果为多模糊选址-路径问题提供新的求解思路.     

带时间窗的开放式满载车辆路径问题建模及其求解算法

为满足某些企业的满载运输需求, 针对运输任务对车辆具有独占性的特点, 分析得到总运输费用的大小取决于车辆的空车运行费用, 在此基础上, 将带时间窗的开放式满载车辆路径问题转化为带时间窗的多车场开放式车辆路径问题, 建立了相应的数学模型, 并设计了改进的自适应遗传算法进行开环路径求解, 并把算法应用于某木材厂的周运输计划的制定, 算法在很短时间内求得了运输方案, 比木材厂原运输方案减少了车辆数, 并节省了运输费用. 实验证明, 算法是可行和有效的.     

考虑同时取送货需求带模糊容量限制的在线设施动态选址问题

共享环境下配送设施作为在线资源，其空闲容量受线下负荷影响而呈现动态可得性与波动模糊性.同时，在线资源的引入也使得城市配送中的设施选址问题由单周期决策模型转变为多周期动态决策.为此，本文构建了考虑同时取送货需求带模糊容量约束的在线设施动态选址模型，改进了五角模糊数隶属度函数用以表示模糊容量约束.在此基础上，将禁忌搜索与自适应大规模邻域搜索算法相结合，提出了邻域生成算子和新解接受准则改进方案.最后，算例结果表明该改进方案能有效提升算法全局搜索能力，降低企业在线设施动态选址成本.     

基于迭代变邻域下降算法求解TTRP问题

为了求解卡车带挂车的车辆路径问题(truck and trailer routing problem, TTRP),提出迭代变邻域下降算法(iterated variable neighborhood descent, IVND).该算法首先使用T-cluster算法求得一个初始可行解.然后,设计了基于多邻域算子的变邻域下降搜索算法.在搜索过程中,借鉴"粒邻域"的思想定义了"受限邻域",同时设计了基于switch-vehicle-type算子的扰动策略.最后,选取国际上通用的Chao测试数据集(21个50～199个顾客规模的标准测试算例)对算法性能进行测试.通过与文献中其它4种算法比较,实验结果表明,提出的IVND算法可以在最短的计算时间内收敛到满意解,并且IVND算法结构简单、计算效率高、易实现,可以被灵活地扩展解决其它车辆路径问题和组合优化问题.     

随机需求情形VRP的退火网络解法

随机需求情形下的车辆路由问题 ( VRP)是一种普遍存在而求解较为困难的运筹学问题 .模拟退火算法 ( SA)和 Hopfield神经网络解法是解决该问题的两个较好的方法 .本文采用一种改进了的平均场退火方法 ( MFA) ,该方法将模拟退火算法 ( SA)和 Hopfield神经网络解法相结合 ,加速了神经网络的收敛并具有与模拟退火算法 ( SA)相当的精度 .     

带时间窗和调货特性的多品类取送货优化算法

为了满足快时尚品连锁门店多品类的销售需求,综合考虑载重限制、多货品、门店相互调货和服务时间窗等因素,研究了同时取送货车辆路径问题。为了有效降低库存管理和运输成本,通常鼓励门店间的货品相互调配,且需要控制用车数。为此,以最小化车辆数为第一优化目标,最小化转运成本（运输成本和仓库处理成本）为第二优化目标,构建了混合整数规划模型,并设计了两阶段启发式求解算法。算法采用最短路径插入规则生成初始解,并配合8个邻域操作算子进行迭代搜索。采用该算法求解标准算例,对比文献中结果表明,其具有较好的寻优能力。基于某女鞋连锁门店的实际运营数据设计了72个算例,计算分析表明,该算法的求解能力与效率均优于整数规划模型。