基于模拟植物生长算法的车辆调度问题

基于配送企业车辆资源的限制和客户需求时间窗的要求,在考虑外包车辆和配送入员加班的情况下,对带时间窗的车辆调度问题进行扩展研究.根据客户需求的随机性特点构建以最小化车辆配送总成本为目标的机会约束规划模型,并设计求解该问题的模拟植物生长算法.结合车辆调度具体实例,将模拟植物生长算法与遗传算法进行比较,结果表明该算法不仅可以获得最优解,而且提高了求解效率,是一种有效的方法.     

行驶受扰延迟下配送车辆调度的干扰管理决策模型

针对行驶受扰延迟下配送车辆的调度问题,提出了基于多相量子粒子群算法的两阶段干扰管理决策方法.首先以最小化用户时间窗偏离度和最小化配送成本为目标,建立了问题的数学模型;然后对车辆配送发生干扰事件可能采取的干扰管理模式进行了归纳和分类,并在选定模式基础上提出了用多相量子粒子群算法进行路线选择的方法;最后在Solomon算例的基础上通过实验仿真,对所提出方法的性能进行测试,并与全局重调度方法进行对比分析,验证了本文方法不仅达到了优化目标的目的,还满足了干扰管理的实用性要求.     

生鲜农产品多隔室冷链配送车辆路径优化

针对生鲜农产品需求呈现出的高鲜活度、多品种、小批量特性,越来越多的生鲜农产品配送商采用多隔室配送车辆进行生鲜农产品冷链物流配送。本文以生鲜农产品配送商配送成本最小化为目标,建立了生鲜农产品多隔室车辆路径优化模型,然后设计粒子群算法进行求解,最后通过实例验证了粒子群算法在求解生鲜农产品多隔室车辆路径问题时的优越性和稳定性。实验结果表明:粒子群算法不仅可以从配送成本实现对生鲜农产品多隔室车辆路径问题的优化,而且该算法具有良好的收敛性。     

电子商务中订单配送优化模型及两阶段算法

针对电子商务环境下订单配送问题的特点,建立了以最小化车辆行驶费用及订单惩罚费用为目标的数学模型.设计了两阶段启发式求解算法.第一阶段用禁忌搜索算法求解在作计划日当天已到交货期的订单的基本配送问题;第二阶段考虑了订单的未来信息,用基于评价值的贪婪插入算法将未到交货期的订单与已有的配送方案进行整合配送,该方法能够提高车辆的使用率及配送企业的配送效率.实验结果验证了模型的合理性及算法的有效性.     

多配送中心物流配送车辆调度问题的分层算法模型

在对多配送中心配送车辆调度问题进行直观描述的基础上,建立了该问题的数学模型,提出了采用聚类分析最短距离分配法将多配送中心车辆调度问题动态地分解为多个单配送中心车辆调度问题进行求解的策略。基于求解单配送中心车辆调度问题的竞争决策算法,设计了多配送中心车辆调度问题的分层算法,并进行了实验计算。计算比对结果表明,用本文设计的算法求解多配送中心物流配送车辆调度问题,不仅可以取得很好的计算结果,算法的计算效率较高,计算结果也较稳定,而且在聚类属性方面具有很好的扩展性。     

运力受限的应急物资动态调度模型及算法

针对大规模突发事件下应急物资动态调度问题, 把灾民的损失用物资未满足度的形式进行量化, 构建以最小化灾民损失和车辆调度费用为目标的混合整数规划模型, 以对运力受限情况下的救 援车辆路径选择和应急物资分配进行综合决策. 利用分层求解策略缩小问题的求解空间, 改进 基于客户点的编码方式, 设计了针对此问题的遗传算法. 代入实验数据得出了物资集散地不同 运力下的应急物资动态调度方案, 进而确定了最优运力配置量, 与现实情况下的配送方案比较 表明此模型和算法是有效的.     

时变网络下考虑碳排放的车辆路径优化

针对城市配送中的车辆调度与路径分配问题,以时变网络下旅行速度的变化为关键变量,建立考虑旅行时间和碳排放量的多目标车辆路径问题的非线性混合整数规划模型,采用改进的多目标粒子群优化算法对问题进行求解。并以"城市货的"的实际配送数据为例进行数值实验,分析时变网络的优越性,以及客户满意度和车辆容量对Pareto结果的影响,为考虑碳排放的城市配送问题提供理论指导。     

基于实时信息的城市配送车辆动态路径优化

针对城市物流配送的现状,研究了信息在配送过程中实时变化的动态车辆调度问题。分析了需求量在配送途中发生变化、需求点增减、道路交通中断、车辆在行驶过程中出现故障四种动态事件情形下的配送线路实时优化问题。通过引入虚拟顾客,将动态车辆路径问题转化为经典的静态单车型车辆路径问题,提出了动态车辆路径问题的模型构建方法。分构建初始线路和对线路进行实时优化两阶段完成对配送线路的规划,并运用混合遗传算法对其寻优。实验结果表明,本文模型和算法可以有效降低企业配送成本。     

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.     

多集装箱堆场空间分配与车辆调度集成问题的建模与优化

论文研究卸载集装箱堆场空间分配与车辆调度的集成作业问题. 在该问题中,卸载集装箱动态到达,车辆循环使用,需要同时决策集装箱堆放位置及车辆的分配和路线. 对此问题建立整数规划数学模型,考虑车辆调度约束以及堆场吊机操作等实际约束,目标函数为最小化makespan. 根据问题的特点设计两阶段禁忌搜索算法来求解此问题. 在实验中,通过将禁忌搜索算法的结果同标准优化软件CPLEX所求得的最优解或下界比较,算法求得了其中7组算例的最优解且剩余算例平均偏差小于5%,说明所设计的算法可以有效地解决该集成问题.     

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.     

基于实时交通信息的城市动态网络车辆路径优化问题

将动态城市交通路网与车辆路径问题相结合, 考虑一类实时交通信息下的城市动态网络车辆路径优化问题. 在问题中考虑常发性交通拥堵和偶发性交通拥堵两种情形. 提出一类将初始路径安排与实时路线调整相结合的求解策略. 初始路径安排通过采用遗传算法求解常发性交通拥堵情形对应的时变网络车辆调度问题得到. 在车辆行驶过程中, 针对偶发性交通拥堵环境下的突发事故情形, 引入一种在关键点更新路线的新机制. 数值算例验证了新实时路线更新机制比目前文献中已有的更新机制更有效, 且随着网络动态性增加其优越性更加明显.     

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。     

基于粒子群优化的有反向物流的车辆路径问题

在对具有时间窗、考虑反向物流的车辆路径问题进行简单描述的基础上,基于最小费用的角度构建了该问题的多目标数学模型.该决策模型综合考虑了正向和反向物流,有助于提高车辆的装载率.针对该问题提出了一种改进的粒子群算法,并用计算机进行实现,并获得很好的效果.     

考虑异质物资合车运输的灾后救援选址-路径-配给优化

研究灾后应急救援中的双层选址-路径-配给问题.针对灾害发生之后第一时间内各类型救援物资供给受限的情况,以救援及时性、综合满意度和物资供给公平性为优化目标,建立多工厂节点、多品种物资的考虑异质物资合车运输的多目标双层选址-路径-配给优化模型.采用融合差分进化和约束优化的方法,将多目标优化问题分解为三个单目标子迭代过程和一个多目标迭代过程,同时优化车辆行驶路线和需求节点物资分配方案.实验表明,采用合车运输的策略能够有效减少派出车辆的数量和车辆行驶时间.     

带硬时间窗的O2O生鲜外卖即时配送路径优化

针对线上到线下（O2O）生鲜外卖订单动态性高和配送服务时效性强的特征，建立以配送距离最小为目标，带硬时间窗的O2O生鲜外卖即时配送路径优化模型。根据硬时间窗的要求和合单配送思想，设计滚动时域延迟配送算法进行求解。通过大量数值仿真实验验证了该算法在实际网络与一般仿真网络中均具有有效性，并且配送距离比滚动时域非延迟配送算法短。通过对各项参数的敏感性分析，发现滚动时域时长不宜过长或过短，且订单的时间窗对配送距离的影响不明显。为了缩短配送距离，可以增加配送员车容量。研究结果可为生鲜企业的即时配送车辆调度提供理论指导。     

应急救援下需求分配与网络配流研究

应急救援下,需求的不确定性和交通网络及流量的不稳定性增加了应急决策的难度,救援效果也无法有效控制.考虑模糊需求下应急物资的需求分配与网络配流问题,文章建立了以最小总配送时间为目标的网络流模型.应用基于双边约束的重力模型算法和凸组合算法,通过需求分配和网络流分配结果的交互迭代,得出最小总配送时间下的最优需求分配、路径和网络流.最后,通过算例验证了算法的有效性并对比了不同需求分配机制对救援决策效果的影响,结果表明基于距离阻抗的需求分配机制比基于时间阻抗的分配机制得到的最优解更稳定.     

存在车辆租赁及共享且有时间窗的多配送中心开环VRP

针对企业自身运力有限以及旗下多个配送中心在各决策周期运力不均衡的情况,提出了一类具有多个配送中心、需要进行车辆租赁和车辆共享、有时间窗限制、开环的VRP, 建立了相应的混合整数规划模型.通过引入一个虚拟配送中心,将多配送中心VRP 转化为单配送中心VRP, 并设计了一种结合扫描算法和C-W节约算法、对车辆路径和车辆调度统筹优化的混合遗传算法.最后,以重庆天友乳业物流分公司的业务数据对该模型的可行性和有效性进行了验证, 结果表明本文所提方法与该企业现有的配送方案相比,在配送总里程、配送总成本和车辆在途时间等方面均有明显改进.此外,进行了模型参数的灵敏度分析和算法的收敛性分析, 结果表明该算法具有较好的性能.     

基于简化路网模型的卡尔曼滤波多步行程时间预测方法

针对目前多步行程时间预测方法研究较少,存在未来一段时间内的观测值不能及时得到的问题,提出基于简化路网模型的卡尔曼滤波多步行程时间预测模型和算法.综合运用上游路段、当前路段的实时和历史行程时间数据,从历史数据中寻找与当前日期交通状况最接近的历史日期,解决卡尔曼滤波未来一段时间内没有观测值而无法进行多步预测的问题.实验表明,算法能够合理地预测未来几个时段的路段行程时间,有效地避免了时滞性.同时,多步行程时间预测算法的精度高(尤其是4步以内,均等系数达到0.9以上), 是一种可行的预测方法.     

物流配送车辆路径优化的模糊规划模型与算法

将实际的物流配送网络描述为由配送中心和顾客两类节点构成的不完全无向图，并采用模糊数表示车辆行驶时间和顾客服务时间的不确定性，建立了物流配送车辆路径优化的模糊规划模型。为了求解上述模型，首先将模型进行清晰化处理，使之转化为一类确定性多设施车辆路径模型，然后设计了嵌入FLOYD算法的捕食搜索算法对之进行求解。通过仿真实例计算，并与遗传算法比较，取得了满意的结果。