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.     

基于模糊时间窗的带容积约束选址路径问题

针对现实物流配送过程中顾客存在弹性预约服务时间的特征,采用时间窗模糊化处理方法,定义客户满意度函数,准确地反映客户需求与偏好。在仓库容量约束和车辆容量约束的基础上,以总成本最小和客户满意度最高为原则,建立基于模糊时间窗的有容积约束的双目标选址-路径问题模型。构造求解带模糊信息双目标模型的两阶段模拟退火算法,算法结合了扩展的节约里程算法与改进的邻域操作,同时嵌入模糊优化程序以处理问题的模糊特征。最后进行数值实验,通过算例验证了模型和改进算法的可行性和有效性,可为实际的选址与运输决策提供重要参考依据。     

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.     

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。     

B2C物流配送网络双目标模糊选址模型与算法

基于B2C"配送-退换同时"的物流模式及配送业务特点,集成设施选址-分配和路线优化,研究模糊需求下的B2C物流设施选址问题.针对选址-分配的模糊性和静态性、配送的确定性和动态性特征,以物流总费用为主目标函数,以配送中心流通费用、车辆派遣费用、配送费用总和为子目标函数,建立了有配送中心容量静态约束和车辆动态负载量约束的双目标模糊选址模型,设计了嵌入随机算法和禁忌搜索算法的遗传算法求解.选取合适的测试算例验证了算法的有效性,探讨了客户需求模糊区间宽度和商品退换率对物流选址结果和各项费用值的影响.实验结果表明,所设计的算法对解决这类复杂问题合理有效.客户需求模糊区间宽度与车辆利用率和车辆路线总长的波动区间、平均车辆路线总长度、配送费用正相关,且宽度较窄时,选址结果、车辆派遣费用和配送中心流通费用不变,超过一定范围,选址结果、车辆派遣费用和配送中心流通费用改变.商品退换率与流通费用和物流总费用正相关,但不会影响选址结果和其他费用.     

模糊需求与时间窗的VRP及混合遗传算法求解

针对带模糊需求与模糊时间窗的车辆路径问题,以总行驶距离、车辆使用数最小化,以及平均客户满意度最大化为目标,构建基于可信性测度理论的多目标模糊机会约束模型。为提高种群的多样性,改进了交叉算子,在引入局部优化算法及擂台法则的基础上,设计了适合求解多目标车辆路径问题的混合遗传算法。通过VRPTW标准算例实验,表明算法能够有效地求解带时间窗的车辆路径问题,以及模型的合理性,同时显示了决策者偏好值对决策目标的影响。研究成果可为求解带模糊需求与时间窗的车辆路径问题提供一种思路,也可为实际配送路径规划提供指导。     

模糊需求与时间窗的车辆路径问题及混合遗传算法求解

针对带模糊需求与模糊时间窗的车辆路径问题，以总行驶距离、车辆使用数最小化，以及平均客户满意度最大化为目标，构建基于可信性测度理论的多目标模糊机会约束模型。为提高种群的多样性，改进了交叉算子，在引入局部优化算法及擂台法则的基础上，设计了适合求解多目标车辆路径问题的混合遗传算法。通过VRPTW标准算例实验，表明算法能够有效地求解带时间窗的车辆路径问题，以及模型的合理性，同时显示了决策者偏好值对决策目标的影响。研究成果可为求解带模糊需求与时间窗的车辆路径问题提供一种思路，也可为实际配送路径规划提供指导。     

带限制期的震后应急物资配送模糊多目标开放式定位-路径问题

为提高震后应急物资配送绩效,针对应急物资配送中心选址与配送车辆路径安排的集成优化问题,综合考虑应急物资需求的模糊性、限制期和多次往返配送,有限数量不同类型的配送车辆,开放式车辆路径,有容量限制的临时物流设施选址以及震后路网部分受损等特点,以各物资需求点的应急物资运达时间之和以及系统总成本最小为目标,采用机会约束规划方法建立了一个模糊多目标开放式定位-路径问题(LRP)优化模型,并设计了一种结合启发式规则的混合遗传算法。最后,对该模型和算法进行了数值验证,并通过与NSGA-Ⅱ多目标遗传算法的比较,证明该混合遗传算法具有良好的性能,从而为解决震后应急物资配送的模糊多目标LRP提供了有效的方法。     

电子商务下的配送中心选址问题及其优化

分析了电子商务环境下的物流配送中心的特点,提出了电子商务环境下带软时间窗的配送中心选址与车辆路线集成模型,设计了遗传算法与模拟退火算法相结合进行求解.最后通过算例说明了该模型的实用性及其算法的可行性.     

基于模糊时间窗的车辆调度干扰管理研究

为解决由顾客需求变动引发的物流配送干扰问题,最大化满足顾客需求并兼顾企业利益,提出基于模糊时间窗的车辆调度干扰管理方法.采用干扰管理思想对由客户需求变动引起的实时车辆调度问题进行研究,在深入分析现实中客户服务时间要求特征的基础上,把客户满意度水平定义为模糊时间窗的隶属度函数,并提出了车辆调度干扰恢复问题转换策略,构建了基于模糊时间窗的客户需求变动干扰管理救援模型,实现从顾客、驾驶员和供应商3方面对干扰影响程度的度量.为寻求最优解,设计模糊遗传算法,并改进了基于客户点的编码方式.在算法中用模糊优化程序处理问题的模糊特征,通过对客户服务时间的局部调整来确定最佳服务时间.实例结果表明了时间窗模糊化处理、扰动恢复模型及算法在应用中的有效性.     

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。     

基于模糊约束的军事物资配送多目标路径优化

针对带模糊时间窗口、模糊运输费用以及模糊运输风险的多目标军事物资运输问题,利用模糊期望理论,建立了带模糊约束问题的多目标运输路径优化模型,并利用改进的多目标量子遗传算法求解该模型,算法中采用量子比特编码,引入非支配排序和精英保留策略,防止算法陷入局部最优。仿真实验结果表明,建立的模型合理、算法有效,在军事物资配送问题中具有一定的实用价值,与传统的多目标遗传算法相比较,利用改进的多目标量子遗传算法求解该问题,收敛速度更快。     

FUZZY MULTI-LEVEL WAREHOUSE LAYOUT PROBLEM： NEW MODEL AND ALGORITHM

1. Introduction As we know, in most manufactory, above all in large-scale manufactory, warehouse operation is an important part of a manufacturer's material handling operation. Effective warehouse planning can not only reduce material handling cost but also increase productivity. Hence, it is very important for the manufacturer to make the best plan to manage the warehouse. The warehouse layout problem concerns how to place different items into the warehouse so that people resources, equipment…     

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。     

基于粒子群优化算法和模糊模拟的核电备件模糊EOQ模型

在备件存储费用和订货费用均为模糊变量情况下,构建了备件模糊相关机会规划EOQ模型;设计了基于改进粒子群优化算法和模糊模拟方法的智能算法来计算模糊目标函数的期望值和模糊事件的可信性,得到了使企业库存费用不超过某一预算水平的可信度最大的最优订货量,同时通过算例验证了模型及求解算法的有效性并进行了敏感性分析.     

Fuzzy EPQ inventory models with backorder

This paper considers the economic production quantity (EPQ) problem with backorder in which the setup cost, the holding cost and the backorder cost are characterized as fuzzy variables, respectively. Following expected value criterion and chance constrained criterion, a fuzzy expected value model (EVM) and a chance constrained programming (CCP) model are constructed. Then fuzzy simulations are employed to estimate the expected value of fuzzy variable and α-level minimal average cost. In order to solve the CCP model, a particle swarm optimization (PSO) algorithm based on the fuzzy simulation is designed. Finally, the effectiveness of PSO algorithm based on the fuzzy simulation is illustrated by a numerical example. This research is supported by the National Natural Science Foundation of China under Grant No. 70471049.     

带有交货期窗口模糊加工时间的Flow-shop调度问题

研究了处理时间不确定且具有不同交货期窗口F low-shop的提前/拖期调度问题。采用三角模糊数表示不确定性信息,运用模糊数的加法和取大运算建立了问题的模糊规划模型。通过“Lee-L i”法转化为精确的目标,采用遗传算法寻优。仿真实验验证了算法的有效性。     

集货需求随机的同时配集货VRP及混合变邻域搜索算法

集货需求随机的同时配集货车辆路径问题(VRPSSPDD)是同时配集货车辆路径问题(VRPSPD)研究的进一步深化,由于该问题中集货需求的不确定性,使其较确定型VRPSPD问题更为复杂.基于预优化和重优化策略,构建了两阶段VRPSSPDD模型,预优化阶段基于随机机会约束机制以及车载量约束为客户点分配车辆,生成预优化方案;重优化阶段对失败点及其后续客户点进行线路调整.根据问题特征,结合变邻域深度搜索算法的深度搜索能力以及遗传算法的个体交流等优点,设计混合变邻域遗传算法,采用分离配送网络信息的编码方式,提出自适应种群搜索范围和自适应邻域搜索次数策略平衡算法迭代中的搜索深度和搜索广度的关系.通过多组算例以及企业配送实例验证了本文模型及算法的有效性.