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.     

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.     

网上超市订单分配与物流配送联合优化方法

针对网上超市一地多仓环境下的订单分配与物流配送两个环节,从联合优化的视角出发,以最小化物流配送成本为目标建立了非线性混合整数规划模型,并设计了一种启发式算法进行求解.在该启发式算法中,基于缩减问题求解空间的思想,引入人工智能状态空间搜索,利用物流配送阶段影响配送成本的关键因素作为订单分配的规则,采用改进的广度优先搜索算法生成较好的订单分配方案集合.利用C-W节约算法和邻域搜索技术,在优化配送路径时调整订单分配方案.最后构造算例验证了该算法的有效性.     

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.     

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。     

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.     

考虑碳排放与时空距离的冷链配送路径优化研究

针对多车型多品种的冷链多温共配问题,从汽车能耗的角度出发,提出了一种冷链多温车的碳排放计算方法,将时空距离度量融入初始路径构造中,构建了考虑碳排放与时空距离的冷链配送路径优化模型,设计了一种两阶段启发式算法进行求解.在该启发式算法中,基于k-means聚类思想,选择合适车型依照就近原则进行配送,然后改进模拟退火算法对初始路径进行优化,在传统模拟退火算法的基础上增加了记忆功能,设计了自适应的降温方式和多种邻域操作方法,最后构造多组算例验证了该算法的有效性.     

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.     

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.     

基于动态进化算法的多阶段备件供应优化决策

由于实际备件保障工作中备件需求以间歇性需求为主,备件供应通常为多阶段的动态优化。针对以上问题,构建了多阶段备件供应数学模型。为求解动态优化模型,提出了一种元启发式动态进化算法。首先,在经典差分进化算法中增加了环境变化检测算子和环境变化响应策略,使得差分进化算法能够解决环境变化的动态优化问题。其次,提出了自适应莱维飞行策略,使得算法在环境发生变化时仍能保持良好的全局搜索能力和局部寻优能力。算例表明,所提出的动态自适应差分算法能够求得模型的最优可行解,且算法的分布性和收敛性均得到了很大的提升。     

基于方差分析变量约减的指令制导回路误差分配方法

针对引入惯导设备的指令制导系统中的误差分配问题,构建了指令制导回路误差优化分配的数学模型,利用方差分析法进行了变量约减,改善了传统优化设计中优化参数过多的问题。采用基于带精英策略的非支配排序遗传算法的Pareto多目标遗传算法,并利用动态罚函数法处理多约束情况,改善了优化求解过程仿真时间过长和局部收敛的问题。以某指令制导系统和惯导设备的误差参数为例,用此方法对制导精度和总费用两项指标进行优化。结果表明,优化方案的各项性能指标均满足设计要求,与优化前方案相比,优化目标有很大程度的改观,制导精度提高近30%,总费用降低近40%。该优化方法有效且通用性强,可为其它制导方式的误差优化分配问题提供设计依据。     

前景理论下的末端物流干扰管理方法研究

针对末端物流配送过程中可能出现的配送时间窗更改、送货地址变化等动态扰动问题,提出了基于前景理论的价值函数度量策略和基于量子理论的多目标优化求解方法.首先,对末端物流干扰管理问题进行了描述;然后,为度量用户对货物期待的心理感知度,建立了末端物流配送干扰管理模型,并设计了基于前景理论的价值函数曲线和扰动度量策略;在此基础上,为优化干扰管理模型和寻求用户满意度、配送成本以及配送效率等多目标优化问题的较优解,提出了一种融入量子理论的改进细菌觅食方法;最后,将所提出的方法与已经存在的经典算法进行比较,验证了该方法的可行性和有效性.     

有源配电网两阶段动态应急抗灾运行策略

由于台风等动态灾害具有持续性和渐变性的特点,增加了故障恢复过程的复杂性。为使有源配电网快速恢复供电,建立包含资源分配预案、孤岛划分方案和抢修与复电协同方案的两阶段动态应急抗灾运行策略和相应的整体优化模型。第一阶段根据路程时间和预计受灾地区与抢修资源的属性匹配情况制定灾前资源分配预案;第二阶段根据已受灾地区的灾情信息制定孤岛划分方案和抢修与复电协同方案,并根据灾情的动态变化做相应的方案调整。通过IEEE33节点系统进行算例仿真,验证了策略的有效性。     

面向复杂航道的引航员与船舶集成调度优化

为提高复杂航道条件下港口的引航调度服务水平,本文研究了船舶和引航员调度的集成优化问题.本文考虑了潮汐、封航、安全距离以及单双向航道的对向避让等因素,以船舶延误成本和引航员调度成本最小化为目标,建立了整数规划模型.结合问题的特征,设计了一种两阶段变邻域搜索算法对模型进行求解.其中第一阶段讨论了引航员调度对于船舶延误的影响,求得了所有船舶和部分引航员调度方案的集合;第二阶段以传统调度规则得到的所有船舶和引航员的完整调度方案为初始解,使用变邻域搜索算法求解所有调度方案中最优的调度方案.最后,通过一系列数值试验验证了模型和算法的有效性.     

双向认知网络物理层安全策略建模及仿真研究

为提高移动通信系统的性能,构建了一个存在主网络干扰和窃听者的双向认知中继网络的物理层安全传输模型,设计了一种中继选择和功率分配的联合优化策略,用于对抗窃听者,保护收发节点的信息传输。通过仿真分析得出,此非凸优化问题限制条件较多,难以保证粒子群优化算法随机生成的初始解的可行性,从而造成求解困难。提出了一种基于可变网格优化和粒子群优化算法的混合优化算法。仿真结果表明此算法提高了次级网络的保密速率,提升了次级网络的安全性能。