带装载能力约束的开放式车辆路径问题及其禁忌搜索算法研究

对另一种类型的车辆路径问题——开放式车辆路径问题进行了研究 .提出了一种用于求解带装载能力约束的开放式车辆路径问题的禁忌搜索算法 .给出了算法对测试算例的运算结果 ,并与文献中目前最好的结果进行比较 .比较结果表明 ,在绝大多数情况下 ,该算法能求出更好的解 .     

带软时间窗物流配送车辆路径问题的并行遗传算法

针对一般遗传算法在求解有时间窗车辆路径问题时初始种群的单一性,提出一种新的算法.该算法对不同的种群用不同的初始化方法--随机初始化法和构造初始化法,这种算法改变了过去那种种群内部的平衡.并将该算法所得结果与其他算法进行比较,表明该算法的合理性.     

不确定车辆数的车辆路径问题模型和混合算法

提出用遗传算法(Genetic Algorithms,GA)和禁忌搜索算法(Tabu Search Algorithm,TSA)结合求解不确定车辆数的车辆路径问题.首先描述了带有能力约束的VRP的数学模型,由于车辆数不确定,因此提出另一目标函数,即最小化车辆数,与最小化距离同为目标函数建立了双目标数学规划模型.在车辆数不确定的情况下,把聚类和排序有机地结合起来,并用GA和TSA相结合的混合算法对问题进行求解,即以GA为主,把TSA用在GA的变异操作中,增强算法的爬山能力.实验结果表明,混合算法获得的最好解、平均装载率和计算成本都比较令人满意.     

煤矿物资配送车辆路径问题的人工鱼群算法

对郑州煤电物资供销公司危险品运送的车辆路径问题进行了分析,建立了相应的数学模型,运用人工鱼群算法求解出运费最小的方案。该算法首先初始化一个鱼群,并在初始化的过程中给出了一种修复算子,使鱼群中每条鱼当前的状态代表一种可行的配送方案,然后执行本文设计的随机行为、觅食行为、聚群行为和追尾行为进行全局寻优。最后,把该算法与扫描算法、遗传算法求解进行比较,证明了人工鱼群算法求解车辆路径问题的有效性;同时,该算法也拓展了求解VRP问题的算法空间。     

基于免疫遗传算法的双向车辆调度问题实现

在对双向车辆路径问题(DVSP)简要叙述的基础上建立了DVSP数学模型.针对DVRP,构造一种的免疫遗传算法来求解DVSP,提出了一种自然数编码方法、交叉算子的自适应机制.并将求解结果与其它启发式算法比较.比较结果表明,该算法对于求解DVSP问题具有较好的性能和更好的鲁棒性.     

不确定计划数的轧制批量计划的模型和算法

根据热轧生产工艺将热轧生产批量计划归结为不确定车辆数的车辆路径问题 (VRP) ,考虑了轧制计划中钢板宽度的反跳和相同宽度钢板的总长度约束 ,在轧制作业计划数不确定的情况下 ,把组批和排序有机地结合起来 ,并用遗传算法和禁忌搜索算法相结合的混合算法对问题进行求解 ,实验结果表明算法获得的最好解、平均负荷率和计算成本都比较令人满意 .     

求解带软时间窗的车辆路径问题的改进遗传算法

带软时让窗的车辆路径问题(VRPSTW)是在基本的车辆路径问题(VRP)上增加了时间窗约束条件的一种更化形式，是一个典型的NP-难问题。通过引用一种新的编码方法、交叉和变异概率的自适应机制，构造一个改进的遗传算法来求解VRPSTW，并将求解结果与其他遗传算法比较。比较结果显示，该算法具有较好的性能。     

带二维装箱约束的物流配送车辆路径问题

现实物流活动中大量存在的易损、 易碎物品的运输问题属于带二维装箱约束的物流配送问题, 该问题是二维装箱问题与车辆路径问题这两个经典难题融合之后的一个新问题. 针对这一问题, 在对其进行明确定义的基础上, 建立了数学模型, 提出了解决该问题一个Memetic算法, 对算法中的几个关键算子: 深度优先的启发式装箱方法、染色体的编码方式及其路径分割程序、初始解的生成方法、 交叉算子、局部搜索算子, 进行了详细的阐述. 通过初步的实验, 确定了Memetic算法的最佳参数配置; 然后在Iori提出的30个顾客数在20-199个标准算例上对算法的鲁棒性、求解的质量、以及求解性能等几项指标进行了测试, 并与文献中的求解结果进行了比较. 试验结果表明, 该Memetic算法大大提高了现有算法的性能及求解结果的质量.     

带有时间窗约束的车辆路径问题的一种改进遗传算法

有时间窗的车辆路径问题(VRPTW)是一个典型的NP-难题,传统求解方法往往不能令人满意。在分析现有求解该问题的遗传算法的基础上,设计了一种类似TSP问题染色体编码方式的遗传算法,为此引进了一种新颖的染色体解码算法,用来求解带有时间窗的车辆路径问题。通过使用相关文献中实例的数值试验对比,该结果优于那些文献中的结果。     

分散搜索算法求解带货物权重的车辆路径问题

研究了由一个分销中心、多个零售商组成的分销网络中运输单产品考虑货物权重的车辆路径问题(weighted vehicle routing problem,WVRP).问题的目标是设计合理的路线最小化由于行驶距离,运输载重量及使用车辆而产生的总费用.针对问题的特点,设计了求解WVRP问题的分散搜索算法(scatter search algo-rithm,SS),该算法基于客户进行编码,以基于最优划分过程的随机初始化作为多样性产生方法,通过对不同解包括的弧组合来生成新解,并用最近邻法对解进行改进.分别采用了随机数据与标准数据对算法进行测试,并与其他求解该问题的算法进行了比较,说明了算法的有效性.     

最小-最大车辆路径问题的禁忌搜索算法

在对最小-最大车辆路径问题进行描述的基础上,建立了该问题的基本数学模型。针对最小-最大车辆路径问题的目标是最小化整个线路的最长子线路,本文提出了改进的禁忌搜索算法,并用一些典型算例进行了验证。计算结果表明,用该算法求解最小-最大车辆路径问题,不仅可以取得较好的计算结果,而且算法的计算效率较高,收敛速度较快。     

基于离散微粒群优化的物流配送车辆路径问题

提出一种求解物流配送车辆路径问题的离散微粒群优化算法。通过引入随机交换序、PMX算子使微粒群优化算法能够求解车辆路径问题这类离散组合优化问题。设计了求解车辆路径问题一种新的整数编码方案，并采用罚函数法处理约束条件。计算结果表明，该算法是解决车辆路径问题的有效方法。     

车辆路线安排的改进节约算法

节约算法是一种简单适用的解决车辆路线安排的启发式算法,但是它存在一定的缺陷和不足.根据最优解的两个性质定理,本文提出对节约算法的改进思路,以提高节约算法的效率,更好地解决车辆路线安排问题.     

动态网络车辆路径问题:研究现状及展望

在介绍动态网络车辆路径问题发展历程的基础上，对其定义的范畴作了进一步的扩展，分析其具备的宏观及微观特征，并将动态网络车辆路径问题按照网络类型进行分类，总结近年来有关学者在建立模型及算法求解上的研究成果，最后分析该领域未来的发展方向。     

多车型动态车辆调度及其遗传算法

研究了允许多种车型同时调用的动态车辆调度问题:分别以路径最短为目标和以油耗成本最少为目标进行动态车辆调度优化,并设计了相应的遗传算法。本文最后的实例进行了验证,发现以油耗最少为目标,不仅考虑了不同车型的容量限制,而且考虑了动态载重量的油耗影响,更加符合实际情况,因此其优化结果更加合理。     

考虑二次灾害的开放式应急物流车辆路径问题

重大自然灾害往往伴随一些二次灾害的发生,如地质结构发生变化导致道路损坏、建筑坍塌。在自然灾害频发的环境下,考虑二次灾害的应急物资调度尤为重要。突发事件的不可预见性以及应急救援过程中受灾程度信息的难以精确度量,导致受灾点需求具有高度不确定性。本文创新性地将二次灾害中供应点的失效风险纳入研究,并考虑受灾点服务时间,探讨应急救援中的多车场开放式车辆路径问题。以运输时间最短为目标,在单边模糊软时间窗与模糊需求的约束条件下,分别建立考虑和不考虑二次灾害导致供应点随机失效风险的两类数学规划模型,并设计改进的变邻域搜索算法进行求解。最后通过算例分析,证明考虑供应点失效风险的重要性。研究结果表明,考虑供应点失效风险的应急物资调度物流系统的稳定性更高,降低了应急物资运输的风险。     

一种新型自适应混沌粒子群算法在联盟运输调度问题中的研究

提出了一种新的自适应混沌粒子群优化算法.该算法在运行过程中根据群体适应度方差和最优解的大小确定当前最佳粒子引入混沌搜索有效位置的概率,有效结合粒子群全局和混沌局部搜索,避免了基本粒子群优化算法易于陷入局部最优的缺点,提高了进化后期算法的收敛精度.将该算法用于解决联盟运输调度问题,实验结果表明该算法具有较好的性能.     

单周期离散随机需求的库存-运输整合优化

库存-运输整合优化问题极为复杂,目前尚缺乏系统研究。本文针对一个配送中心与多个客户组成的配送系统,讨论客户单周期离散随机需求条件下,建立该系统的库存-运输整合优化问题模型。并通过分析模型的离散特征,把问题转化为一般的车辆路径问题,借鉴现有的求解方法,构造了求解模型的自适应单亲遗传算法。最后用MATLAB编程并用测例进行了测试。结果表明,借助现代优化方法,库存-运输整合问题的研究具有理论意义和实际价值。