改进蚁群算法优化车辆路径问题的研究

研究采用改进的蚁群算法优化带约束的车辆路径的问题。考虑的约束条件包括路径约束、时间窗约束和容量约束。主要目的是提出一种改进的蚁群算法进行车辆路径优化,构建配送车辆行驶路线,实现配送路线总成本的最小化。从三方面对蚁群算法进行了改进：对参与条件转移概率的候选节点列表进行预处理减少路线构建过程计算的时间复杂度;提出插入式节约算法用于改进蚁群初始配送路线提高寻优精度;基于蚁群系统对信息素更新策略进行改进,加快算法收敛速度。基于Solomon基准数据集,与近年来已取得的研究成果展开对比实验,证明提出的改进算法在提高求解精度和搜索效率方面的有效性,在优化带约束条件的车辆路径问题时的实用性,拓展了蚁群算法的应用领域。     

求解软时间窗装卸一体车辆路径问题的布谷鸟算法

带软时间窗的装卸一体车辆路径问题是组合优化中典型的NP-hard问题,针对标准布谷鸟搜索算法后期收敛速度慢,容易陷入局部最优的缺陷,提出了节约算法和随机概率混合的初始化改进策略以及动态发现概率和信息素导向变异机制的改进策略,通过标准测试函数对算法进行定量测试,证明了改进布谷鸟搜索算法的性能优势。将改进的算法应用于求解带软时间窗装卸一体的车辆路径问题,并与现有的优秀算法进行对比,验证了改进的布谷鸟搜索算法在实际工程领域的优越性。     

基于遗传算法的带时间窗邮政车辆路径问题研究

针对带时间窗约束的邮政车辆路径问题,建立了带时间窗约束的最小车辆运输费用模型,考虑了车辆装载容量、时间窗、往返货物归集等约束条件,针对四川邮政11个市局的实际邮路安排问题,利用遗传算法对模型进行了求解计算和优化对比分析。优化结果表明,在目前邮路安排的基础上可以节约派车数、降低总费用、缩短实际邮运里程。     

带有软时间窗约束的车辆调度问题

利用节约式启发算法,在带有硬时间窗约束的车辆调度问题的基础上,提出一种有惩罚机制的求解带有软时间窗约束的车辆调度问题模型及算法.用实例对改进后的算法进行了验证,证明了算法的有效性以及在求解过程中表现出的良好性能.     

一种带软时间窗的物流配送中心车辆路径问题的模型与算法

针对单配送中心带时间窗的车辆路径问题,将时间约束折算为惩罚费用,在时间、车辆体积和载重约束的条件下,建立了一种带软时间窗的物流车辆路径总费用最小数学模型。同时在遗传算法的基础上加入记忆功能和退火操作,采用带有记忆的遗传模拟退火算法求解此模型,并将优化结果进行比较。结果表明,该算法收敛速度快、搜索领域宽,能取得较高质量的最优解。     

基于遗传算法的航空装备备件送修调度优化

针对航空部队备件配送效率低的实际,构建了带时间窗的双向多目标备件送修调度优化模型。该模型放松了对时间窗的约束,通过优化车辆路径方案,在一定行车总时间和单车车载容量的条件下,能以最少的车辆投入满足各作战部队的需求,有效降低了部队的运输服务成本。为解决模型求解中车辆数量的不确定性和行车路径的多选择性等问题,改进了遗传算法的染色体编码和进化算子,提高了算法的效率。理论分析和仿真试验表明,该算法能有效解决多目标规划情形下航空作战部队备件送修任务。     

改进的粒子群算法及其在带软时间窗车辆调度问题中的应用

针对微粒群优化算法容易陷入局部极值的缺陷,提出多相粒子群优化算法(Multi-pha-ses Particle Swarm Optimization,MPSO).建立了带软时间窗车辆调度问题数学模型,并将该方法运用于带软时间窗车辆调度路径优化.根据多相粒子群并行搜索的思想,给出MPSO算法在带软时间窗物流配送车辆调度路径优化的实现流程.仿真结果表明:多相粒子群算法可以快速、有效地求得车辆路径问题的优化解,是一种求解带软时间窗车辆路径问题的较好方案.     

考虑客户满意度的带时间窗的多中心半开放式冷链物流车辆路径优化

针对带时间窗的多中心半开放式车辆路径问题，以总配送成本最小化和客户满意度最大化为目标，提出了双目标冷链物流路径优化模型。针对NSGA-Ⅱ算法容易陷入局部最优等缺点，结合粒子群算法生成种群方式，设计一种改进的NSGA-Ⅱ算法。通过仿真对比实验，结果表明，所提出的算法和模型可有效解决带时间窗的多中心半开放式冷链物流车辆路径优化问题，且改进算法性能更优，同时分析了总配送成本与客户满意度之间的关系，为冷链物流企业带来一定的管理启示。     

基于禁忌搜索算法的物流系统车辆路径优化

增强物流企业的市场竞争力,提高配送效率、优化配送车辆路径、降低配送成本、增强客户满意度是关键。考虑到物流系统配送的现状,在传统配送路径模型的基础上加入软时间窗约束、配送车辆额定工作时间约束来分别反映客户的满意度、车辆的工作状态,以运输费用、非时间窗内服务产生的惩罚成本、车辆超时工作的折损成本、车辆启动成本4部分之和为目标函数,构建了带软时间窗的物流系统车辆路径模型。针对问题,在禁忌搜索算法的基础上,设置4种邻域变化规则来改进局部搜索;在有无时间窗条件下,分别用MATLAB对算例求解,比较配送路径的最佳方案与最低成本,验证模型和算法的有效性。     

一类带时间窗的行车路线的求解算法

本文对传统的节约算法进行改进,建立了带时间窗的行车路线优化选择问题的数学模型.并给出一具体实例来展示此算法的原理及解题过程.通过实例可以看出,此种算法具有易于计算机实现,易于调整,方法易行、效果理想等优点,能够很好地解决有时间约束的车辆路线安排问题.     

集散区域快递物流车辆调度模型及其算法

在分析集散区域快递物流运输特点的基础上,研究了固定时间窗内多车型车辆往返运输的车辆调度问题,建立以运输总成本最小为目标的数学模型,并给出遗传算法求解办法。实例表明,该模型和算法能有效地满足物流车辆调度需求,降低企业的物流成本。     

基于改进蚁群算法的车辆路径选择研究

给出了考虑软时间窗的物流配送车辆路径选择（VRP）模型,提出了一种改进的蚁群算法来求VRP模型的近似最优解。为了以最少的计算时间得出VRP问题的近似最优解,首先用贪婪算法产生初始蚁群,然后通过蚁群算法的评价、信息素释放、蚂蚁移动、信息素消散、判断收敛的循环过程对初始解进行优化。实践表明,在求解软时间窗物流配送车辆路径选择问题方面,改进蚁群算法具有更好的收敛性。该算法算法是求解VRP问题的较好方案。     

基于改进粒子群优化算法求解带时间窗的车辆路径问题研究

针对粒子群优化算法易出现早熟收敛、陷入局部最优的问题,提出了在粒子群搜索解的过程中监控粒子健康度的方法,对健康度低的粒子进行交叉操作。该方法既保证了健康粒子继续搜索最优解,又有效地改变了非健康粒子的状态,提高了粒子群的寻优能力以及跳出局部最优解的能力。最后通过实验数据集验证了新算法,实验结果表明与标准粒子群算法相比新算...     

基于自适应多态蚁群算法的多约束车辆路径问题

建立了在有客户优先级、路况影响、多车型、时间窗和容量等多约束条件下车辆路径问题(VRPMC)的数学模型.由于该模型是一个NP-hard问题,目前还没有多项式算法求解,又提出了采用自适应的多态蚁群算法(APACA)来对其进行求解的策略.首先,算法中侦察蚁完成满足约束条件的路径侦察并设置侦察信息素;其次,搜索蚁利用侦察蚁提供的辅助信息进一步搜索可行路径,通过多态蚂蚁间的协作和自适应调整挥发系数,能更快地搜索到问题的优化解;最后通过一个实例与节约算法、遗传算法、禁忌搜索算法和基本蚁群算法进行了对比,结果表明:对VR-PMC问题,APACA算法比前述算法在算法稳定性、运行距离、计算速度方面更具有优势.     

半开放式的多车场移动充电车路径优化

为解决移动充电平台投入运营成本高的问题,考虑应急服务点时间窗、流量平衡及充电车里程限制等约束,建立包括移动充电车为应急服务点提供充电服务的车辆启动成本、行驶成本和违反应急服务点的时间窗惩罚成本三者总和最小的混合整数非线性规划模型,通过分支定界法和遗传算法研究了半开放式的多车场移动充电车路径优化问题。结果表明：对半开放式的多车场移动充电车路径优化问题进行10次求解,GAP均值为1.22%,说明遗传算法具有良好的稳定性;与单车场独立服务模式对比分析,半开放式多车场联合服务可为移动充电车提供更多路径选择,减少充电车行驶里程,降低平台运营成本;对比顾客点集中分布情形,在顾客点随机分布和混合分布情形下,移动充电平台的成本节约效果更为显著。     

考虑订单优先级带时间窗的多车型开放式车辆路径问题研究

针对物流运输中具有优先级的配送订单情况以及新能源车辆、燃油车辆混合配送的车辆路径优化问题,同时考虑车辆可行驶区域限制、车辆载重量、客户送货时间需求、新能源车辆充电约束,构建以碳排放成本、货运成本和时间窗惩罚成本总和最小的目标函数。根据订单优先配送特征设计带有优先策略的粒子群算法求解问题,并基于条件采用适应性算例进行实验,验证算法对考虑优先级订单序列带有时间窗的多车型开放式车辆路径问题的有效性。     

面向车辆路径问题的改进蚁群算法研究

为解决基础蚁群算法在求解车辆路径问题时出现收敛速度慢、易陷入局部最优解等问题,提出了一种改进蚁群算法.首先,引入节约矩阵更新选择概率公式引导蚂蚁搜索;其次,运用分段函数改进挥发因子,调整算法的收敛速度;再次,使用2-opt法,提高算法的局部搜索能力;最后,选取车辆路径问题国际通用数据集进行仿真,运用控制变量法找到信息素...     

有容量约束车辆路径问题的蒙特卡洛模拟算法

带容量约束的车辆路径问题是一个NP-hard问题,针对此问题将蒙特卡洛模拟方法与流行的节省算法结合,提出Flag-MCS-CWS算法,该方法通过对CWS算法得到的节省序列进行蒙特卡洛模拟,适用于不同节点数、不同车辆载重量的车辆路径问题.在标准数据集测试,相比当前最优解有平均0.75%的改进,为车辆路径问题提供了更加有效的解决方案.     

适于配送车辆导航路径规划的遍历模型的改进型粒子群优化算法

车辆路径规划是物流配送导航系统中的关键环节,是实现物流配送路径引导的前提条件和车辆导航的技术保障.为解决物流配送车辆导航中的路径规划问题,文中建立了物流配送车辆导航路径规划(VND)遍历模型,设计了求解该模型的改进型粒子群算法,并对初始种群的产生方法及种群的进化策略进行改进,使原本不能直接用于求解VND模型的基本粒子群...