基于协作的三阶段启发式算法求解多行程车辆行程问题

在一定顾客满意度下以绕行限制为约束条件,对城市中面向顾客车辆接送服务的基于协作的多行程车辆路径问题进行研究.对于不协作时需要单独接送的孤立顾客点,基本车辆和协作车辆考虑在某个合适的位置进行协作将孤立顾客点上的顾客从协作车辆上换乘到基本车辆上送到目的地,从而提出了一种基于协作的三阶段启发式算法.最后,以航空票务公司机场接送服务为应用案例进行仿真分析,仿真结果表明提出的启发式算法是可行和有效的,可以为实际的车辆安排提供较好的调度方案.     

客户需求变动的VRPSDP干扰管理模型

针对客户需求变动对VRPSDP方案造成的干扰问题,通过干扰辨识和在配送成本和服务时间方面的扰动度量,以干扰事件对原方案造成的广义总费用偏离最小为目标建立VRPSDP干扰管理模型,设计基于禁忌搜索的求解算法.算例结果显示,本文干扰管理方案显著优于新派车辆和全局重调度方案,表明该方案不仅能为物流配送企业节省资金,而且能够较好地减少对客户服务时间的偏离,保持客户的满意度.     

基于蚁群算法的物流配送路径优化研究

在实际生活中,如何选择最优的物流配送路线是物流车辆调度系统中最重要的问题之一。首先,针对物流配送路径优化问题,充分考虑了车辆路径的约束条件,以成本最小化和最大限度减少碳排放量构建了一种路径规划多目标优化模型;然后利用蚁群算法对其进行了求解,该算法在问题空间的多点同时开始独立的解搜索,保证了算法具有较强的全局搜索能力,并且具有较强的鲁棒性;将该算法应用到实际问题上运用MATLAB软件进行实验仿真,计算出最优的车辆配送路径方案;仿真结果表明:该模型和算法能较好地解决相关物流配送路径问题,从而提高物流服务的质量。     

基于多邻域的车辆路径优化迭代局部搜索算法

针对物流配送中的带有容量约束的车辆路径优化问题,提出了一个基于多邻域的迭代局部搜索算法HILS.首先用简单插入法构造可行解,然后从该初始解出发,在多邻域内进行局部优化.当陷入局部最优解后,根据解的接受准则,选择某个解,并对该解进行扰动,然后从扰动后的解出发重新进行局部优化.为提高搜索效率,局部优化过程只在限定邻域内进行.在国际通用的14个benchmark问题上进行仿真实验,结果验证了本文算法HILS的有效性和稳定性,与文献中的其他几种算法的比较结果表明,算法HILS的总体性能更优.     

考虑多种类干扰事件的集装箱码头泊位分配问题

为有效抵抗各类干扰事件对集装箱码头泊位分配计划的影响,有必要制定具有一定鲁棒性且易于恢复调整的泊位分配计划.本文从事前角度出发,针对集装箱码头的泊位分配问题开展以下研究:首先,对码头内干扰泊位分配计划实施的事件进行识别和分类;然后,通过量化以上干扰事件在泊位分配模型中产生的影响,并以最小化船舶的等待时间成本、离港延误时间成本和泊位偏移成本为目标,提出考虑多种类干扰事件的混合整数规划模型;最后,针对该模型设计了启发式算法——吱吱轮算法,对大规模下的泊位分配问题进行求解.通过随机生成的算例,验证了考虑多种类干扰事件的泊位分配模型和吱吱轮算法的有效性.相较于确定性模型,该模型生成的泊位分配计划更具鲁棒性,在发生干扰事件的情况下更易于码头进行计划调整.     

一种新的可调时间窗车辆调度问题研究

提出了一种新的时间窗可调整的车辆调度模型,设计了求解该问题的算法．设计了初始路径的构造算法、时间窗的分配以及动态调整策略和初始路径的禁忌搜索改进策略,实验计算表明,禁忌搜索算法能够显著改进初始解的质量,有效降低了运输成本,时间窗可调策略能够为顾客提供多个参考时间窗选择,增加了车辆调度的灵活性,与固定时间窗算法相比,本算法能够提高服务质量,不会产生拒绝顾客服务要求的现象．     

有垃圾量变动的生活垃圾收运车辆调度干扰管理研究

为解决由垃圾收集点垃圾量变化引发的生活垃圾收运车辆调度干扰问题,提出基于干扰管理思想的扰动恢复策略和方案.通过分析干扰事件对垃圾收运系统的扰动,构建垃圾收运车辆调度的扰动辨识和扰动度量,并以新方案与原方案偏差最小为目标,建立扰动恢复数学模型.设计基于车辆收运路径编码方式的遗传算法,求解该类问题.为统一车辆收运状态,引入虚拟收集点概念,并对干扰管理目标函数中的惩罚参数进行研究.最后,通过实例进行仿真实验,并与重调度结果进行比较,验证干扰管理模型和遗传算法的有效性.研究结果表明,干扰管理可以有效降低计划偏离度,并合理控制成本.     

库存不足条件下车辆路径问题及其遗传算法

探讨了库存不足条件下物流配送的两种常用配送策略,并就不同配送策略构建了相应的车辆路径问题数学模型.在模型的求解上引入遗传算法,并根据问题的特点,构造遗传算法求解该问题的步骤.最后通过算例实验,验证了模型的通用性与算法的有效性.     

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...     

不确定信息的物流配送实时车辆优化调度策略

通过分析物流配送不确定因素,运用GPS／GIS／GSM信息技术和构造性算法,把物流配送问题分成静态问题和动态问题来考虑。在已经得到静态调度解的基础上,分析实际可能发生的需求、交通和车辆变化等不确定因素,运用最近插入法、Dijstra算法,提出了解决物流配送过程中不确定性信息的车辆优化调度策略。     

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。     

时变路网下多配送中心多车型联合配送研究

随着电子商务发展,越来越多的城市、企业采用多配送中心模式,优化补货车辆、配送站点车辆出行时刻及出行路线的优化变得越来越重要。目前考虑城市时变速度特征的多车型联合配送中,对配送车辆出行时刻和配送路径联合优化角度的研究成果较少。基于此,本文主要构建基于时变速度多配送中心多车型联合配送模型,并设计基于禁忌搜索求解算法,论文收集了北京市城市配送大数据,以北京市公铁联运城市配送为应用背景,对算法进行了验证,通过计算发现本算法可以有效优化多配送中心多车型联合配送运输成本和时间成本,算法能够应用于北京这种特大城市的公铁联运城市配送方案中。     

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。     

基于装载能力约束的集货车辆路径问题研究

针对物流货运过程中,集货车辆在规定时间内从各配货站集货后回到中心货站进行分类运输问题建立了多目标组合优化模型,并设计了相应的算法。通过实证模拟的方式检验了所提出了基于装载能力约束的集货车辆路径优化方案,为物流中心集货车辆的优化调度提供理论指导和实际借鉴作用。     

一类带时间窗口的定位-路径问题的启发式算法

考虑了一种车辆和仓库都有能力约束、顾客有hard时间窗口限制的多仓库选址和运输优化问题;给出了一个组合的两阶段启发式算法,第一阶段在考虑客户需求点时间窗口的情况下将其分配给合适的仓库备选点,第二阶段再用改进的节约算法对每个仓库及其相应的客户群优化路线;最后通过实例进行了实验计算分析。     

基于装载模式的整车物流优化模型研究

研究了物流公司按照客户订单对整车快速配送的问题.通过穷举轿运车装载模式,将投入运输的轿运车按照装载模式进行分类,以每类轿运车数量为决策变量,运输总成本最少为目标,分别对单一目的地和多个目的地的情形建立整数线性规划模型.两种模型分别用LINGO编程在i5/3.10GHz的PC机上求解,前者运行时间不足1s,后者也仅需30s即可得到最优解.     

实际约束条件下多配送中心物流车辆调度优化

传统方法难以解决有时间窗等具有实际约束条件,且调度结果并非最优,提出一种基于变邻域搜索算法的多配送中心物流车辆调度优化方法。对多配送中心物流车辆调度优化问题进行分析,在分析结果的基础之上构建实际约束条件下多配送中心物流车辆调度数学模型;利用变邻域搜索算法求解物流车辆调度模型的最优解,完成实际约束条件下多配送中心物流车辆的调度优化。实验结果表明,采用所提方法进行多配送中心物流车辆调度,其总运输时间短、运输总费用低,调度结果较优,且符合实际约束。     

物流配送车辆调度决策支持系统

基于交通条件、车辆承栽能力等约束条件下，针对大规模车辆调度问题的特点，提出了三阶段一个求解框架．对大规模的客户群进行区域化整合．建立车辆调度优化模型，利用启发式算法完成客户区域对车辆的分配．借助货郎担模型，采用交换插入算法对区域之间车辆路径进行优化．最后利用该求解框架，以重庆某商业集团为背景，设计和开发了物流配送决策支持系统．     

基于数字孪生技术的危化品车辆运输路径优化方法

针对危化品物流管控成本高、安全隐患检测困难、不确定因素较多等特点,基于数字孪生技术,建立孪生数据驱动下的危化品物流配送系统整体框架,实现对驾驶员疲劳状态及车辆故障预警等参数的实时监测。根据物理参数实现对危化品车辆调度物理空间的精准模拟与迭代优化。构建单一配送中心,带有时间窗约束的路径优化模型,以配送总成本最小为目标函数,结合孪生数据动态调整客户服务时间,采用遗传算法内核利用MATLAB求解数学模型。该方法有效解决了危化品物流调度过程中由于动态不安全因素对危化品运输成本带来的波动。