低碳条件下车辆路径问题的研究

低碳车辆路径问题与生活息息相关,是近年来的研究热点之一。本文将低碳车辆路径问题的禁忌搜索算法、模拟退火算法、遗传算法、蚁群算法的相关研究进行分析和归纳总结、并讨论其发展趋势。     

有时间窗的车辆路径问题及改进禁忌搜索算法

基于改进的禁忌搜索算法求解有时间窗的车辆路径问题,建立了该问题的通用数学模型.改进算法中,在随机构造的多个可行解中挑选较好的解作为初始解,采用2-opt方法生成邻域,并构造了动态禁忌表,使禁忌表的大小和结构随搜索过程发生改变,提高了整体寻优能力.仿真实验证明了算法的可行性、有效性和优越性.     

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．     

禁忌搜索算法求解带时间窗和多配送人员的车辆路径问题

【目的】为了求解带时间窗和多配送人员的车辆路径问题,建立了该车辆路径问题的数学模型,并采用禁忌搜索算法进行求解。【方法】首先松弛车辆载重和顾客时间窗约束,在目标函数里面引入相应的惩罚成本;接着,使用贪婪算法生成初始解;最后,设计禁忌搜索算法求解该问题。在禁忌搜索中,使用了插入、删除、移动、交换等算子搜索邻域解空间,并使用扰动算子进一步加大搜索范围。为了验证禁忌搜索算法的有效性,对修改的Solomon标准测试问题进行求解,并与CPLEX的优化结果进行比较。【结果】在小规模算例求解中证实了禁忌搜索算法的准确性,在标准规模算例求解中证实了该算法的高效性。【结论】所提出的禁忌搜索算法能够有效解决带时间窗和多配送人员的车辆路径问题。     

基于改进的禁忌搜索算法求解带2维装箱约束的低碳车辆路径问题

同时考虑2维装箱和车辆路径2个NP难问题,以碳排放量为目标函数,对低碳环境下带2维装箱约束的车辆路径问题进行研究.求解思路是以禁忌搜索算法(Tabu Search,TS)为主要框架,然后基于贪心的思想采用4种启发式装箱策略生成初始解,并通过改进编码解码方式以及使用动态增长的禁忌长度对TS算法进行改进; 由给出算例的计算结果可知,改进的禁忌搜索算法对于求解该类问题具有一定的优越性.     

铁路行包配送车辆路径问题模型及算法

铁路行包配送车辆路径问题属于同时具有送货和集货需求的车辆路径问题.结合该问题特点,建立数学优化模型.求解算法中采用基于最近邻居的启发式方法产生尽可能好的初始解,并通过构造合理的邻域结构,引入适合的罚函数评价解的质量,随机选取禁忌长度的禁忌搜索算法优化初始解.以5台车辆、21个配送点的实例进行仿真计算,计算结果表明,模型及算法有效可行.     

物流管理中配送路线安排优化及其算法研究

配送路线安排是一个NP问题,因而本文将采用启发式算法,在使用节约/插入算法来构造高质量初始解的基础上,利用禁忌搜索算法和交换算法来改进初始解。通过实验数据,验证了该算法的有效性。     

一种改进的多初始解禁忌搜索算法

本文根据禁忌搜索算法的特点,提出了一种基于多初始解的禁忌搜索算法(STS)。该算法为禁忌搜索算法构造多个较优初始解,进而进行多初始解禁忌搜索以找到全局最优解。以旅行商问题(TSP)为例,验证了该算法的有效性。     

考虑软时间窗的同时送取货随机旅行时间车辆路径问题

考虑车辆总旅行时间约束和车辆载重限制以及客户对服务时间窗的要求,研究带有软时间窗的同时送取货随机旅行时间车辆路径问题（STT?VRPSPD）,建立机会约束规划模型。将禁忌搜索算法与分散搜索算法相结合,构建混合分散禁忌搜索（HSTS）算法,并采用C?W节约算法生成初始解。基于经典的Dethloff算例和Solomon时间窗生成方法,分别生成包括50个客户、200个客户各20组算例,算例测试结果验证了混合分散禁忌搜索算法的有效性。     

一种基于禁忌搜索算法的车辆路径问题的改进算法

针对车辆路径问题,提出了一种改进的禁忌搜索算法,通过从当前解的正序和倒序2个方向同时进行邻域搜索,扩大了搜索的范围.实验结果表明:该算法所找到的解质量较高,能有效解决车辆路径问题.     

随机需求车辆路径问题的禁忌搜索算法研究

研究了随机需求车辆路径问题,并将禁忌搜索算法用于解决该问题.实验结果证明,禁忌搜索算法可以有效地求得随机需求车辆路径问题的优化解,是求解随机需求车辆路径问题的一个较好方案.     

基于禁忌搜索算法的船舶舱室智能布局设计

为提高船舶舱室布置的自动化、智能化水平,建立了船舶甲板布置区域模型和包括相对位置目标、绝对位置目标及人机工程约束目标的多目标优化数学模型.在建立模型的基础上,针对船舶舱室布局优化设计的特点提出了一种基于多初始解共同进化和模拟退火算法Metropolis接受准则相结合的改进的禁忌搜索优化算法,新算法可有效减少禁忌算法对单一初始解的依赖性,加快算法的收敛.最后运用建立的优化模型和改进后的禁忌搜索算法进行了仿真实验,实验结果验证了模型的可行性和改进的禁忌搜索算法性能的优越性,可有效缩短传统的舱室布置设计周期,提高设计质量.     

同时收发运输路径问题的禁忌搜索算法

研究同时收发的运输路径问题,要求运输工具到每个客户收取和发送一次完成,并且在运输工具容量的限制下,寻求每个运输工具的运输路径,使总运费为最少.提出两阶段的求解过程:先用启发式算法得到初始解,然后用层次禁忌搜索算法得到改进解.计算实验表明,同样规模的问题,算法所需时间比直接使用禁忌搜索算法要少.     

基于两阶段求解的动态车辆路径问题研究

采用两阶段求解思想,通过设置定时间隔,将动态信息转化成静态信息,从而实现对动态车辆路径问题的求解.分别建立了初始优化和实时优化阶段的数学模型,以节约算法解为初始解,利用禁忌搜索算法完成初始优化阶段的车辆路径问题求解;在实时优化阶段,分别对节约算法和禁忌搜索算法进行适当修正后再进行求解.利用数值测试实验对客户不同地理位置分布下定时间隔的设置进行测试分析.结果表明,该算法简单明了,易于实现.此外,客户的地理位置分布不同,对定时间隔的敏感性也不同,混合分布最为敏感,其次是随机分布,集聚分布最不敏感;最后,给出了相应的累计服务客户数量曲线,并结合车辆总行驶距离,明确了不同客户位置分布下的较优定时间隔设置.     

改进禁忌搜索算法在TSP问题中的应用

提出了一种基于改进最近邻点法的禁忌搜索算法（TSBIN）。该算法利用改进最近邻点法为禁忌搜索算法构造较优初始解,能更有效地搜索全局最优解。以旅行商问题（TSP）为倒,验证了该算法的寻优性。     

基于改进分散搜索算法的无人机路径规划

针对在敌情信息不明环境中无人机侦查路径规划问题,建立了车辆路由问题模型(VRP),提出了基于分散搜索的改进混合搜索算法.基于Bayes方法计算出点到点之间的威胁概率,并生成了一个赋权图,将无人机路径规划问题转化为车辆路由寻优模型.采用混合路径规划算法求解.该算法将模拟退火嵌入到分散搜索算法的框架中,充分利用了分散搜索的全局搜索能力与模拟退火的局部搜索能力来优化无人机的侦查路径,混合算法在保证时效性的同时提升了求解的质量.仿真结果验证了算法的有效性.     

求解VRPBTW的变邻域搜索算法

以电子商务环境下物流配送为背景,建立了带有时间窗和回程载货约束的车辆路径问题优化模型,设计了改进的变邻域搜索求解算法.该算法采用改进的Braysy顺序插入法生成问题初始解,再根据变邻域搜索算法机制应用4种不同搜索范围的局域搜索算子对初始解进行改进.通过对多个算例的求解实验,并与采用一般流程的变邻域搜索算法进行比较,结果表明所提出的变邻域搜索算法的求解效果明显优于采用一般流程的变邻域搜索算法,是求解该类问题的有效算法.     

自动化立体仓库中的动态储位分配问题

提出了一种整数规划模型,用于自动化立体仓库中物料动态储位分配优化问题的建模,设计了一个两阶段的启发式算法,以求解初始解,利用禁忌搜索算法对初始解加以改进,并通过实例,对算法的效率和精度进行分析.结果表明,所提出的算法具有较好的鲁棒性和较高的求解效率,可以有效提高堆垛机的使用效率和仓库中的空间利用率.     

基于同时送取货电动车选址路径问题优化研究

针对电动汽车同时送取货问题,在考虑车辆容量与电量约束情况下,建立以总成本最低为目标的数学模型并通过模拟退火-蚁群算法对模型进行求解。首先,根据实际配送过程中出现的同时送取货约束和时间窗约束建立其选址路径数学模型;其次,通过加入回火操作和高斯变异设计了改进的混合模拟退火-蚁群优化算法对模型求解,并将提出的算法与蚁群算法、禁忌搜索算法以及自适应大领域搜索算法进行对比,证明算法优越性;最后,与送取分离的配送策略进行对比。基于不同规模算例检验算法性能,实验结果表明,提出的算法以及配送策略能得到较低的成本费用。     

多车型集配货一体化车辆路径问题研究

针对客户存在收货和发货双重需求的物流配送问题,讨论具有多种车型的集配货一体化车辆路径问题。在综合考虑各车型的固定成本和可变配送成本的前提下,以总成本最小为目标,以尽可能提高车辆满载率、减少出行次数为思路,构建多车型集配货一体化车辆路径优化模型。基于最小插入费用法设计初始可行解生成算法,通过引入基于概率的多算子邻域操作、最优解记忆装置、多准则终止原则对模拟退火算法进行改进,给出求解思路。设计算例并对多车型单/双向集配货模型的求解结果进行比较,以验证模型的实用性和算法的有效性。研究结果表明:使用改进后的模拟退火算法对构建的多车型集配货一体化车辆路径问题模型求解更直接简便,对多车型集配货一体化车辆路径优化后能有效降低配送成本。