区域配送中车辆路径优化的实证研究

区域配送是普遍存在的物流活动,配送路径优化是配送系统优化的关键.区域配送中的路径优化问题实质是最短路径问题和起讫点相同的单车场非满载有时间窗约束的车辆调度问题,以H公司为例,采用Excel建模法和节约法对区域配送中的车辆路径优化进行了分析和实证研究.     

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。     

车辆路径优化问题的均衡性

研究车辆路径优化问题中配送线路之间的均衡性可以提高配送服务质量。利用C larke-W righ t算法,结合打包原则和装配线线均衡算法的思想,设计出一种称为θRC的启发式算法来处理两个目标的车辆路径优化问题:一是最小化总距离,二是均衡各条线路间负载。该算法包括3个主要部分:θ约束,R运算和C运算。将该算法应用于一个有38个用户的物流配送公司的配送路线求解,结果显示该算法在总路径增长12%的情况下,实现均衡值降低85%。该算法能较好实现车辆路径优化求解中的负载均衡。     

大规模物流配送车辆调度问题研究

研究大规模物流配送车辆调度问题,提出其整数规划数学模型,把大规模配送车辆调度问题(VRP)转化为配送区域划分问题和单车线路优化问题2个子问题,用改进的基地启发式分区算法(ILBH)解决配送区域划分问题,运用混合遗传算法(GA NS)解决分区域后区域内的配送车辆的单车线路优化问题.此改进的2阶段算法有效地解决了大规模配送条件下,在可行时间内得到近似解或满意解的问题,该方法已在某物流企业中成功应用并取得了显著的经济效益,其成果在城市配送系统中具有普遍的适用性和应用推广前景.     

适于车辆路径规划的改进型粒子群优化算法

路径规划在车辆导航系统中具有举足轻重的作用,是配送车辆导航系统中的一个重要模块.为解决物流配送车辆导航中的路径规划问题,文章以点对点模型为基础,对基本粒子群优化算法在初始种群的产生方法和种群的进化策略进行改进,提出适于配送车辆导航中路径规划点到点模型的改进型粒子群优化算法,并通过仿真试验验证了算法的有效性和快速运算能力.     

基于遗传算法的超市配送中心车辆调度优化

车辆调度问题主要是车辆分配和配送线路的选择,其中配送线路的选择是配送合理化的保证,它促进经营、满足消费、降低成本,能够以最少环节、最短距离、最低费用实现最大的经济效益。因此,在综合分析考虑各种影响因素的基础上,文章采用遗传算法对线路进行优化,确定配送中心配送货物所需要的车辆数目和行走路线,从而达到线路最短、节省车辆的效果,达到节省运费的目的。     

基于顾客时间满意度的车辆路径问题

考虑到普通带时间窗约束的车辆路径问题(vehicle routing problem with time windows,VRPTW)模型不能真正反映顾客对时间的偏好,故在车辆路径优化模型的基础上,结合顾客时间满意度函数,同时放松需求点经过即被服务的约束限制,允许多次经过同一需求点的情况发生,而需求点只能被同一辆车服务一次,建立了基于顾客时间满意度的车辆配送(vehicle routing problem with satisfaction,VRPWS)模型,并利用模拟退火算法编程求解.为验证VRPWS模型的有效性进行了数值实验.实验结果表明:与传统的带软时间窗约束的车辆路径优化(vehicle routing problems with soft time window,VRPSTW)模型和VRPTW相比,VRPWS模型配送效益提升了170.0%和3.2%.分析结果表明该工作在一定程度上有助于物流企业在配送过程中提高顾客满意度和降低运输成本.     

多LNG点供企业联合配送的半开放式车辆路径问题

为解决多家LNG点供企业联合配送的路径优化问题,构建带时间窗的半开放式多中心车辆路径模型.考虑到LNG具有危险化学品特性,限制了 LNG槽车的通行路段,为求解该问题,设计改进的回溯搜索优化算法,提出客户信息与配送中心信息相对独立的新型编码方式,有效解决了车辆容量限制可能会导致传统自然数编码长度不一致,进而影响种群交叉、变异的问题.最后,利用Cplex和改进回溯搜索优化算法求解算例,结果验证了数学模型的正确性及算法的有效性,证明该联合配送模式可以有效降低运输成本及LNG槽车的运输风险.     

基于Memetic算法的两级车辆路径优化

针对传统两级车辆路径优化过程,存在的精度不高,收敛时间过长的问题,提出一种基于Q学习理论和差分进化的Memetic算法。首先,对两级车辆路径优化问题进行研究,利用最优分割法获得第一级配送方案,以此确定中转站配送数量,然后求解第二级多配送中心车辆路径问题配送方案,获得两级优化问题的总里程及总配送车辆数量;其次,针对第二级MDVRP配送方案求解,利用Q学习理论和差分进化算法,设计新的Memetic算法,来实现对多配送中心车辆路径问题配送方案的全局优化;最后,通过仿真验证了所提算法的有效性。     

石油配送决策支持系统相关算法应用研究

石油配送决策支持系统关键的问题是路径优化以及车辆调度优化的实现问题．选取车辆调度问题的数学模型,阐述了两种问题的算法实现,讨论了所选两种算法的特点及优点．并给出车辆调度优化算法的实际算例．     

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。     

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。     

多集散点车辆路径优化的混合算法

为使多集散点车辆路径优化结果全局最优,以订单为基准建立多集散点车辆路径优化模型.采用粒子群算法与改进蚁群算法组成的混合优化算法求解模型.由粒子群算法的粒子位置向量得到每辆车所需运送的订单号,用蚁群算法优化单车路径,根据优化的总路径评价和筛选粒子,直到满足终止条件.该模型和混合算法是所有车辆对所有订单节点的路径优化,突破了多仓库问题直接或间接转化为多个单仓库车辆路径优化问题中的局部节点求解的限制.实例求解结果表明,用该混合算法优化的车辆总路径长度小于用蚁群算法求得的结果.     

基于遗传算法的西安邮政配送路线优化研究

构建了单源点、单车型、有时间窗约束的非满载车辆调度问题的模型,设计了基于自然数编码的遗传算法用于求解该模型。采用最大保留交叉算子,最大程度地保留了父代的优良特性并增强了算法的寻优能力。通过最后对西安邮政配送系统的行车路线问题进行计算机仿真,得出3个不同配送中心所负责的需求点范围内的行车路线安排,证明了本算法的优越性。     

A GA approach to vehicle routing problem with time windows considering loading constraints

As a new variant of vehicle routing problem (VRP),a finished vehicle routing problem with time windows in finished vehicle logistics (FVRPTW) is modeled and solved.An optimization model for FVRPTW is presented with the objective of scheduling multiple transport routes considering loading constraints along with time penalty function to minimize the total cost.Then a genetic algorithm (GA) is developed.The specific encoding and genetic operators for FVRPTW are devised.Especially,in order to accelerate its convergence,an improved termination condition is given.Finally,a case study is used to evaluate the effectiveness of the proposed algorithm and a series of experiments are conducted over a set of finished vehicle routing problems.The results demonstrate that the proposed approach has superior performance and satisfies users in practice.Contributions of the study are the modeling and solving of a complex FVRPTW in logistics industry.     

遗传算法求解物流配送中带时间窗的VRP问题

用遗传算法求解第三方物流企业物流配送中带时间窗的车辆路径问题. 建立了一个配送优化调度模型, 使配送计划的编制在任何情况下都能归约为求解某种车辆路径问题.     

基于客运需求的城乡公交动态路径问题研究

通过对城乡公交发展现状的研究,针对农村客运存在的问题和居民出行特征,将动态路径公交服务应用于城乡公交。在动态车辆路径问题研究的基础上,考虑车辆数限制、车辆载客容量限制、车辆由客运中心出发再回到客运中心的约束,建立了以总运营成本最小为目标函数的车辆路径优化模型。经过分析,采用商业数学规划软件Lingo120进行模型求解。最后,以留史镇为例验证了模型的有效性,结果表明该模型能在满足客运需求的前提下为车辆安排最佳运行路径,降低运营成本。     

基于客户满意度的车辆路径问题的混合蝙蝠算法

车辆路径问题对现实有着良好的指导意义,自提出以来便吸引了企业界和学术界的广泛关注。然而,传统车辆路径问题仅仅将车辆行驶里程最短作为目标,忽视良好的客户体验对于企业的重要性。考虑客户满意度这一目标,建立以客户满意度和车辆行驶里程最短为目标的多目标优化模型,根据车辆路径问题的具体特征,改变基本蝙蝠算法的编码方式。为克服基本蝙蝠算法求解精度低、易陷入局部最优的缺陷,加入贪婪随机自适应启发式算法提高求解精度,引入病毒进化机制以增强蝙蝠算法跳出局部最优的能力。算例分析表明:病毒进化混合蝙蝠算法相比于基本蝙蝠算法,在求解精度上有较大幅度提高,是一种有效求解车辆路径问题的方法。