市区集送货问题的随机合理化禁忌算法

针对市区集送货问题,提出随机合理化禁忌算法进行求解.介绍了备选方案的随机合理化动态衍生方法,详细阐述基于均衡原理和代价最小原理的双特赦准则以及自适应的禁忌长度选取策略.计算实例表明,随机合理化禁忌算法能提高集送货问题求解的精度和效率.     

集送货路径的同步优化快速算法

为提高集送货问题的求解效率,提出一种新的同步优化快速算法,即先以非精确的混合距离矩阵替代里程矩阵为输入进行求解,然后将结果反馈到输入端动态更新混合距离矩阵中对应的元素,以更新的混合距离矩阵为输入再次求解,以此反复迭代,直至满足优化目标.以40个遍布于北京的客户构成的集送货问题为例,用该算法进行了求解,并与传统异步优化算法的优化结果进行对比,结果表明同步优化快速算法能够在精度降低4.92%的情况下,比传统异步算法节省40%的计算时间,适用于实时性要求很高的动态调度.     

复杂路网下多客户间最短路径的扇面Dijkstra算法

复杂路网模型下多客户之间最短路径的计算,直接影响市区集送货问题的求解效率。该文提出多客户间最短路径扇面Dijkstra算法。该算法首先由客户在路网的分布确定出最小扇形区域及扇面搜索区域,并将路网节点分为拓展点集、邻节点集。然后在搜索过程中通过优化到达邻节点的通行代价来确定新的拓展点集、邻节点集。算法通过限制搜索区域、减少遍历节点的数量来缩短搜索时间。100个分布于北京市的客户间最短路径的计算表明,相对于Dijkstra算法,扇面Dijkstra算法能够在保证精度的前提下,降低15%的最短路径求解时间。     

考虑分时模糊车速的带时间窗的市内集送货问题

车辆路径问题中的行驶车速这一因素通常是模糊的、不确定的.现以交通数据为基础,对货运车辆模糊车速的隶属度函数进行拟合.在此基础上对具有分时模糊车速的市内集送货问题进行描述,建立数学模型,并采用混合禁忌搜索算法对问题进行有效求解,即以节约法构造初始解,再以改进的禁忌搜索算法对初始解进行调整.通过计算实例,说明了隶属度函数、数学模型和求解方法的有效性.     

单程多次装卸的市内集送货成本优化

针对单程多次装卸的市内集送货问题,通过模糊综合判断方法计算多次装卸成本,同时考虑车辆成本和复杂路网下的里程成本,建立数学模型,采用两阶段方法对问题进行有效求解,即以节约法构造初始解,再以改进的禁忌搜索算法对初始解进行调整。通过计算仿真,说明了数学模型和求解方法的有效性。