周期性车辆路径问题在物流中的应用：案例研究

描述了周期性车辆路径问题,详细介绍了物流公司H为一些供应商向某大型连锁超市配送中心D供货提供的运输服务案例。通过扫描算法构建初始解,应用2优化、1交换、交叉算法3个邻域搜索算法优化初始解。     

求解卸装一体化车辆路径问题的改进导向局部搜索算法

针对卸装一体化车辆路径问题,提出一种变惩罚函数的导向局部搜索算法(IGLS)。在传统导向局部搜索算法的基础上加入了新的惩罚效用函数,当传统导向局部搜索算法陷入局部最优时,变换惩罚策略后重新搜索,从而扩展搜索的邻域。通过和传统导向局部搜索算法以及TS_GLS算法在不同算例上的仿真结果比较,验证了所提算法在解决卸装一体化车辆路径问题上的有效性和稳定性。     

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.     

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.     

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.     

用进化变邻域搜索算法求解闭合供应链选址问题

针对逆向物流依赖于物流网络的合理规划与设计,提出选址问题,通过分析闭合供应链规划设计中的选址定位,建立了相应的数学模犁。模型中正向物流和逆向物流共享运输网络,把需求量作为随机变量处理,以供应链的总运营成本作为优化目标,为解决闭合供应链选址这个NP难题,提出了种基于进化策略的变邻域搜索算法。通过设计基于多个算例的仿真试验表明：所建立数学模型和所提出算法是有效的。     

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.     

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。     

动态车辆路径问题的算法研究

借鉴动态问题中的时间点、时间段等概念,建立了动态车辆路径问题模型,将动态VRP转化为在若干连续的时间段内的相对确定性的静态VRP,为动态VRP的研究提供了一种新的方法.并设计了基于节约法和禁忌搜索的混合算法,从而提高了对动态车辆路径问题求解的效率.     

基于捕食搜索策略混合遗传算法的车辆路径问题研究

在分析研究车辆路径问题的基础上,将其转换为经典TSP优化问题进行求解并建立数学模型,针对遗传算法在求解车辆路径问题时搜索效率低,容易陷入局部最优的缺点,提出了一种改进的遗传算法.改进算法引用自适应邻域法进行种群初始化;基于捕食搜索策略动态自适应调整遗传参数,在加快寻优速度的同时防止陷入局部最优;交叉前后的种群分别实施精英个体保留策略,交叉变异之后引进进化逆转操作,继承父代较优和较多的信息.实验结果表明:改进遗传算法搜索效率高、计算结果较为稳定;求解车辆路径最优问题较其它算法具有较好的性能.     

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.     

带油耗率的车辆路径问题的改进量子遗传算法研究

针对实际生活中车辆油耗会随着运载量的变化而变化,建立带油耗率车辆路径问题的数学模型,以最小化总成本为目标函数。将运输过程中随运载量变化的油耗率转化成交叉概率,自适应地改变交叉概率,提高算法的全局搜索能力;考虑车辆满载率,设计一种与运载量相关的变异概率,使其逐渐减小并使群体迅速集中,可以抑制早熟。基于以上方法构造的一种自适应遗传算法,实例进行仿真表明,提出的算法在收敛速度和寻优结果两方面略优于自适应遗传算法和遗传算法。     

车辆路径问题的连接点选择节约算法

为了深入研究车辆路径问题中节约算法的应用,通过具体数据比较与分析了传统CW算法和改进后的分割节约算法得出的配送方案.发现针对C-W算法下运输车辆数目已经最优的情况,允许分割配送的节约算法反而增加了配送里程,路径交叉的情况却没有得到改善,因此此方法不再适用.因此,基于传统Clarke-Wright节约算法,对连接点进行选择来解决这一问题.通过matlab7.0对具体的实例进行了对比计算,用专业的制图和数据分析软件Origin Pro 8.0画出配送路径图.结果表明,对连接点选择进行优化的节约算法不仅避免了路线交叉,且计算结果优于传统节约法.     

一种求解车辆路径问题的双目标遗传算法

车辆路径问题是一个NP-难问题,将该问题描述成为一个多目标最优化问题,并为之提出了一种双目标遗传算法来解决该问题.在算法中设计了一种新的构造非支配集的方法,改进了杂交算子,混合了局部爬山法.实验结果表明该算法是求解车辆路径问题的一种高效的算法.     

改进的两阶段算法求解差别费率车辆调度问题

针对车辆在负载和空载状态下不同的成本核算模型,提出了两阶段算法求解最小配送成本:第一阶段用改进的扫描算法求得满足问题约束条件的若干组非同质化的初始解;第二阶段采用这些解作为多样化的初始种群,并用改进的单亲遗传算法进行全局、大范围搜索,最终求得满意解.实例计算表明,算法能在较短的时间内求得理想解,满足了物流配送企业深挖内部潜力、有效控制成本的现实需要.     

多车场车辆路径问题及混合遗传算法

在多车场车辆路径问题中,综合考虑车辆的行驶路程和使用车辆的数量能有效降低配送成本,考虑了这两方面的因素建立了相应的数学模型,运用混合遗传算法进行了求解,并通过实例证明了模型和算法的有效性。     

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.     

Improved Multi-Agent System for the Vehicle Routing Problem with Time Windows

The vehicle routing problem with time windows (VRPTW) involves assigning a fleet of limited capacity vehicles to serve a set of customers without violating the capacity and time constraints. This paper presents a multi-agent model system for the VRPTW based on the internal behavior of agents and coordination among the agents. The system presents a formal view of coordination using the traditional contract-net protocol (CNP) that relies on the basic loop of agent behavior for order receiving, order announcem...     

遗传算法在有时间窗车辆路径问题上的应用

应用遗传算法（ＧｅｎｅｔｉｃＡｌｇｏｒｉｔｈｍ—ＧＡ）求解有时间窗车辆路径问题,获得其近优解或最优解．使用一种直观的编码方法,提出基于优先关系的交叉算子,实验表明,这种ＧＡ能够有效地解决复杂的优化问题