物流配送车辆路径优化的模糊规划模型与算法

将实际的物流配送网络描述为由配送中心和顾客两类节点构成的不完全无向图，并采用模糊数表示车辆行驶时间和顾客服务时间的不确定性，建立了物流配送车辆路径优化的模糊规划模型。为了求解上述模型，首先将模型进行清晰化处理，使之转化为一类确定性多设施车辆路径模型，然后设计了嵌入FLOYD算法的捕食搜索算法对之进行求解。通过仿真实例计算，并与遗传算法比较，取得了满意的结果。     

联合A*与动态窗口法的路径规划算法

由于无人艇所行驶的海洋环境比较复杂, 因此无人艇智能系统中的路径规划系统显得越来越重要。针对A^*算法与动态窗口法(dynamic window algorithm, DWA)存在的不足之处, 提出一种将二者进行结合的混合路径规划算法。通过对A^*算法得到的局部目标点进行迭代更新使水面无人艇(unmanned surface vessel, USV)利用DWA得到最佳搜索路径。仿真结果表明, 提出的算法所搜索的路径长度以及路径的拐点相对于A^*算法分别缩短了21%和减少了59%, 验证了所提算法的优越性。     

一个求解带有时间窗口约束的车辆路径问题的启发式算法

对适用于旅行商问题的最近距离搜索启发式算法进行修正,构造出评价函数,并依此提出一个求解有时间窗约束的车辆路径问题的启发式算法。求解具体算例表明,此算法是有效的。     

带时间窗和随机时间车辆路径问题: 模型和算法

研究带随机车辆旅行时间、服务时间以及时间窗的车辆路径问题.根据不同的优化目标, 首先给出了问题的两种数学模型描述:机会约束规划和带修正的随机规划模型. 为了有效地求解该问题,提出了基于禁忌搜索的启发式算法, 该算法考虑了问题的随机特性.在实验部分, 首先给出了产生 测试问题的方法,然后基于产生的测试问题给出了算法的计算结果.     

模糊约定时间车辆路径问题及其蚂蚁算法求解

模糊约定时间车辆路径问题是基于模糊预约时间,体现顾客偏好的一种车辆路径问题.建立了该问题的数学模型,针对其多目标性质,对几个目标分别给以权系数进行线性加权.在蚂蚁算法思想基础上,设计了用于求解该问题的改进型算法,并计算了Solomon问题库中的实例.经过大量数据测试,分析了蚂蚁算法中各参数以及各目标权系数的不同取值组合对结果的影响,获得了较好的结果.     

带时间窗的车辆路径问题的改进差分进化算法研究

研究带时间窗口的物流配送车辆路径问题(VRPTW),主要考虑车辆容量、时间窗口、最大距离等约束,且完成配送所需的车辆数目不确定,要求在车辆数目最少的条件下再使总的行驶路径最短.提出了该问题的混合整数规划模型,运用改进差分进化算法求解该问题.算法采用序数编码,设计辅助算子解决变异问题,差分进化的交叉率随进化代数自动更新.应用MATLAB语言编程进行仿真计算,得到了最优解,结果表明该算法是求解带时间窗的车辆路径问题的一种有效方法.     

基于相关机会规划思想的模糊随机时间费用均衡模型

对于实际工程的管理者和决策者来说, 工程整体费用和工期之间如何达到均衡以及工程所处环境的不确定性是两个必须要面对和考虑的问题. 基于相关机会规划的思想, 针对随机性和模糊性并存的复杂不确定环境, 提出了一类时间费用均衡模型. 在建立的模型中, 以模糊随机变量来刻画工程所处的复杂不确定环境. 随后, 结合模糊随机模拟方法和遗传算法设计了一种混合智能算法, 用于求解该模型. 最后, 通过数值实验来验证所设计算法的有效性和稳定性.     

动态环境中基于模糊神经网络的AGV路径规划

动态环境中AGV路径规划是一较难解决的问题,针对该问题提出了一种基于速度障碍、碰撞危险度概念的动态环境模型,并在此基础上结合模糊神经网络给出了AGV的路径规划方法。最后给出了在有静止和运动障碍物的动态环境中路径规划仿真结果,结果表明该方法是可行的。     

基于税款时间价值的税企动态规划模型

针对我国税收征管现状,在考虑税款时间价值的基础上,证明了当纳税企业迟交税款时间服从泊松分布时,税款滞纳金每日征收率应高于同期银行每日贷款利率;然后,建立税务机关与纳税企业的动态规划模型.运用逆推归纳法分析纳税企业在不同阶段纳税申报决策;利用弹性分析理论得到当偷税罚款系数一定时,税款滞纳金每日征收率应适当下调;给出激励纳税企业按时纳税的税收政策建议.     

带有交货期窗口模糊加工时间的Flow-shop调度问题

研究了处理时间不确定且具有不同交货期窗口F low-shop的提前/拖期调度问题。采用三角模糊数表示不确定性信息,运用模糊数的加法和取大运算建立了问题的模糊规划模型。通过“Lee-L i”法转化为精确的目标,采用遗传算法寻优。仿真实验验证了算法的有效性。     

时间依赖型多时间窗车辆路径问题研究

针对一类考虑城市交通拥堵情况的时间依赖型多时间窗车辆路径问题(time-dependent vehicle routing problem with multiple time windows,TD_VRPMTW),提出一种混合离散灰狼算法(hybrid discrete grey wolf optimizer,HDGWO)进行求解。在HDGWO中,设计了新的灰狼个体更新公式,采用基于客户排列的整数编码方式,使算法可直接在离散问题解空间中执行基于标准灰狼算法个体更新机理的全局搜索;设计了基于问题性质的种群初始化策略,用于生成具有高质量和多样性的初始种群;引入头狼信息交流公式,用于探索头狼形成的优质解空间;构造具有多种局部搜索操作的自适应变邻域局部搜索策略,用于增强算法的局部搜索能力。结果表明：HDGWO可有效求解TD_VRPMTW。     

免疫算法在带时间窗的车辆路径问题中的应用

根据带时间窗的车辆路径问题的实际情况,提出了一种基于分组匹配的亲和力的计算方法.实验结果表明,免疫算法能有效地解决带时间窗的车辆路径问题.计算结果优于节约算法、分派算法、遗传算法.     

基于能耗的带时间窗车辆路径问题建模与仿真

基于节能环保的新视角,研究了以总油耗最小为目标的萨时间窗车辆路径问题,建立了基于油耗的数学规划模型,提出了随机变邻域禁忌搜索算法.该算法选用自适应并行算法构造初始解,采用了随机变邻域搜索和重起策略.最后,对具有不同目标的带时间窗车辆路径问题进行了数值仿真,并对客户规模、等待期油耗率和时间窗的变化进行了性能分析.仿真结果表明,基于总油耗的路线安排比传统的以总运行距离或总运行时间最小为目标的路线安排具有更好的节油潜力,也更能减少对环境的污染.     

求解有时间窗的车辆路径问题的混合蚁群算法

针对目前蚁群算法在求解有时间窗的车辆路径问题上存在的缺陷,提出一种搜索效率较高的混合蚁群算法,阐述了混合蚁群算法的基本原理,给出了求解有时间窗的车辆路径问题的具体步骤.计算机实验结果表明,混合蚁群算法在求解有时间窗的车辆路径问题上是有效的.     

基于实时交通信息的车辆路径与调度动态仿真

城市的发展导致道路交通运输问题变得越来越突出。针对这类问题,建立了一种基于实时交通信息的动态车辆路径与调度问题模型,并构建了一个动态交通仿真模型模拟真实的车辆行驶状况。通过两阶段仿真,获取车辆在道路中行驶的实际行驶时间。最后构造了一个交通网络,通过仿真试验验证提出的模型的有效性。     

带时间窗可回程取货车辆路径问题的元胞鱼群算法

在研究带时间窗可回程取货车辆路径问题数据模型的基础上,将人工鱼群算法的仿生学原理与元胞自动机的邻域邻域模型和状态迁移规则相结合设计了元胞鱼群算法.算法通过在每次迭代后进行元胞空间的信息交换,并利用交换序方法对鱼群算法进行重构,改善了对解空间的搜索性能.仿真实验结果表明,元胞鱼群算法有良好的寻优能力,具有一定的工程应用价值.     

带时间窗的多重运输调度问题的自适应Tabu Search算法

给出了带时间窗的多重运输调度问题 ( MVRPTW)的转换模型 ,基于该模型提出一台车辆的自适应 Tabu Search算法 ,该算法对搜索过程进行综合记忆、自动确定施行强化和多样化策略的时机 .大量的实际计算表明本文提出的算法能在较短的时间内求出问题的最优解.     

模糊需求与时间窗的车辆路径问题及混合遗传算法求解

针对带模糊需求与模糊时间窗的车辆路径问题,以总行驶距离、车辆使用数最小化,以及平均客户满意度最大化为目标,构建基于可信性测度理论的多目标模糊机会约束模型。为提高种群的多样性,改进了交叉算子,在引入局部优化算法及擂台法则的基础上,设计了适合求解多目标车辆路径问题的混合遗传算法。通过VRPTW标准算例实验,表明算法能够有效地求解带时间窗的车辆路径问题,以及模型的合理性,同时显示了决策者偏好值对决策目标的影响。研究成果可为求解带模糊需求与时间窗的车辆路径问题提供一种思路,也可为实际配送路径规划提供指导。     

REFINEMENTS OF THE COLUMN GENERATION PROCESS FOR THE VEHICLE ROUTING PROBLEM WITH TIME WINDOWS

The Vehicle Routing Problem with Time Windows is a generalization of the well knowncapacity constrained Vehicle Routing Problem.A homogeneous fleet of vehicles has to service a setof customers.The service of the customers can only start within a weU-defined time intervaldenoted the time window.The objective is to determine routes for the vehicles that minimizes theaccumulated cost(or distance).Currently the best approaches for determining optimal solutions arebased on column generation and Branch-and-Bound,also known as Branch-and-Price.This paperpresents two ideas for ran-time improvements of the Branch-and-Price framework for the VehicleRouting Problem with Time Windows.Both ideas reveal a significant potential for run-timerefinements when speeding up an exact approach without compromising optimality.