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.     

硬时间窗约束下集装箱甩挂运输网络的车辆路径问题

针对甩挂运输车辆调度问题,考虑甩挂运输特点和限制条件,以车辆路径优化研究和相关算法研究为基础,构建了车辆路径优化模型,分析了在硬时间窗约束下集装箱运输网络的车辆路径优化问题,并基于模拟退火算法对模型进行求解,证明模型可以解决集装箱甩挂运输的牵引车的调度问题。最后,把模型应用到实际案例中,进一步证明了模拟退火算法是可行、有效的。     

武汉市烟草配送路径及运力优化

根据烟草产品特点,针对武汉市现有的配送体系和地理特点,建立了配送路径及运力优化方案数学模型,并确定了配送路径优化设计静态和动态约束条件,所涉及到的问题是带有时间限制和车辆载荷限制的车辆路径问题.其解决方案是采用二阶段算法对配送路径进行先排线路再分组法,并应用带有载荷约束的单巨集切割法,将大规模VRP问题分为线路划分和单车线路优化2个子问题,有效地解决了配送路径和运力优化问题.并通过案例对模型和解决方案作了进一步分析验证.     

一种增量式多目标优化的智能交通路径诱导方法

路径诱导是一种主动引导车辆合理分流来解决城市交通拥堵的方法.本文提出了一种基于增量搜索的多目标优化路径诱导方法.该方法首先利用图论法将复杂路网抽象为点线的赋权图,引入多目标优化变量,建立路网模型;然后在启发式搜索基础上引入增量搜索,结合全局规划和局部动态重规划,实现车辆的实时路径诱导.仿真结果表明该方法能有效地解决复杂路网中车辆的实时路径诱导问题.     

多车场多目标开放式物流配送车辆路径问题

针对多车场多目标开放式物流配送车辆路径问题的特点,选取车辆数、行驶距离2个主要优化目标,以完成任务成本最少为目标,建立了多车场多目标组合的开放式物流配送车辆路径优化模型。运用改进的线性加权算法将多目标函数转化为单目标优化模型,结合遗传算法全局搜索能力较强和节约算法局部搜索能力较好的优点,提出了遗传节约综合搜索求解算法,并将所建模型及设计算法应用于实例。研究结果表明,本研究所提出的模型与方法能够有效地解决多车场多目标开放式配送车辆寻求最优路径问题,且较一般遗传算法高效,收敛速度更快。     

随机需求多车辆路径问题的重优化算法

针对随机需求的多车辆路径问题(MVRPSD),提出了一种简单有效的重优化新算法.该算法先用预优化策略给出一个预优化的单车辆路径,然后重复使用rollout算法对该路径进行进一步优化,将其划分为满足约束条件的多条子路径,不仅能满足实际需求,而且极大提高了优化性能.与现行方法对比实验结果表明,本算法可以对多车辆路径更为合理的优化,明显减少行驶费用,是求解随机需求的多车辆路径问题的一种有效算法.     

蚁群遗传优化算法在物流配送路径选择中的应用

在对车辆路径问题(VRP)分析的基础上,为之建立了数学模型,提出了一种适合求解该问题的蚁群遗传优化算法.提出的改进算法是先通过限制、选择和更新信息素、控制搜索次教,找出路径的满意解,大大缩短了搜索时间;再用所得较好的路径表示作为初始种群,指定为父体,直接进行分组定界操作,将已得路径进行优化改良,求得最佳配送路径.实验结果表明,该算法应用于求解物流配送路径的问题行之有效.     

基于车辆限制的可重复运输路径优化研究

路径优化问题过多关注行驶路程的做法,会造成多余车辆的使用,车辆的空载率过高,从而使整个运输成本过高。以车辆使用数量和行驶里程为目标,建立了各任务点允许多辆车经过的可重复运输的数学模型。在最少车辆的约束下,通过改进启发式节约算法来解决路径优化问题。最后通过算例进一步证明了该算法的可行性。     

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。     

基于交叉码头的LNG罐式集装箱多式联运路径优化

为了更好的指导LNG罐式集装箱多式联运路径决策与成本优化,以运输成本最小为目标函数,构建了基于交叉码头的LNG罐式集装箱多式联运路径优化数学模型,研究了LNG接收站-交叉码头-客户的三级多式联运网络。运用两阶段法,第一阶段求解基于交叉码头的整体运输路线规划问题;第二阶段以第一阶段为基础,解决了多式联运运输方式优化的问题。通过GAMS编程语言,采用CEPLEX和DICOPT求解器对模型进行算例求解后发现,与传统点对点直达的运输模式相比,采用交叉码头和多式联运相结合的方式,可以大幅度减少运输成本。同时,本文对交叉码头的容量和折扣系数进行敏感性分析发现,折扣系数和容量的变化会对运输方式、运输路线的选择以及整体的运输成本产生直接的影响。算例验证了本文提出的运输模型的有效性和可行性。采用本文提出的运输模型,将会很大程度上节约运输成本,可以为LNG供应企业提供参考。