基于双层规划的物流系统集成定位-运输路线安排-库存问题研究

为优化物流系统,并能更好地描述管理部门的阶层关系和更全面地体现决策者的意愿,从物流系统集成的角度出发,基于客户所采用的多时期随机库存策略,使用双层规划法建立了供应链二级分销网络中的设施选址、车辆运输路线安排、库存控制的集成优化模型,用来解决在给定的多个潜在设施点中选出一系列设施的位置,并确定巡回运输路线,以及巡回运输路线上客户的最佳订货量;并给出了求解该模型的启发式算法,最后通过实例计算证明了上述模型、算法的有效性.     

满载问题的车辆路线安排

本文对满载运输的问题解的特征进行了分析，在此基础上提出了一个根据运输问题最优解或满足解安排行车路线的方法，该方法是一种实用性很强的交互式优化方法，把复杂的调度问题的多个目标置于求解的不同过程，通过交互式方法得以实现。文章最后举实例对此方法进行了验证。     

车辆路线安排的改进节约算法

节约算法是一种简单适用的解决车辆路线安排的启发式算法,但是它存在一定的缺陷和不足.根据最优解的两个性质定理,本文提出对节约算法的改进思路,以提高节约算法的效率,更好地解决车辆路线安排问题.     

有时间窗的车辆路线安排问题的启发式算法

本文对有时间窗的车辆路线安排问题进行了分析，提出了一种利用旅行商问题的Ｃ－Ｗ算法来安排路线的启发式算法，并用实例进行了验证，最后对算法的适用性及进一步应用进行了讨论，     

基于禁忌遗传算法的邮政运输车辆调度问题

为提高邮政运输网络的整体运行效率,提出一种集三级中心选址和车辆调度于一体的混合邮政运输车辆调度模型。模型同时涉及到邮件的送取、多种车型调度和区域规划等问题。模型的求解分为两个相互关联的阶段,第一阶段确定三级中心局和划分区域并完成中心局之间的邮件配送;第二阶段求解各三级中心局内部的车辆调度问题,并将结果返回到第一阶段;两个阶段分别采用中心分配法和禁忌遗传混合算法。最后,以贵州邮政的实际生产数据对模型和算法进行实证分析,验证了模型和算法的有效性和实用性。     

随机递归算法求解车辆路径问题

车辆路径问题(VRP)是组合优化中一个典型的NP难题,对于中等规模以上的问题,目前大多采用禁忌搜索、遗传算法和模拟退火等亚启发式算法,在吸取这些算法精髓的基础上,提出了一种新的并且简洁而高效的启发式算法.计算结果表明,在27个国际标准算例中应用该算法取得了2个解优于当前最优解,其余相当接近当前最优解.需要指出的是所有这些结果是在该算法应用同一组参数得到的.     

带转运中心的车辆组合运输问题的模型与算法

主要研究两类带有转运中心的车辆组合运输问题.一类是多期单产品的物流问题,一类是单期多产品的物流问题.建立了研究的两类物流系统的数学模型与算法,并通过算例对模型和算法进行了验证.主要应用动态规划方法、结合两阶段法与分支定界法的混合算法,使程序运行效率和解的满意性都得到很大提高.     

不确定车辆数的车辆路径问题模型和混合算法

提出用遗传算法(Genetic Algorithms,GA)和禁忌搜索算法(Tabu Search Algorithm,TSA)结合求解不确定车辆数的车辆路径问题.首先描述了带有能力约束的VRP的数学模型,由于车辆数不确定,因此提出另一目标函数,即最小化车辆数,与最小化距离同为目标函数建立了双目标数学规划模型.在车辆数不确定的情况下,把聚类和排序有机地结合起来,并用GA和TSA相结合的混合算法对问题进行求解,即以GA为主,把TSA用在GA的变异操作中,增强算法的爬山能力.实验结果表明,混合算法获得的最好解、平均装载率和计算成本都比较令人满意.     

基于碳排放的开放选址-路径问题及算法

基于物流对节能减排的重大影响及第三方物流的广泛应用,本文建立了与配送中心规模、配送路径相关的低碳开放选址-路径(OLRP)问题模型,并设计量子进化算法(QEA)进行求解.算法采用先确定车辆及其顾客集,再选择配送中心的策略,并运用局部优化算子进行解的改善.通过目标值与CPU的综合分析,确定重要参数旋转角变化值△θ,最大迭代次数itermax,种群Popsize的取值范围,并应用Barreto、Prins及Tuzun案例进行实验验证,结果显示碳排放目标的OLRP一定程度上会增大成本,量子进化算法在Barreto案例中的解均值优于LB、CPLEX及SA算法,在Prins案例中的求解效果与CPLEX相近,在Tuzun案例中绝大多数问题的求解结果优于CPLEX,在小规模问题中,优于SA算法,因此QEA是求解OLRP问题的一种有效算法.     

一类集散货物路线问题的禁忌搜索算法设计

针对该类同时集散货物路线问题(VRPSDP)的特点,文章将配送中心车辆的固定费用和可变费用之和作为目标函数.然后,提出了一种SFC-TS算法:先应用分形理论中的空间填充曲线法(SpacefillingCurves,SFC)求解初始解,再用禁忌搜索法(Tabu Search Algorithm,TS)对初始解进行改进优化.最后,应用算例验证了SFC-TS算法的有效性,结果表明SFC-TS算法在求解小规模问题(20个点)时其性能总体优于已有的同类问题的算法.     

基于蚂蚁寻径原理的最优路径选择算法

蚂蚁算法在动态路径寻优方面具有特有的优势。文章首先阐述了蚂蚁寻径原理,在长春市驾驶员调查问卷的基础上,对驾驶员的偏好性进行了分析。在蚂蚁寻径原理的基础上,结合驾驶员的偏好性,提出了一种能够综合反映驾驶员偏好的最优路径选择算法。算法以调查问卷得出的驾驶员最为关心的三类因素——行程时间、行驶距离和道路等级为考虑因素,以驾驶员对路径的硬性要求为约束条件,通过对偏好性参数的标定,体现驾驶员在路径选择上的不同偏好。最后以算例进行验证,表明算法具有很好的可行性和适用性。     

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。     

车辆路径问题的改进遗传算法

通过引入新颖交叉算子 ,构造了一种改进遗传算法 ,此算法摆脱了对群体多样性的要求 ,不存在传统遗传算法常见的“早熟收敛”问题 .将该算法用于解决车辆路径问题 ,实验结果表明 ,此算法可以有效求得车辆路径问题的优化解 ,是求解车辆路径问题的一个较好方案 .     

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.     

求解随机需求库存-路径问题的一种算法

库存-路径问题是研究在供应商管理用户库存策略下，供应商如何合理安排长期库存及配送计划的一类问题，属于NP—hard类问题，也是运筹学领域中研究最活跃的方向之一。本文以零售商系统下随机需求的IRP为研究对象，提出了一种基于马尔科夫决策过程与修正的C—W节约算法的启发式分解算法，并给出了相应的数值算例。     

车辆路径问题的遗传算法研究

在分析车辆路径问题的现有启发式算法的基础上,本文构造了车辆路径问题的染色体表达,并对染色体进了可行化影射,建立了此问题的遗传算法．实验结果表明,此算法可以有效求得车辆路径问题的优化解或近似优化解,是求解车辆路径问题的一个较好的方案     

基于解均匀度的车辆路径问题的自适应蚁群算法

蚁群算法是一种新型的模拟进化算法，具有许多优良的性质，可以很好地解决旅行商问题(Traveling Salesman Problem，TSP)，但同时也存在计算时间长、易出现停滞等缺陷。在分析车辆路径问题(Vehicle Roulting Problem，VRP)与TSP区别的基础上，将蚁群算法应用于VRP的求解，通过引入解均匀度、选择窗口以及吸引力等概念对算法的转移策略和更新策略进行改进，构造了具有自适应功能的蚁群算法。实验仿真结果表明所设计的算法具有很强的搜索能力，计算效率较高，能够有效地解决加速收敛与停滞现象之间的矛盾。     

A Convergent Algorithm for Continuously Optimal Location Problem

１　ＩｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎＴｈｅｍｏｄｅｌｏｆｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓｌｙｏｐｔｉｍａｌｌｏｃａｔｉｏｎｐｒｏｂｌｅｍｉｓ（Ｐ）　　ｍｉｎｘ∈Ｒｎｆ（ｘ）,ｗｈｅｒｅｆ（ｘ）＝∫Ｄ（ｕ）ｙｘ－ｕｙｄｕ,ＲｎｄｅｎｏｔｅｓｔｈｅｎｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌＥｕｃｌｉｄｅａｎｓｐａｃｅ（ｎ２）,ＤＲｎｉｓａｂｏｕｎｄｅｄＬｅｂｅｓｇｕｅｍｅａｓｕｒａｂｌｅｓｅｔａｎｄｉｔｓｍｅａｓｕｒｅ｜Ｄ｜＞０,（ｕ）＞０ｉｓａｂｏｕｎｄｅｄｉｎｔｅｇｒａｌｆｕｎｃｔｉｏｎ．Ｉｔｉｓｊｕｓｔｓｉｍｉｌａｒｔｏ…     

一类半开放式车辆路径问题及其禁忌算法研究

对半开放式车辆路径问题进行了描述,提出了核心路径的概念和理论,并根据问题的特点设计了基于核心路径的禁忌算法.算法分为初始优化、核心路径的提取和连接以及后期优化三部分,采用自然数编码,用GENI插入法构造初始路径和进行邻域操作,设计了三种邻域以扩大搜索空间,用能力约束控制单条路径的配送点数,以增加惩罚的方式加入配送距离约束.算法利用核心路径的特点阻碍不良路径的生成,并在后期优化的第二阶段拆开核心路径,进行优化路径的调整.最后采用多组数据进行计算并对结果进行了分析,证明了基于核心路径禁忌算法对优化有能力和距离约束半开放式车辆路径问题的有效性.