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。     

低密度客流条件下柔性路径巴士实时调度的干扰管理模型

针对低密度客流条件下路径可变巴士行进过程中出现的乘客实时请求服务这一问题,引入干扰管理方法,从乘客扰动、路径偏移以及运营成本3方面综合度量系统扰动,构建了低密度客流条件下路径可变巴士响应需求的实时调度干扰管理模型,并设计嵌入等待策略的两阶段算法对模型求解,最后用数值实验验证了该模型和策略的有效性.实验结果表明:将干扰管理思想运用到这一客运系统的实时调度中,能够有效地针对低密度客流条件下乘客出行的特征,实现以扰动最小为目标的实时高效调度,从而达到既能满足乘客方便快捷的出行需求,又能满足运营者降低成本的目的,并提供一种能够解决低密度客流条件下巴士调度的有效手段.     

多车型动态车辆调度及其遗传算法

研究了允许多种车型同时调用的动态车辆调度问题:分别以路径最短为目标和以油耗成本最少为目标进行动态车辆调度优化,并设计了相应的遗传算法。本文最后的实例进行了验证,发现以油耗最少为目标,不仅考虑了不同车型的容量限制,而且考虑了动态载重量的油耗影响,更加符合实际情况,因此其优化结果更加合理。     

接送机场服务中车辆路径与调度模型的比较分析

针对接送机场服务中的最小碳排放量和最小成本的0-1混合整数规划模型提出了基于标签与集划分的精确算法.从顾客点地理位置分布、顾客点规模、绕行系数、车辆容量和顾客满意度五个方面对两种模型进行了比较分析.实验结果表明:两类模型的人均成本和人均耗油量都明显的体现了各自的优越性.     

随机车辆路径问题的多回路优化策略

在制订车辆行驶路径的过程中,需求的随机性增加了决策的复杂性和难度.在顾客需求不可分割,并且准确的需求量信息在车辆到达该顾客点时才能获知的假设下,研究了一种随机顾客和随机需求量的车辆路径问题(VRPSCD).首先提出了多回路策略,并分析了该策略的渐近性;为了找到高质量的预回路,设计了具有不同邻域结构的模拟退火算法.通过实验不仅验证了多回路策略的有效性,而且表明混合邻域结构模拟退火算法的优越性.     

有里程和时间窗约束的一体化车辆调度智能优化

针对一体化车辆调度问题(vechicle scheduling problem,VSP)提出了一种智能优化方法,采用了基于自然数的配送对路径表示方法,用里程约束来控制车场的插入,以增加惩罚的方式加入时间窗约束,并且设计了里程和时间窗约束的协调系数等措施。用改进的禁忌算法实现了有里程和时间窗约束的集送一体化车辆调度问题。给出了一个具有代表性的算例试验结果和分析,通过试验表明了此方法对优化有里程和时间窗约束的车辆调度问题的有效性。     

基于实时交通信息的城市动态网络车辆路径优化问题

将动态城市交通路网与车辆路径问题相结合, 考虑一类实时交通信息下的城市动态网络车辆路径优化问题. 在问题中考虑常发性交通拥堵和偶发性交通拥堵两种情形. 提出一类将初始路径安排与实时路线调整相结合的求解策略. 初始路径安排通过采用遗传算法求解常发性交通拥堵情形对应的时变网络车辆调度问题得到. 在车辆行驶过程中, 针对偶发性交通拥堵环境下的突发事故情形, 引入一种在关键点更新路线的新机制. 数值算例验证了新实时路线更新机制比目前文献中已有的更新机制更有效, 且随着网络动态性增加其优越性更加明显.     

线性充电策略下多车型电动车辆路径模型研究

针对现实物流配送场景下使用多种具有不同载重、不同续航里程和不同购置成本的电动车队进行物流配送的问题,研究了线性可变充电策略下的多车型电动车辆路径问题.提出了基于路径的混合整数线性模型.列举了任意非充电节点之间所有车型访问的路径,通过负载约束、时间窗约束剔除不可行的路径,通过占优准则剔除被占优的路径.与传统的基于充电站副...     

多配送中心物流配送车辆调度问题的分层算法模型

在对多配送中心配送车辆调度问题进行直观描述的基础上,建立了该问题的数学模型,提出了采用聚类分析最短距离分配法将多配送中心车辆调度问题动态地分解为多个单配送中心车辆调度问题进行求解的策略。基于求解单配送中心车辆调度问题的竞争决策算法,设计了多配送中心车辆调度问题的分层算法,并进行了实验计算。计算比对结果表明,用本文设计的算法求解多配送中心物流配送车辆调度问题,不仅可以取得很好的计算结果,算法的计算效率较高,计算结果也较稳定,而且在聚类属性方面具有很好的扩展性。     

求解带软时间窗的车辆路径问题的改进遗传算法

带软时让窗的车辆路径问题(VRPSTW)是在基本的车辆路径问题(VRP)上增加了时间窗约束条件的一种更化形式，是一个典型的NP-难问题。通过引用一种新的编码方法、交叉和变异概率的自适应机制，构造一个改进的遗传算法来求解VRPSTW，并将求解结果与其他遗传算法比较。比较结果显示，该算法具有较好的性能。     

复杂信息条件下敏捷物流配送问题的动态分析

“合理物流配送”是敏捷物流得以实现的根本保证。但是，传统的车辆配送模型不适应敏捷物流的需要。在分析敏捷物流的特点和各种各样的复杂信息的基础上，提出复杂信息条件下的敏捷物流配送模型。结合排队论、组合优化的知识，提出了动态分析与确定的预处理相结合的的2段法对于新的配送模型进行求解。通过理论分析和大量的实验仿真及实际操作，证明模型的可行性和方法的有效性。     

求解带装载能力限制的开放式车辆路径问题的遗传算法

对带装载能力限制的开放式车辆路径问题的求解进行了研究,提出了一种用于求解该问题的遗传算法.对算法中几个关键操作的不同实现方式的性能进行了比较.给出了算法对标准测试算例的运算结果,并与文献中目前最好的结果进行了比较和分析.     

动态网络车辆路径问题:研究现状及展望

在介绍动态网络车辆路径问题发展历程的基础上，对其定义的范畴作了进一步的扩展，分析其具备的宏观及微观特征，并将动态网络车辆路径问题按照网络类型进行分类，总结近年来有关学者在建立模型及算法求解上的研究成果，最后分析该领域未来的发展方向。     

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.     

带软时间窗物流配送车辆路径问题的并行遗传算法

针对一般遗传算法在求解有时间窗车辆路径问题时初始种群的单一性,提出一种新的算法.该算法对不同的种群用不同的初始化方法--随机初始化法和构造初始化法,这种算法改变了过去那种种群内部的平衡.并将该算法所得结果与其他算法进行比较,表明该算法的合理性.     

单车场复杂情况下的车辆调度

针对单车场复杂情况下的车辆调度问题提出了一种改进的禁忌算法。该算法基于自然数编码，并且采用多初始解和全局禁忌表等技术，把不同的车型指标、路况信息、时间窗、容量、发车时间等约束通过控制车场插入和惩罚项加入到优化解中。本文介绍了此算法的原理，给出了具有代表性的算例试验结果和结果分析。实验表明，此方法对求解复杂情况下的车辆调度问题是有效的。     

卫星观测联合调度问题的VRP与JSP模型

针对一类具有车辆路线和加工调度混合特征的卫星观测联合调度问题，对车辆路线和加工调度两类常见的优化问题模型及其求解技术进行了比较研究，探讨了两类模型的相互转化形式及模型特征与求解技术问的相互关系，在此基础上，给出了一种可行的卫星观测联合调度问题的建模方式，并利用约束规划工具软件进行了实现。与其它形式模型的比较表明，所建模型的求解效率和质量更适合大规模卫星调度问题的实际应用需求。     

基于离散微粒群优化的物流配送车辆路径问题

提出一种求解物流配送车辆路径问题的离散微粒群优化算法。通过引入随机交换序、PMX算子使微粒群优化算法能够求解车辆路径问题这类离散组合优化问题。设计了求解车辆路径问题一种新的整数编码方案，并采用罚函数法处理约束条件。计算结果表明，该算法是解决车辆路径问题的有效方法。