厂内甩挂运输中车辆同步调度问题及求解

为了提高大型制造企业厂内运输中车辆的使用效率,文章提出了一种新的甩挂运输调度方案。综合考虑厂内运输任务的特点和空挂车的调度需求,设计了牵引车、空挂车、重挂车在同步调度下的运输方案,建立了带硬时间窗的牵引车、挂车同步调度模型;根据空挂调度和重挂调度设计了求解牵引车挂车路径问题的禁忌搜索算法,设计基于贪婪算法的车辆选择策略用于作业序列的解码;最后通过求解某钢铁企业厂内甩挂运输网络算例,验证了牵引车、挂车同步调度模型的正确性和算法的有效性。     

甩挂运输车辆调度模型及节约算法设计

采用整数规划方法建立了带时间约束的甩挂运输车辆调度模型。由于该问题的复杂性,在实际问题中若采用精确算法往往不能实现求解,因此提出了增加新策略的调整节约算法。仿真结果和实际案例运算表明,该算法是很有效的,比原来的传统运输方式更优,可以满足较大规模的甩挂运输车辆调度问题。     

黄金正弦模拟退火算法求解低碳有能力约束的车辆路径问题

针对模拟退火算法局部搜索能力不强、收敛速度慢,以及接受准则的盲目性等弊端,提出一种基于黄金正弦的模拟退火算法。首先采用黄金正弦算法的遍历特点优化模拟退火算法的初始值,然后对模拟退火算法的邻域搜索进行扩充,增加基于概率的多种算子邻域搜索和记忆装置,适当提高退火温度等措施,很大程度上提高了算法的全局优化性能。通过物流运输实例对低碳和成本节约型的多目标有能力约束的车辆路径问题(capacitated vehicle routing problem,CVRP)模型求解,以寻找环境友好型绿色路径。实验仿真表明,该混合算法具有很好的优化性能,对于求解此类车辆路径问题具有很好的优化效果。     

基于混合遗传算法的车辆优化配置的数学模型

研究了物流运输系统车辆数优化问题的数学模型,构造出了模拟退火算法的能量函数,根据该函数可以求最优车辆数,又可以求最优车辆数下的最优行驶路径。用遗传模拟退火算法实现了车辆数的优化计算与路径优化计算。     

危险品关联运输调度问题的优化设计

针对带硬时间窗的关联运输调度问题(Incident Vehicle Routing Problem with Hard Time Windows,IVRPHTW),联系实际应用中危险品的车辆路径问题,介绍了混沌遗传算法的基本原理,并对其进行改进,自适应地调整交叉概率和变异概率,引进了模拟退火机制,并用改进的算法来对IVRPHTW求解,然后与遗传算法求解此模型的结果相比较。实例证明该算法求解危险品的关联运输调度问题是可行的,且优于传统的遗传算法。     

露天煤矿车辆的不确定调度模型与优化求解

以内蒙古一露天煤矿为研究对象,对露天矿车辆调度过程中的关键时间参数进行统计分析,确定其随机性,建立车辆调度的不确定模型.在对不确定调度模型优化分析的过程中,训练神经网络逼近函数,对于粒子群算法容易陷入局部收敛的缺陷,结合模拟退火算法的局部搜索技术,得到模拟退火算法和粒子群算法相结合的混合智能算法.计算实验结果证明该算法的有效性和优越性.     

基于混合量子遗传算法的外贸企业物流配送车辆优化调度

为了提高外贸企业物流配送车辆调度能力,提出基于混合量子遗传算法的外贸企业物流配送车辆优化调度算法。构建外贸企业物流配送车辆路径规划的地图网格模型,采用混合量子遗传算法进行外贸企业物流配送车辆调度的信息模拟,构建外贸企业物流配送车辆的移动规则模型,进行外贸企业物流配送车辆调度的路径规划。结合信息素导引方法进行外贸企业物流配送车辆优化调度的自适应控制,构建外贸企业物流配送车辆优化调度的混合量子遗传进化寻优模型,根据混合量子遗传路径约束寻优方法构建外贸企业物流配送车辆优化调度的人工智能算法,实现外贸企业物流配送车辆优化调度和人工智能控制。仿真结果表明,采用该方法进行外贸企业物流配送车辆调度的寻优能力较好,路径规划能力较强,提高了车辆调度效能。     

基于装载能力约束的集货车辆路径问题研究

针对物流货运过程中,集货车辆在规定时间内从各配货站集货后回到中心货站进行分类运输问题建立了多目标组合优化模型,并设计了相应的算法。通过实证模拟的方式检验了所提出了基于装载能力约束的集货车辆路径优化方案,为物流中心集货车辆的优化调度提供理论指导和实际借鉴作用。     

多车型集配货一体化车辆路径问题研究

针对客户存在收货和发货双重需求的物流配送问题,讨论具有多种车型的集配货一体化车辆路径问题。在综合考虑各车型的固定成本和可变配送成本的前提下,以总成本最小为目标,以尽可能提高车辆满载率、减少出行次数为思路,构建多车型集配货一体化车辆路径优化模型。基于最小插入费用法设计初始可行解生成算法,通过引入基于概率的多算子邻域操作、最优解记忆装置、多准则终止原则对模拟退火算法进行改进,给出求解思路。设计算例并对多车型单/双向集配货模型的求解结果进行比较,以验证模型的实用性和算法的有效性。研究结果表明:使用改进后的模拟退火算法对构建的多车型集配货一体化车辆路径问题模型求解更直接简便,对多车型集配货一体化车辆路径优化后能有效降低配送成本。     

考虑时间窗因素的物流配送车辆调度优化

根据物流配送中车辆调度的实际,综合考虑配送中心装货的时间和用户的时间窗,建立了物流配送车辆调度优化的数学模型,并根据模型特点,设计了基于模拟退火算法的求解方案,通过实例验证该数学模型和算法的实用性和有效性。     

开放式关联运输调度问题的研究

针对带软时间窗的开放式关联运输调度问题（ Open Incident Vehicle Routing Problem with Soft Time Windows, OIVRPSTW）,联系实际应用中连锁店超市中货物供应的车辆路径问题,介绍了粒子群算法的基本原理,采用一种非线性动态自适应调节惯性权重因子的方法,使得惯性系数会随着粒子目标值的变化而自动改变,结合混沌搜索产生初始种群的方法,设计了一种混沌粒子群优化算法。同时也设计了引入了模拟退火机制的混沌遗传算法,自适应地调整交叉概率和变异概率。并用这两种算法来对OIVRPSTW求解,然后与基本的遗传算法求解此模型的结果相比较。实例证明用混沌搜索产生初始种群的方法在求解此类开放式关联运输调度问题是可行的,能取得令人满意的效果。     

可变线路式公交的两阶段车辆调度模型

针对可变线路式公交设计了一种可同时处理预约需求和实时需求的两阶段车辆调度模型.第1阶段模型以预约需求为服务对象,建立了以乘客出行成本和车辆运营成本最小为目标的路径优化模型,采用模拟退火算法对模型进行求解,获得车辆初始行驶路径方案.第2阶段模型以实时需求为服务目标,在原定行驶路径方案上利用启发式插入算法将4类乘客排入车辆行车计划中.基于实例的仿真试验验证了两阶段车辆调度模型的可行性,结果表明:通过提高乘客预约出行比例的方式可提升系统性能,本例中当乘客需求量达到25人/h、预约出行比例达到70%时,系统整体性能相较于纯动态需求条件下提升近10%.     

基于改进遗传退火算法的高速公路巡逻车路径优化调度

为了合理分配有限的高速公路巡逻车资源,构建了确定型高速公路巡逻车路径及调度优化模型。探讨了有限巡逻车资源路径、调度优化建模问题;构建了以全覆盖模型为基础,以事故响应时间最小为目标的优化模型。将连通的路径作为染色体,基于MATLAB对改进的遗传退火算法进行编码,采用动态交叉及变异概率,在交叉变异后子代更新中引入模拟退火算法Metropolis准则;并在改进的遗传退火算法中加入动态规划算法对巡逻车进行分配。以Sioux Falls路网及数据,对MATLAB编码的遗传退火算法进行验证,计算结果与两种情景假设及模拟退火算法优化结果作比较。结果表明:改进的遗传退火算法求解结果比相应的情景假设求得事故响应时间分别减少了23. 35%与28. 28%;与模拟退火算法求解结果相比,该方法具有更好的寻优效果及计算效率。MATLAB编码的改进遗传退火算法对中大型路网路径、调度寻优效果较好。     

基于改进分散搜索算法的无人机路径规划

针对在敌情信息不明环境中无人机侦查路径规划问题,建立了车辆路由问题模型(VRP),提出了基于分散搜索的改进混合搜索算法.基于Bayes方法计算出点到点之间的威胁概率,并生成了一个赋权图,将无人机路径规划问题转化为车辆路由寻优模型.采用混合路径规划算法求解.该算法将模拟退火嵌入到分散搜索算法的框架中,充分利用了分散搜索的全局搜索能力与模拟退火的局部搜索能力来优化无人机的侦查路径,混合算法在保证时效性的同时提升了求解的质量.仿真结果验证了算法的有效性.     

改进的粒子群算法及其在带软时间窗车辆调度问题中的应用

针对微粒群优化算法容易陷入局部极值的缺陷,提出多相粒子群优化算法(Multi-pha-ses Particle Swarm Optimization,MPSO).建立了带软时间窗车辆调度问题数学模型,并将该方法运用于带软时间窗车辆调度路径优化.根据多相粒子群并行搜索的思想,给出MPSO算法在带软时间窗物流配送车辆调度路径优化的实现流程.仿真结果表明:多相粒子群算法可以快速、有效地求得车辆路径问题的优化解,是一种求解带软时间窗车辆路径问题的较好方案.     

集中通勤接送服务的车辆路径与调度模型及算法

基于最优化理论与方法,对集中通勤接送服务的车辆路径与调度问题进行了研究,以节约运营成本、提高服务质量。由于该优化问题与传统的车辆路径规划有所不同,具有多目标抵达地、多车协作和多行程车次的特征事实,现有的模型与算法不能直接应用于该问题的求解。首次建立了集中通勤接送服务模式下以最小化运营成本为目标的车辆路径与调度问题的0-1整数规划模型,并开发了一种基于特征点的启发式算法求解该模型。在实证研究中,实验结果表明本文所设计的模型和算法是可行的、有效的。     

石油配送决策支持系统相关算法应用研究

石油配送决策支持系统关键的问题是路径优化以及车辆调度优化的实现问题．选取车辆调度问题的数学模型,阐述了两种问题的算法实现,讨论了所选两种算法的特点及优点．并给出车辆调度优化算法的实际算例．     

基于场站货物集散的甩挂运输服务动态定价策略

甩挂运输是一种高效的运输组织形式,是现代物流业的重要组成部分.本文从甩挂运输商的角度出发,研究了基于场站货物集散的甩挂运输服务动态定价策略问题,建立了甩挂运输商的收益模型,模型求解得到最优定价策略,最后得出最优价格是关于运量、时间、距离以及场站服务水平的函数.     

考虑硬时间窗的多船型海上穿梭油轮船队设计与调度同步优化模型

深入分析原油初采集疏运系统,将穿梭油轮船队的设计与调度问题抽象为考虑硬时间窗约束的多车型车辆路径问题.在确保各FPSO可在时间窗内获得服务的条件下,以观测期内原油运输总成本最低为目标,建立穿梭油轮船队设计与调度优化模型,同步优化穿梭油轮船队的设计(船型选择与船舶数量)与各船舶的航行路径.为求解该模型,基于列生成思想设计精确求解算法并进行数值实验.实验结果表明,本文提出的模型和算法可有效解决穿梭油轮船队设计与船舶调度的协同优化问题.     

基于遗传算法的航空装备备件送修调度优化

针对航空部队备件配送效率低的实际,构建了带时间窗的双向多目标备件送修调度优化模型。该模型放松了对时间窗的约束,通过优化车辆路径方案,在一定行车总时间和单车车载容量的条件下,能以最少的车辆投入满足各作战部队的需求,有效降低了部队的运输服务成本。为解决模型求解中车辆数量的不确定性和行车路径的多选择性等问题,改进了遗传算法的染色体编码和进化算子,提高了算法的效率。理论分析和仿真试验表明,该算法能有效解决多目标规划情形下航空作战部队备件送修任务。