基于模拟退火算法的硬时间窗配送车辆调度问题研究

基于现实中影响物流成本较大的配送车辆调度问题,构建了硬时间窗下的配送车辆调度问题数学模型。通过模拟退火算法对硬时间窗车辆调度问题进行了数值分析,得到了较好的计算结果和较高的计算效率,从而为今后更好地解决此类硬时间窗配送车辆调度问题提供了行之有效的研究方法。     

基于改进量子进化算法的末端配送任务动态分配模型

大多数物流快递企业的配送业务末端会按照固定的配送服务区进行配送任务分配,无法针对变化频繁、分布不均的动态配送需求进行合理的配送资源设置,造成了各个末端配送节点工作负荷不均衡的现象,并进一步导致了配送调度管理混乱等问题。针对末端配送任务分配问题建立了一种考虑配送成本,资源利用率以及工作量配比差异的配送任务分配模型,对量子进化算法进行改进。对此问题求解,提出采用量子群稳定度作为算法退出判定条件,来避免算法的早退与无效迭代问题,并引入量子变异与淘汰机制,加强了算法对可行解的搜索能力。实验结果表明,与按配送区进行分配的方案相比,算法给出的方案有效缓解了配送任务分配不均的现象,同时也有效降低了总体配送成本。相关模型和算法可以根据动态的配送需求合理地分配各个末端网点的配送任务,有助于配送业务的下一步配送路径优化和科学调度。     

大规模物流配送车辆调度问题研究

研究大规模物流配送车辆调度问题,提出其整数规划数学模型,把大规模配送车辆调度问题(VRP)转化为配送区域划分问题和单车线路优化问题2个子问题,用改进的基地启发式分区算法(ILBH)解决配送区域划分问题,运用混合遗传算法(GA NS)解决分区域后区域内的配送车辆的单车线路优化问题.此改进的2阶段算法有效地解决了大规模配送条件下,在可行时间内得到近似解或满意解的问题,该方法已在某物流企业中成功应用并取得了显著的经济效益,其成果在城市配送系统中具有普遍的适用性和应用推广前景.     

基于改进蚁群算法的集装箱装卸顺序优化研究

为缩短船舶在港时间,提高码头的作业效率,应用改进蚁群算法对集装箱装卸顺序的组合优化问题进行求解。首先结合柔性作业车间调度理论与集装箱装卸过程中船舶和岸桥的实际情形,建立集装箱装卸顺序调度模型;然后针对基本蚁群算法易出现早熟现象和收敛速度慢等问题,通过动态的改变信息素的挥发度与信息素强度,同时按照改进的信息素更新策略更新各路径的信息素,从而跳出局部最优;最后运用C#.NET语言对基于改进蚁群算法的集装箱装卸顺序问题进行仿真与步骤分析,验证了改进蚁群算法的有效性。实践证明,改进后的蚁群算法基本上克服了传统算法自身的不足,能够对集装箱装卸顺序优化,缩短作业时间。     

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．     

单装单卸模式下集装箱装卸系统集成调度优化

从考虑三阶段作业的整体调度出发,对集装箱码头装卸设备调度进行集成优化,考虑了码头集装箱装卸作业中的设备的特点,以最小化系统所有集装箱作业的总完成时间（makespan）为目标函数,建立了一个混合整数规划模型.另一方面,考虑到大规模情况下不易求解的问题,以减少设备阻塞时间和空闲时间为目标,设计了基于岸桥阶段作业能力的轮廓适合启发式算法,求得集装箱码头集成调度问题的近最优解.通过数据实验,验证了算法的可行性和优越性.     

基于混合遗传算法的物流车辆调度优化

针对遗传算法在求解车辆调度问题时容易出现早熟现象,导致求解精度不高的问题,本文用混合算法构建了物流配送总成本最小的目标函数。首先,定义了车辆调度问题的数学模型,在此基础上提出了一种遗传算法中对交叉和变异概率的自适应调整的方法。其次,通过局部搜索算法求得初始解,采用遗传算法初始解优化,并且在配送时刻改变以后,利用TS算法搜索最优解迅速的特点改进配送方案,最终求得配送时刻不断变化下的车辆调度方案。最后通过算例分析,得到本文提出的算法与单一局部搜索算法和单一TS算法相比,在求解精度、求解时间方面都具有更大的优越性。     

基于聚类和二分图匹配的物流派件调度方法

针对物流末端配送服务中派件调度时区域划分不合理、工作分配差异大的问题,提出"先分区,后排班"2阶段派件调度算法.首先利用GIS技术、Web技术和移动开发技术,构建了针对"最后1 km"配送的智能物流信息系统;在此系统内,基于k-medoids聚类算法,引入工作量均衡指标,依据实际路径距离,实现了"点面聚合,区域聚类"配送区域划分方法;应用二分图最大权匹配KM算法,实现了派件调度分配算法.在顺丰速运某网点的配送活动中进行试验,结果表明:2阶段派件调度算法的区域划分更加聚集,快递人员间的工作分配更加均衡,有效地提升物流网点的服务效率.     

基于改进多目标布谷鸟搜索算法的 汽车装配线物料配送调度

考虑将电动车辆用来进行基于点对点配送策略的汽车装配线的物料配送,提出了改进多目标布谷鸟搜索算法. 首先,对该物料配送调度问题进行描述,在统筹考虑电量限制和准时化配送要求的基础上建立了以车辆数量和最长搬运时间作为衡量指标的目标函数,并开发了直接反映配送车辆和配送次序的融合编码机制. 然后,设计任务分配规则构造初始解,并在基于混沌动态步长的搜索过程中加入高斯变异和精英选择策略来提高算法的全局搜索能力和解的质量. 此外,开发两种局部搜索算子以强化算法深度寻优能力. 最后,仿真实验结果验证了该调度算法的可行性和有效性.     

基于模拟退火算法的场桥调度研究

集装箱码头的运作效率受场桥调度作业的影响很大,场桥调度合理与否对集装箱码头的整体运作效率具有至关重要的影响。高效的场桥调度方案不仅要满足给定配载计划下的种类和数量需求,而且要最小化场桥行走距离。为确定场桥的行走顺序和取箱方案,建立了以总完成时间最短为目标的场桥装载调度作业混合整数规划模型。分别运用启发式算法和模拟退火算法,对模型进行求解,并通过算例分析验证了算法及模型,表明模拟退火算法的结果要优于启发式算法,如当堆场数量为55个时,模拟退火算法要比启发式算法节约46 min,随着贝和集装箱类型的增加,模拟退火算法可节约更多的时间,同时还减少了龙门吊行走的路径,从而有效地提高了集装箱码头的运营效率。     

集装箱支线运输航次调度优化

为优化集装箱支线船舶运输调度,在分析其特点的基础上,提出航次串的概念,并利用其对集装箱支线运输船舶调度问题进行建模,开发了集采用深度优先搜索算法得到航次串组合及采用混合整数规划(MIP)模型求解航次串与船舶最优匹配于一体的两阶段混合算法.实证研究证明了模型及算法的有效性.     

考虑转移策略的物料配送和空箱回收集成优化

为了降低飞机移动装配线物料供给成本,构建了考虑转移策略的物料配送和空箱回收集成决策模型并设计了求解算法。在配送和回收任务调度的基础上引入了转移任务和线边物料存放的决策,以最小化小车出行成本为目标建立了数学模型并设计了一种以混沌差分进化算法为框架的双层迭代算法。算法上层对配送物料的分批进行搜索,综合考虑小车装载能力和线边空间约束,通过启发式算法对配送小车的发车时间和线边存储位置进行决策,结合转移小车的线边循环运作方式,设计了修复算子对调度和存储方案进行再优化;算法下层对无法即时装载的空箱组批进行搜索,使用转移调度算法进行解码。通过数值实验验证了该模型和算法的有效性。     

飞机移动生产线物料配送与线边存储集成优化

为了解决飞机移动生产线中多并行作业物料的供给问题,构建了飞机移动生产线物料配送与线边存储集成决策的模型并设计了求解算法.在物料组批和小车调度的基础上,引入了物料在线边空间的存储决策,建立了以小车出行趟数最小化为目标的数学模型并设计了一种以免疫算法为框架的启发式算法.在免疫算法较优的全局搜索能力下,综合考虑小车的配送能力与线边空间的重复使用、共享等因素,使用反向动态小车调度算法和物料存储前瞻算法对物料的组批方式、配送时刻和在线边的存放位置三类变量联合进行决策.对提出的算法进行了数值实验,实验结果证明了模型与算法的有效性.     

基于启发式算法的自动化跨运车作业调度

针对自动化集装箱码头自动化跨运车(automated straddle carrier,ASC)的调度问题,首先建立混合整数规划模型,基于ASC可以独立完成集装箱在岸边和堆场之间的运输作业这一特性,将自动化集装箱码头ASC的作业调度问题转化为同时取货送货问题,并提出一种先完成先执行(first finished first insert,FFFI)启发式算法进行求解,实现集装箱任务分配,确定ASC的作业序列,计算每辆ASC的使用率.最后,通过改变集装箱任务数和ASC数量验证该算法的有效性和可行性.     

智能化物流配送调度优化平台设计及实现

针对现代物流配送所具有的信息化、智能化特征,结合典型企业对智能化配送调度优化平台的实际需求,综合采用GPS、GIS、运筹优化算法、无线网络通信技术等多种技术,设计并实现了服务于物流配送企业的智能调度优化决策支持平台,能够对配送资源、线路、调度和作业流程进行模拟优化,从而为科学制定调度计划、组织合理配送线路等提供决策参考依据.     

基于循环配送策略的汽车装配线物料配送调度方法

为有效解决基于循环配送策略的汽车装配线物料配送调度问题,进行了改进型免疫克隆选择算法的调度方法研究.首先,建立了数学规划模型,以最小化计划期内所有工位的线边总库存为优化目标,并提出了改进型免疫克隆选择算法.在算法设计过程中融入了模拟退火算子和邻域搜索算子,分别对克隆种群和记忆库进行操作,以克服传统免疫克隆选择算法易陷入局部最优、搜索深度不足等缺陷.最后进行了仿真实验,表明该算法是有效、可行的.     

基于遗传算法的物流配送车调度优化算法

介绍电子商务物流信息平台中配送车调度问题的解决方法,阐述遗传算法在物流配送问题上的应用缺点,并提出一种基于遗传算法的物流配送车调度的优化算法.     

改进的NSGA-Ⅱ算法的柔性物料搬运策略

针对传统的装配车间拉动式物料配送存在拣货效率低和配送成本高的问题,提出了以搬运机器人为中心的柔性物料配送策略.建立了以完工时间、延期时间、负载和能耗等目标最小化的多目标多机器人协作配送调度模型;并结合模型特点提出了一种改进的非支配排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithm-II,NSGA-Ⅱ),对算法的流程、编码方法和遗传算子进行了设计和改进.最后以某汽车部件装配车间为例,运用改进的NSGA-Ⅱ算法对所建模型进行求解,并与经典的NSGA-Ⅱ算法进行了对比分析,验证了算法的可行性和有效性.结果表明,改进的NSGA-Ⅱ算法在求解柔性物料配送问题时具有更优的性能.     

基于Memetic算法的集装箱码头泊位应急调度策略

针对集装箱码头因船舶压港产生的应急调度问题,提出一种基于Memetic算法的泊位应急调度策略.首先,通过人机交互方式确定一系列不同长度的恢复时间;其次,在每段恢复时间内采用Memetic算法对相应船舶集合进行重调度,以实现甩港船舶数最少的优化目标;最后,通过综合分析恢复时间和优化结果确定最终方案.试验结果表明,该优化策略可使集装箱码头在尽量完成船舶作业的同时,以最快速度恢复到正常生产秩序,可供集装箱码头应急决策时参考.     

集装箱港口集疏运调度系统作业模式的仿真分析

为解决复杂的集装箱港口集疏运系统多阶段动态调度的问题,借鉴柔性制造系统(FMS)生产调度问题的研究方法,提出了由集装箱集疏运问题向FMS生产调度问题转化的方法和模型;分析了各个阶段动态调度的决策点和决策规则,提出了基于规则的方法实现集装箱集疏运系统的实时动态调度,为集装箱码头调度问题的研究提供了新思路和新方法.利用WITNESS仿真工具分别模拟了面向作业线的静态调度和面向作业面的动态调度两种集装箱集疏运调度模式,结果表明,动态调度模式的效率提高了约9.66%.