限时配送业务中的商品配送路径选择问题

在多商品网络问题的基础上考虑了商品的在途运输时间及商品在物流节点的作业时间、等待时间,建立了限时配送业务中的商品配送路径选择模型,设计了基于最短路问题的模拟退火算法,以数值试验证明了模型及算法的有效性.     

基于蚁群算法的物流配送路径优化研究

在实际生活中,如何选择最优的物流配送路线是物流车辆调度系统中最重要的问题之一。首先,针对物流配送路径优化问题,充分考虑了车辆路径的约束条件,以成本最小化和最大限度减少碳排放量构建了一种路径规划多目标优化模型;然后利用蚁群算法对其进行了求解,该算法在问题空间的多点同时开始独立的解搜索,保证了算法具有较强的全局搜索能力,并且具有较强的鲁棒性;将该算法应用到实际问题上运用MATLAB软件进行实验仿真,计算出最优的车辆配送路径方案;仿真结果表明:该模型和算法能较好地解决相关物流配送路径问题,从而提高物流服务的质量。     

基于混合遗传算法的应急物资配送路径优化

为解决突发事件下应急物资的配送路径优化问题,以配送车辆的固定成本、运输成本、违反最大载重量以及右时间窗的惩罚成本之和最小为目标,构建了带时间窗约束的应急物资配送路径优化模型;通过将遗传算法与节约算法、大规模邻域搜索算法相结合,设计出了一种混合遗传算法对模型进行求解;最后用算例仿真验证了模型和算法的可行性。实验结果表明:设计的混合遗传算法在求解过程和求解结果上都比标准遗传算法更优,可见能够为解决应急物资的配送路径优化问题提供科学的决策依据。     

带目标权重的物流路径优化研究—基于模拟退火蚁群算法

物流路径优化问题是物流研究领域十分重要的研究课题。针对物流企业对物流配送时间、距离以及运输成本的要求不同,建立带目标权重的物流路径数学模型,物流企业可对目标权重进行赋值进而满足自身的需求。针对基本蚁群算法易陷入局部最优以及收敛速度慢的缺陷,对基本蚁群算法的转移规则和信息素进行改进,然后在改进的基本蚁群算法中融入模拟退火算法思想,建立模拟退火蚁群算法。实验结果表明:模拟退火蚁群算法能搜寻到比基本蚁群算法更优的综合成本,且收敛速度更快,同时也表明模拟退火蚁群算法的可行性及数学模型的合理性。     

适于配送车辆导航路径规划的改进型粒子群优化算法

路径规划在车辆导航系统中具有举足轻重的作用,是配送车辆导航系统中的一个重要的模块。为解决物流配送车辆导航中的路径规划问题,文章以点对点模型为基础,对基本粒子群优化算法在初始种群的产生方法和种群的进化策略方面进行改进,提出适于配送车辆导航中路径规划点到点模型的改进型粒子群优化算法,并通过仿真试验验证算法的有效性。结果表明该算法具有快速的运算能力和较好的收敛性。     

基于改进布谷鸟算法的配送车辆路径优化方法

针对配送车辆行驶路径选择不合理、配送效率降低等问题,提出基于改进布谷鸟算法的配送车辆路径优化方法。遵循路径最短配送原则,构建目标函数,为简化模型结构,设置路径优化的相关约束条件,保证每个需求点只能被配送一次,车辆必须在最大距离负荷范围内行驶,建立路径优化模型;分析经典布谷鸟算法的鸟巢位置更新过程,添加调整因子,引入动态惯性权重;通过布谷鸟搜索算法求解优化模型,经过种群初始化、鸟巢位置更新等过程不断寻找全局最优解,当满足迭代停止条件时,输出最佳优化方案。实验证明,该方法搜索能力强,解集分布均匀,能确保配送路径最短,提高配送效率。     

基于蚁群算法的生鲜电商冷链低碳配送路径优化研究

针对生鲜电商冷链物流“最后一公里”末端配送环节存在的成本高、响应速度慢等问题,综合考虑该过程中的固定成本、运输成本、制冷成本、碳排成本、惩罚成本等,建立以总成本最低为优化目标的生鲜电商低碳配送模型。通过改进初始信息素分布和信息素更新方式优化蚁群算法,实例验证结果证明了上述模型和优化算法的有效性,进一步通过MATLAB求解得到车辆配送的最优路径,为生鲜电商冷链的低碳配送决策提供参考。     

基于哈里斯鹰算法的两级冷链配送路径优化

农产品供应链是农产品流通现代化的重要体现。随着生活水平的提高,人们对生鲜农产品的需求逐渐增加,农产品供应链冷链配送压力不断增大,农产品包装也随之造成严重的环境污染。文章基于对包装二次利用的考虑,以车辆固定成本、车辆运输成本及制冷成本最小为目标,构建考虑客户满意度的两级生鲜农产品冷链车辆路径优化数学模型,融合变邻域搜索机制的离散哈里斯鹰算法对该模型进行求解,使用迭代贪心算法和随机方法生成初始解,然后使用设计的搜索算子寻优。通过仿真实验对提出算法与其他算法和数字优化技术（CPLEX）进行对比,验证了文章提出的改进哈里斯算法可行性、高效性及稳定性,对城市限行下农产品冷链配送路径优化问题研究具有一定的意义。     

共同配送选址-路径优化模型与算法

以北京市奶制品配送问题为场景,研究了共同配送选址-路径优化问题。建立了两层级带容量约束的共同配送选址-路径问题的混合整数规划模型,设计了求解模型的三阶段算法。第一阶段采用基于遗传算法的带容量限制的K-means聚类方法,将客户划分为若干客户集;第二阶段计算每个备选配送中心为每个客户集提供服务的最优配送路径及成本,在此基础上将共同配送中心选址与第二层级配送路径优化问题简化为配送中心选址和客户集分配问题,建立数学模型并利用Lingo软件求解;第三阶段确定从物流中心到共同配送中心的最优配送路径。通过对比两大品牌奶制品在北京地区各商超的单独配送与共同配送成本,验证了模型和算法的合理性和有效性。研究结果为解决不同类型产品共同配送网络优化等问题提供了决策依据。     

基于模拟退火遗传算法的板材优化下料

通过对板材优化下料问题的研究,给出了一种较为实用的具体的模拟遗传算法,该算法融合了遗传算法和模拟退火算法的优点,兼有遗传算法中种群个体、交配、基因、遗传、变异等淘汰劣质解的操作,也有模拟退火算法中冷却进度表和接受概率等寻优控制技术,可以更好地实现板材下料问题的快速求解。     

一种求解TTP问题的SAGA算法

分析了高校课程表编排中涉及的各种约束条件和特殊要求,给出了一种求解TTP问题的模拟退火遗传算法(SAGA),并且对遗传算法中的交叉、变异操作采用自适应方式进行了改进,提高了算法在解空间中的探索能力和效率.数值实验证明了该方法的有效性和可行性.     

模拟退火遗传算法在电力系统无功优化中的应用

电力系统无功优化是保证系统安全、经济运行的一项有效手段.针对常规遗传算法收敛速度慢、易早熟等缺陷,并结合电力系统无功优化的特点,在遗传算法(GA)和模拟退火算法(SA)的基础上,提出了更加有效的算法即模拟退火遗传算法.使用该文提出的算法对IEEE-14节点系统进行了无功优化计算,结果表明该模拟退火遗传算法应用于无功优化是合理可行的.     

基于遗传模拟退火算法的电磁齿轮结构参数优化

针对电磁齿轮优化设计属于多极值点非线性规划的问题,在分析了电磁齿轮结构参数与电磁性能关系的基础上,提出一种以体积最小为目标函数的电磁齿轮参数优化数学模型.采用在遗传算法中引入模拟退火算法接受准则的优化设计算法,较好解决了传统遗传算法局部寻优能力差和搜索效率不高的问题.用复合形法与本方法对比,对于电磁齿轮的体积,前者为原设计的60.49%,本方法为原设计的47.57%.算例表明所提出的方法具有良好的性能.     

基于遗传模拟退火法的马斯京根方程参数估计

提出一种用遗传退火算法估计马斯京根方程参数的新方法，在遗传算法中融入模拟退火算法，在每一代群体产生后，对各个个体独立地进行模拟退火过程，以其结果再作为下一代群体的个体，避免了简单遗传算法容易提前收敛的缺陷以及模拟退火法搜索较盲目的缺点，应用实例表明方法简便，直观，可广泛应用于解决多种模型的优化问题，特别在洪水预报方面有很好的应用前景。     

基于模拟退火遗传算法和AHP的选址研究

给出了关于配送中心选址的0-1混合整数线性规划模型,该模型要求在一些已知的备选点中选出一定数目的地点,作为配送中心;并求出配送网络中的物流量,使配送网络总费用最小.由于这类模型属于NP难问题,为更好的求解此类问题,提出了定量化的模拟退火遗传算法与定性化的综合评价法相结合来确定配送中心地址的方法.     

基于遗传模拟退火算法的移动机器人静态路径规划

采用多边形法描述了机器人的工作环境模型,应用简化编码长度的技术简化了工作路径编码方式.对于基于遗传算法产生初始路径种群后的各路径的适应值进行评价.经过多次交叉、变异,并借助模拟退火中Metropolis算法的随机移动准则制定了高效的温度更新函数,获得了从起始点到目标点的一条全局最优路径.最后在Visual C++环境中通过仿真验证了此算法的可行性和高效性.     

基于遗传算法的油田注水系统运行优化研究

本文以注水能效最小为目标函数,以水力平衡约束、注水量约束、注水压力约束等为条件,建立了优化到注水泵站的油田注水系统运行优化数学模型。根据该模型的特点,应用改进后的遗传算法求解约束优化问题的方法,对油田注水系统能效问题进行了优化研究,验证了此算法得可行性,并取得了较好的优化效果。 关键词：油田注水系统 遗传算法 约束优化     

遗传算法在PID控制器参数寻优中的应用

针对遗传算法易早熟收敛,对参数有较强的依赖性,而模拟退火法的搜索过程冗长的缺点,采用混合策略,在优化机制、结构和行为上结合两者的特点,提高算法的优化能力、效率和可靠性.在PID参数寻优中采用混合策略,将SA状态产生函数作为变异概率可控的变异操作,在高温下有较强的变异功能,在低温下有较强的趋化功能.仿真结果说明,混合策略在PID参数寻优问题中明显优于单一遗传算法和传统整定方法.进一步分析了PID参数寻优是一个多目标的优化问题,探讨了可行方向.     

基于混合遗传算法的多约束组播路由优化算法

针对目前多约束组播路由算法中存在的算法复杂,不能求出其精确解和运算量大,解不稳定等问题提出了一种新的组播路由优化算法,其核心是采用改进的遗传算法。该算法采用模拟退火算法与遗传算法相结合的方法,编码采用实数编码结构,交叉和变异概率适当选择,合理设计适应度函数。仿真结果表明,该算法是有效的,稳定的,比传统遗传算法性能优越,具有较强的实用性。