战时车辆调度问题算法及应用分析

战时车辆调度是精确后勤的核心内容之一,对提高部队机动性和后勤保障能力具有重要作用.对战时车辆调度问题进行分析研究,提出一种快速、高效的算法.对战时多任务车辆调度组合优化问题,即NP-Hard问题进行求解.构造了一个两层搜索结构的遗传禁忌混合算法,该算法充分利用了不同领域搜索方法的优点,增强了算法在解空间中的搜索能力和运行效率.试验分析结果表明:所提算法能有效地解决战时多任务车辆调度问题;与基本遗传算法相比,该算法的优化能力、运行效率、可靠性均得到了提高.     

移动供应链实时调度模型及协同进化遗传算法

运用精确控制库存检查和车辆调度,实现了动态的供应链配送系统。整合供应链库存控制策略与车辆调度规划,建立移动供应链实时调度模型。该模型针对随机需求下的零售商最优订货,实现在途库存动态配送。在决策模型的基础上,设计协同进化遗传算法,解决模型组合优化过程中的约束满足问题。计算机仿真结果表明,实时调度模型可以有效降低整体供应链运行费用。     

有时间窗约束单车场单车型非满载车辆调度问题的遗传算法

有时间窗的车辆调度问题是一个典型的NP难题,一直成为运筹学与组合优化领域的前沿与研究热点问题,但传统的方法往往不能令人满意,利用遗传算法解决单车场单车型有时间窗约束的非满载车辆调度问题,构造了有创新性的染色体结构,并在遗传算法的迭代过程中与启发式算法交叉应用,现实应用中获得了很好的效果.     

公交区域车辆调度优化研究现状与发展

区域范围内车辆调度是以给定时刻表和一定数量的分布在各个车场的车辆为前提,在满足所有约束条件和相关规定的条件下,得出所需车辆最少或费用最小的车辆调度方案.区域范围内的公交车辆调度过程非常复杂,一直是公交领域研究的热点问题之一.本文在阐述车辆调度问题的基础上,对车辆调度问题的可行模型与算法的研究现状进行了综述,同时对公交车辆调度研究的扩展问题进行了分析.     

自动化立体车库存取车优化策略的研究

对立体车库而言,针对传统意义上的自动化技术,其只是利用相关技术将车辆进行自动的存取操作,但是没有考虑到实际使用中的耗时、耗能等指标,也没有考虑车辆存取的合理化、智能化、科学化.针对车库整体效率低、车辆存取时间不合理的问题,以提高立体车库的存取车辆作业效率和降低能耗为目标,提出三种调度原则.以排队论为基础,总存取时间为目标,建立三种调度策略的数学模型,并对其进行仿真实验,分析比较在不同策略下存取车时间的长短,得出最优的调度策略.进而将不同调度策略灵活组合起来,针对不同时间段采用不同的调度策略,可以有效地减少存取车时间.     

取货车辆动态调度问题求解策略分析研究

为了解决取货车辆动态调度问题的优化求解问题,本文分析了取货车辆动态调度问题的动态变化事件类型和每类动态变化事件的应对策略,在应对策略的基础上分析研究问题的滚动时域设置和求解策略设计. 结果表明,求解策略研究对取货车辆动态调度问题的优化求解有重要意义,并为深入研究其他类型动态车辆调度问题奠定了基础.     

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DNA进化算法的车辆调度问题

在建立一种物流配送车辆调度模型的基础上,针对传统启发式算法对复杂问题搜索效率低、易陷入局部最优的缺点,构造了DNA进化算法求解该问题。将其在个体变异操作中进行了一些改进,避免陷入局部最优。车辆调度问题(V SP)属于组合优化NP难题。采用V SP问题进行测试,仿真结果表明:该算法简单可行,与其他算法相比较,不但有很好的求解性能,而且具有更快的收敛能力与搜索能力。     

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。     

武汉市烟草配送路径及运力优化

根据烟草产品特点,针对武汉市现有的配送体系和地理特点,建立了配送路径及运力优化方案数学模型,并确定了配送路径优化设计静态和动态约束条件,所涉及到的问题是带有时间限制和车辆载荷限制的车辆路径问题.其解决方案是采用二阶段算法对配送路径进行先排线路再分组法,并应用带有载荷约束的单巨集切割法,将大规模VRP问题分为线路划分和单车线路优化2个子问题,有效地解决了配送路径和运力优化问题.并通过案例对模型和解决方案作了进一步分析验证.     

城市客运走廊公交行车间隔协调优化方法

为协调城市客运走廊公交线路运输能力,提出了一种公交线路协调调度模式,建立了以客运走廊运输服务效率最大化为目标、以公交基础设施通行能力限制和客运服务水平条件为约束的公交行车间隔优化模型.原问题转化为组合优化问题后,采用遗传算法进行求解.案例应用结果表明该方法有利于集约化配置客运走廊公交运能资源.     

CVRP中二维装载问题的研究

二维载重量限制的VRP（2L-CVRP）问题是一种新的组合优化问题,是VRP问题的一个现实延伸。2L-CVRP问题中包含了物流配送中的两个子问题：装载问题和路由选择问题。很多VRP的研究,往往只致力于在路由选择方面进行优化,而忽略装载问题。针对这个问题,本文阐述了三种常用的装载算法,通过提高车辆装载率,减少车辆数目,从而降低成本。最后给出了三种算法的实验对比。     

单车独占性带时间窗口装卸货问题的分析与算法

提出了一类广泛存在于运输领域的NP-hard组合优化问题——独占性带时间窗口装卸货(E-PDPTW)问题,给出了它的数学描述,分析了其性质并把问题简化为不对称带时间窗口旅行商问题(TSP),提出了求解单车E-PDPTW问题的两阶段快速算法,其时间复杂度只有O(n^3),测试结果表明了该算法的有效性和快速性。     

基于混合车型的灵活型接驳公交路径协同优化研究

为解决居民出行往返于居住地与换乘站间“最后一公里”的难题,研究了灵活型接驳公交路径规划问题。为保证接驳公交服务质量,构造乘客满意度函数将其量化。考虑混合车型联合调度对接驳车辆路径优化的影响,在给定预约需求和车队规模的前提下,以企业运营成本最小和平均乘客满意度最大为优化目标,建立基于混合车型的灵活型接驳公交路径协同优化模型,同时运用遗传算法求解模型。结果表明,采用多车型调度的算例最优适应度值优于使用单一车型的算例,说明该模型在路径优化方面具有可行性。     

基于改进差分进化算法的MVB周期调度表优化设计

多功能车辆总线(MVB)周期调度表的优化设计对提高列车通信网络实时通信的可靠性和均衡网络负荷具有重要作用.考虑到已有的多功能车辆总线周期调度表优化方案存在的不足,提出了一种基于改进的差分进化算法的优化设计方法.首先建立调度问题的数学模型,根据IEC61375-1国际标准和可调度性要求建立了优化目标和约束条件;然后根据周期调度表的生成特点对原差分进化算法的变异和选择阶段进行了改进,提出了适用于MVB周期调度的优化方法;最后通过仿真实验与现有优化算法进行比较,验证了本文所提的改进的差分进化算法对周期调度表的构建具有更佳的优化效果.     

软件测试的一种数学优化方法──由Fokker Planck方程得到的Markov链算法

从数学优化角度对软件测试问题进行探索性研究，将软件测试中的结构测试问题转化为一个组合最优化问题，然后利用Ｆｏｋｋｅｒ－Ｐｌａｎｃｋ方程的离散形式而得到的Ｍａｒｋｏｖ链为基础的一个算法求解．最后给出了几个测试实例的部分数值结果。