有时间窗的车辆路径问题及改进禁忌搜索算法

基于改进的禁忌搜索算法求解有时间窗的车辆路径问题,建立了该问题的通用数学模型.改进算法中,在随机构造的多个可行解中挑选较好的解作为初始解,采用2-opt方法生成邻域,并构造了动态禁忌表,使禁忌表的大小和结构随搜索过程发生改变,提高了整体寻优能力.仿真实验证明了算法的可行性、有效性和优越性.     

有时间窗配送车辆调度问题的禁忌搜索算法

在对有时间窗配送车辆调度问题进行描述的基础上,建立了该问题的基于直观描述的数学模型.通过设计一种新的解的表示方法构造了求解该问题的禁忌搜索算法,并以21个节点的运输网络为例进行了实验计算.计算结果表明,用作者设计的禁忌搜索算法求解有时间窗配送车辆调度问题,不仅可以取得很好的计算结果,而且算法的计算效率较高,收敛速度较快,计算结果也较稳定.     

一种带时间窗车辆路径问题的混合蚁群算法

针对带时间窗车辆路径问题求解时蚁群算法存在容易陷入局部最优,而遗传算法初始种群的优劣对算法有效性存在直接影响,提出一种混合蚁群优化算法。算法首先在蚁群算法的节点选择概率公式中引入时间窗因素,以得到初始种群,然后通过遗传算法的交叉算子和变异算子对初始种群中的较优路径进行交叉和变异操作,从而得到更优的路径。通过Matlab环境下对文中混合算法进行仿真实验,在车辆利用率和路径规划上效果明显,表明了算法的高效性,同时混合算法可以避免陷入局部最优。     

有时间窗车辆调度问题优化研究

电子商务物流企业将面临的是多批次、小批量、时间要求高、需求个性化的现代化市场.此时,配送车辆类型的选择、运输时间考虑、人员和车辆日常使用费用和加班费用、配送成本与配送线路选择,这些与传统的车辆调度有很大的差别,而且关系复杂、难以精确估算.因此,考虑电子商务环境下的物流配送特殊性,将传统车辆调度模型进行修改,为降低配送成本,将目标函数改为基于费用最小,即考虑到正常和加班的车辆行驶费用、车辆等待费用和人员费用等,同时,为提高配送服务质量和提高市场竞争力,将时间窗设为硬时间窗.由于车辆调度问题是NP难问题,采用改进遗传算法进行优化求解.     

禁忌搜索算法求解带时间窗和多配送人员的车辆路径问题

【目的】为了求解带时间窗和多配送人员的车辆路径问题,建立了该车辆路径问题的数学模型,并采用禁忌搜索算法进行求解。【方法】首先松弛车辆载重和顾客时间窗约束,在目标函数里面引入相应的惩罚成本;接着,使用贪婪算法生成初始解;最后,设计禁忌搜索算法求解该问题。在禁忌搜索中,使用了插入、删除、移动、交换等算子搜索邻域解空间,并使用扰动算子进一步加大搜索范围。为了验证禁忌搜索算法的有效性,对修改的Solomon标准测试问题进行求解,并与CPLEX的优化结果进行比较。【结果】在小规模算例求解中证实了禁忌搜索算法的准确性,在标准规模算例求解中证实了该算法的高效性。【结论】所提出的禁忌搜索算法能够有效解决带时间窗和多配送人员的车辆路径问题。     

考虑软时间窗的同时送取货随机旅行时间车辆路径问题

考虑车辆总旅行时间约束和车辆载重限制以及客户对服务时间窗的要求,研究带有软时间窗的同时送取货随机旅行时间车辆路径问题（STT?VRPSPD）,建立机会约束规划模型。将禁忌搜索算法与分散搜索算法相结合,构建混合分散禁忌搜索（HSTS）算法,并采用C?W节约算法生成初始解。基于经典的Dethloff算例和Solomon时间窗生成方法,分别生成包括50个客户、200个客户各20组算例,算例测试结果验证了混合分散禁忌搜索算法的有效性。     

带时间窗的多配送中心多车型车辆调度问题

在研究大规模的多配送中心多车型的车辆调度问题的基础上增加了软时间窗约束。先针对模型利用重心法将客户分配到不同的配送中心,然后对各个分配送中心应用改进的节约算法进行求解,最后对算法进行算例仿真验证算法的可行性和有效性。     

基于遗传算法的带时间窗邮政车辆路径问题研究

针对带时间窗约束的邮政车辆路径问题,建立了带时间窗约束的最小车辆运输费用模型,考虑了车辆装载容量、时间窗、往返货物归集等约束条件,针对四川邮政11个市局的实际邮路安排问题,利用遗传算法对模型进行了求解计算和优化对比分析。优化结果表明,在目前邮路安排的基础上可以节约派车数、降低总费用、缩短实际邮运里程。     

求解软时间窗车辆路径问题的一种新方法

车辆路径问题属于组合优化领域中的NP–Hard问题.针对带软时间窗的车辆路径问题,提出了一种区域划分—路径优化的数学模型.首先结合最小支撑树算法能产生全局最优解的优点,将客户划分为若干个子区域.然后再结合贪婪算法简单迅速的特点,对每个子区域中的路径进行优化.实验结果表明,该算法收敛速度快、搜索成功率高.     

具有双重时间窗约束的作业车间调度算法

为解决实际生产调度中等待时间受限引起的工件加工时间窗约束和设备能力有限引起的机器可加工时间窗约束,以工件完工率最大为优化目标,建立了具有双重时间窗约束的作业车间调度模型,提出了求解该模型的基于启发式规则的禁忌搜索算法。在分析优化目标与约束条件关系的基础上,提出了工件选择和机器分配的启发式规则,并利用启发性规则生成初始调度方案;设计具有块邻域结构的禁忌搜索算法,减小了邻域规模,通过迭代优化最终获得较优的调度方案。选择多种不同规模的算例与传统算法进行对比分析,实验结果表明了所提算法的可行性和有效性。     

求解带时间窗车辆路径问题的混合智能算法

基于布谷鸟搜索算法和单亲遗传算法,设计了一种求解带时间窗车辆路径问题的混合智能算法.该算法首先对客户位置进行聚类分析,然后再进行各区域的路径优化.混合智能算法不仅改进了布谷鸟搜索算法中当鸟卵被鸟窝主人发现后需要随机改变整个鸟窝位置的操作,同时引入的单亲遗传算法加快了最优配送路线的搜索速度.分析和比较了混合智能算法与布谷鸟搜索算法的计算复杂度.最后采用国际通用标准测试集Benchmark Problems进行测试.结果显示,混合智能算法是求解带时间窗车辆路径问题的一种有效算法.     

改进遗传算法求解有时间窗车辆路由问题

为了有效求解带有时间窗的车辆路由问题,在标准遗传算法的基础上,引入两代竞争近距淘汰选择算子,用欧氏距离来判断个体之间的距离作为个体的相似程度,相似程度高且适应度差的个体被淘汰,并辅以循环交叉算子和插入变异算子,构造出了一种改进的遗传算法.仿真实验表明,改进的算法在迭代过程中能有效保持群体的多样性,避免出现早熟现象而陷入局部极值点,提高遗传算法的内在并行性.同时通过竞争淘汰,使局部搜索能力得到加强,加快了搜索速度.改进算法所计算出的结果优于用轮盘赌和自适应选择作为选择算子的遗传算法的结果.     

应用需求时间窗的柔性作业车间调度优化模型

为解决拉动式生产模式下准时交货给生产调度带来的困难,提出了一种基于需求时间窗的柔性作业车间调度问题优化方法。首先,根据工件的需求时间窗口,构建了一种以工件完工时间平均隶属度最大为目标函数的柔性作业车间调度问题优化模型。然后,针对模型提出并设计了一种基于多阶段混合变异的禁忌搜索算法。为增强算法收敛性,利用逆序变异和基因段交换变异找到较好的初解,在此基础上利用基因交换变异继续搜索优解。最后,通过在某多品种小批量生产车间的应用验证了该方法有效性。     

车辆路径问题(VRP)的一个启发式算法

提出了一个基于分区扫描方法和禁忌算法的车辆路径问题的启发式算法,并用一个例子说明其应用.     

一类带时间窗的行车路线的求解算法

本文对传统的节约算法进行改进,建立了带时间窗的行车路线优化选择问题的数学模型。并给出一具体实例来展示此算法的原理及解题过程。通过实例可以看出,此种算法具有易于计算机实现,易于调整,方法易行、效果理想等优点,能够很好地解决有时间约束的车辆路线安排问题。     

动态车辆路径问题的算法研究

借鉴动态问题中的时间点、时间段等概念,建立了动态车辆路径问题模型,将动态VRP转化为在若干连续的时间段内的相对确定性的静态VRP,为动态VRP的研究提供了一种新的方法.并设计了基于节约法和禁忌搜索的混合算法,从而提高了对动态车辆路径问题求解的效率.     

软时间窗与随机航行时间的不定期船舶航线规划

为优化航线设计,降低船舶企业运营成本,在研究VRP(Vehicle Routing Problem)的基础上,将其方法扩展应用到不定期船舶调度问题,船舶运输需要在路径优化时同时考虑不确定航行时间及需求时间窗,用线性近似的方法来消除不确定航行时间的影响,通过惩罚函数的引入表示需求时间窗,建立充分考虑时间因素的数学模型,以总成本最小为目标.运用扫描法和禁忌搜索算法,将问题分为二个阶段,第一阶段,通过扫描法将VRP转化为TSP(Traveling Salesman Problem),然后用禁忌搜索算法解决TSP,通过算例证明了提出算法的有效性,为实际不定期船舶的航线规划提供了参考.     

带时间窗的快递包装回收车辆路径优化研究

为解决大量快递包装给社会环境带来的一系列问题,优化快递包装及回收车辆路径,降低回收成本,提高客户满意度是快递包装回收的关键。考虑到快递包装回收的现状,提出在回收过程中设置软时间窗来反映顾客的满意度。建立了运输成本、处理成本、回收成本、时间惩罚成本等成本最小化的数学模型。采用改进的遗传算法对模型求解,提出运用2点交叉法改进交叉算子,加快种群的寻优速度,同时提出2点互异改进变异算子,增加种群的多样性,并对算法的种群规模、变异概率、运输成本等进行了灵敏度分析。运用Matlab软件对算例进行仿真,在有无时间窗条件下,验证了该设计的快递包装回收路径模型和算法的有效性。     

一种带软时间窗的物流配送中心车辆路径问题的模型与算法

针对单配送中心带时间窗的车辆路径问题,将时间约束折算为惩罚费用,在时间、车辆体积和载重约束的条件下,建立了一种带软时间窗的物流车辆路径总费用最小数学模型。同时在遗传算法的基础上加入记忆功能和退火操作,采用带有记忆的遗传模拟退火算法求解此模型,并将优化结果进行比较。结果表明,该算法收敛速度快、搜索领域宽,能取得较高质量的最优解。