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为了求解卡车带挂车的车辆路径问题(truck and trailer routing problem, TTRP),提出迭代变邻域下降算法(iterated variable neighborhood descent, IVND).该算法首先使用T-cluster算法求得一个初始可行解.然后,设计了基于多邻域算子的变邻域下降搜索算法.在搜索过程中,借鉴"粒邻域"的思想定义了"受限邻域",同时设计了基于switch-vehicle-type算子的扰动策略.最后,选取国际上通用的Chao测试数据集(21个50~199个顾客规模的标准测试算例)对算法性能进行测试.通过与文献中其它4种算法比较,实验结果表明,提出的IVND算法可以在最短的计算时间内收敛到满意解,并且IVND算法结构简单、计算效率高、易实现,可以被灵活地扩展解决其它车辆路径问题和组合优化问题. 相似文献
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集货需求随机的同时配集货车辆路径问题(VRPSSPDD)是同时配集货车辆路径问题(VRPSPD)研究的进一步深化,由于该问题中集货需求的不确定性,使其较确定型VRPSPD问题更为复杂.基于预优化和重优化策略,构建了两阶段VRPSSPDD模型,预优化阶段基于随机机会约束机制以及车载量约束为客户点分配车辆,生成预优化方案;重优化阶段对失败点及其后续客户点进行线路调整.根据问题特征,结合变邻域深度搜索算法的深度搜索能力以及遗传算法的个体交流等优点,设计混合变邻域遗传算法,采用分离配送网络信息的编码方式,提出自适应种群搜索范围和自适应邻域搜索次数策略平衡算法迭代中的搜索深度和搜索广度的关系.通过多组算例以及企业配送实例验证了本文模型及算法的有效性. 相似文献
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在经典的车辆路径优化问题的基础上,考虑顾客有同时取货和送货的需求,且每个顾客都有独立的时间窗,研究带时间窗和同时取送货的车辆路径问题(VRPSPDTW)。提出模拟退火算法求解该问题,算法使用Residual capacity and radial surcharge(RCRS)算法求得初始解,通过模拟退火过程和4种局部搜索方法(路径内搜索:2-opt法和or-opt法;路径间搜索:swap/shift法和2-opt*法)进行优化,并选取Wang和Chen测试数据集中的15个算例对算法性能进行测试。测试结果表明,提出的模拟退火算法优于Wang和Chen的遗传算法,能有效地求解VRPSPDTW问题,并且可以被灵活的扩展解决其他车辆路径问题和组合优化问题。 相似文献
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针对道路行驶速度时变且软时间窗条件下的同时配集货车辆路径问题,以车辆派遣成本、时间窗惩罚成本以及车辆运输成本之和最小化为目标建立路径优化模型。根据问题特征设计了考虑时空距离的混合变邻域搜索遗传算法,采用时空距离对客户进行聚类生成初始解,提高算法求解质量;将变邻域搜索算法的深度搜索能力运用到遗传算法的局部搜索策略中,增强算法的局部搜索能力;提出自适应邻域搜索次数策略以及模拟退火的新解接受机制,平衡种群进化所需的广度和深度。通过多组不同规模的算例验证了本文模型及算法的有效性,研究成果不仅深化和拓展同时配集货车辆路径问题的相关研究,也为物流企业优化车辆调度方案提供理论依据。 相似文献
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求解多车型车辆路径问题的变邻域搜索算法 总被引:3,自引:0,他引:3
多车型车辆路径问题(FSMVRP)是车辆类型不同的车辆路径问题(VRP),基于变邻域搜索,提出一种启发式算法VNS_FSM求解FSMVRP。该算法设计了实现变邻域搜索中的"抖动"和局部优化过程的邻域结构组合,同时,还提出了一种新的车型调整策略。在通用的基准测试问题的实验验证了VNS_FSM算法的有效性,并给出问题G_07-G_12的正确解。实验结果表明,VNS_FSM算法能够获得大多数测试问题的已知最好解。与已有算法相比,VNS_FSM算法性能相当或更优。 相似文献
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《系统工程理论与实践》2021,(6)
针对多中心开放式同时配集货需求可拆分车辆路径问题(MDOSDVRPSDP),建立以车辆派遣成本、理货成本以及运输成本之和最小为目标的车辆路径优化模型.设计混合遗传算法(HGA)进行求解,利用混沌系统的随机性和遍历性生成初始种群,确保初始种群的多样性,引入扰动策略以及邻域规模减少策略,提高搜索效率,采用精英策略和轮盘赌混合的选择策略,平衡种群多样性与种群质量.通过多组算例对比,验证本文模型和算法的有效性.研究成果拓展了车辆路径问题(VRP)的相关理论,既可为解决MDOSDVRPSDP问题提供一种新思路,也可为物流企业的相关决策提供理论依据. 相似文献
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随机需求情形VRP的退火网络解法 总被引:22,自引:0,他引:22
随机需求情形下的车辆路由问题 ( VRP)是一种普遍存在而求解较为困难的运筹学问题 .模拟退火算法 ( SA)和 Hopfield神经网络解法是解决该问题的两个较好的方法 .本文采用一种改进了的平均场退火方法 ( MFA) ,该方法将模拟退火算法 ( SA)和 Hopfield神经网络解法相结合 ,加速了神经网络的收敛并具有与模拟退火算法 ( SA)相当的精度 . 相似文献
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针对需求随机的车辆路径优化问题,提出了一种基于SWEEP方法的改进车辆路径协作策略,构造了基于该策略的车辆任务量分配模型、设计了求解该模型的启发式算法。该策略采用SWEEP规则对基本车未完成任务的客户重新进行路径优化,然后利用SWEEP车服务这些客户,以缩短客户的服务时间、减少运输成本。应用此方法对24个不同规模的车辆路径优化问题进行了计算机仿真,结果表明,该任务分配模型和算法具有较强的适用性,改进的SWEEP协作策略能够有效地解决解随机车辆路径问题。 相似文献
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模糊需求车辆路径问题(CVRPFD)是对带容量约束车辆路径问题(CVRP)的扩展,属于经典的NP难题,其求解与需求确定CVRP区别较大,较为复杂,具有很强的理论和现实意义.基于先预优化后重调度的思想,提出一种新的两阶段变邻域禁忌搜索算法(VNTS)对其求解:在预优化阶段,基于可信性理论构建模糊机会约束优化模型处理客户点模糊需求,设计VNTS求解预优化方案;在重调度阶段,设计随机模拟算法模拟客户点实际需求,提出一种新的点重调度策略对预优化方案进行调整.算例实验表明两阶段变邻域禁忌搜索算法是一种求解CVRPFD的有力工具,点重调度策略调整效果较佳. 相似文献
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基于分解协调技术(DCT),根据启发式法,将用户分解为耦合和非耦合用户。针对解决此问题,使用传统协调参数收敛性差的问题,应用遗传算法(GA)设计了协调参数。对解决子系统随机需求车辆路径问题,为提高交叉熵法性能,对用于更新Markov转移矩阵的路径,设计了根据分位值改变大小的自适应调整方法。仿真结果验证了该算法的有效性。 相似文献
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协同粒子群-模拟退火算法求解VRPSPD问题 总被引:3,自引:0,他引:3
研究逆向物流车辆路径(VRPSPD)问题,建立了VRPSPD问题的混合整数规划模型.利用启发式算法的特点构造求解VRPSPD问题的一种协同PSO_SA算法,设计了该算法初始种群的编码规则、信息交换策略、2-opt邻域解生成策略和SA算法中的冷却进度表规则.实验过程以典型算例为例进行了实验,并对重要参数进行了分析.实验结果表明,该算法对于求解VRPSPD 问题,可以有效提高车辆的负载使用率,避免因负载波动和最大负载能力约束而增加车辆总行程,在可以接受的迭代次数限制内可以收敛到满意解. 相似文献
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基于双层规划的物流系统集成定位-运输路线安排-库存问题研究 总被引:1,自引:1,他引:1
为优化物流系统,并能更好地描述管理部门的阶层关系和更全面地体现决策者的意愿,从物流系统集成的角度出发,基于客户所采用的多时期随机库存策略,使用双层规划法建立了供应链二级分销网络中的设施选址、车辆运输路线安排、库存控制的集成优化模型,用来解决在给定的多个潜在设施点中选出一系列设施的位置,并确定巡回运输路线,以及巡回运输路线上客户的最佳订货量;并给出了求解该模型的启发式算法,最后通过实例计算证明了上述模型、算法的有效性. 相似文献