随机车辆路径问题综述

描述了随机车辆路径问题的历史、发展进程和特征，结合该问题的分类，介绍了该问题国内外的研究现状，指出了目前算法的搜索效率低并依赖于初始解的局限性，给出了对求解算法的进一步研究以及把研究成果应用于实际问题中的研究方向和建议。     

随机车辆路径问题综述

描述了随机车辆路径问题的历史、发展进程和特征,结合该问题的分类,介绍了该问题国内外的研究现状,指出了目前算法的搜索效率低并依赖于初始解的局限性,给出了对求解算法的进一步研究以及把研究成果应用于实际问题中的研究方向和建议.     

随机车辆路径问题综述

描述了随机车辆路径问题的历史、发展进程和特征,结合该问题的分类,介绍了该问题国内外的研究现状,指出了目前算法的搜索效率低并依赖于初始解的局限性,给出了对求解算法的进一步研究以及把研究成果应用于实际问题中的研究方向和建议。     

非满载车辆路径问题的改进粒子群优化算法

将局部版粒子群算法应用于非满载车辆路径问题,设计了一种实数编码方案,线性调整惯性权值,改进粒子更新公式,建立了解决该问题的粒子群算法。用该算法求解了两个车辆路径问题的算例,并与遗传算法和标准粒子群算法进行了比较。结果表明:该算法提高了搜索最优路径的成功率,能更有效地求解非满载车辆路径问题。     

二进制粒子群优化算法在车辆路径问题中的应用

车辆路径优化问题是一类实用价值很高的NP组合问题,针对传统启发式优化算法搜索速度慢、易陷入局部最优解的缺点,提出了一种新的基于二进制的粒子群优化算法,并将该算法应用于车辆路径优化问题,建立了相应的数学模型和求解算法.将该算法通过与遗传算法、混合蚁群算法和标准粒子群算法进行比较,证明了其搜索速度和寻优能力的优越性.     

基于实时路况的配送路径优化问题研究

由于物流管理体系的不完善,形成了配送颈瓶,制约了B2C业务的发展.提出了基于现实路网和实时路况信息的情况下,多目标客户服务的动态配送算法,在路网状况不发生变化的时候,该算法能够和普通算法一样求出最优路径,但是随着路网状况变化的加剧,该算法比普通算法能更好地求出最优配送路径,这对我国动态路径优化问题的研究具有重要的借鉴价值.     

车辆路径问题的并行粒子群算法研究

设计了一种引入了模拟退火机制的并行粒子群算法.该算法结合了基本粒子群优化算法的快速寻优能力和模拟退火算法的概率突跳性,避免了基本粒子群优化算法易于陷入局部最优的缺点,提高了进化后期算法的收敛精度.将该算法用于解决车辆路径问题,实验结果表明该算法具有较好的性能.     

路径长度受限的随机需求VRP的两阶段模拟退火方法

路径长度受限的随机需求下的车辆路径问题(PSVRP)是一种普遍存在而求解困难的运筹学问题.在满足路径长度限制、只允许服务失败一次和不允许部分服务的策略下设计了一个两阶段模拟退火算法,根据模拟退火的理论容易知道算法求到的近似最优解是以概率1收敛的.对随机生成的中等规模和大规模问题做了数值试验,试验结果表明该算法有效.     

允许部分服务的随机需求车辆路径问题研究

文章对需求量满足二项分布的随机需求车辆路径问题进行了研究,在服务失败时采取允许部分服务的策略,通过仿真的方法证明了这一策略的有效性;并将嵌套分割算法与扫描算法相结合,提出了一种新的求解随机需求车辆路径问题的两阶段算法,数值试验验证了该算法的有效性.该算法拓展了车辆路径问题的算法空间.     

钢铁企业产成品转库车辆路径问题优化

分析了钢铁企业产成品转库问题的特点,通过将转库任务分解的方法将原问题转化为具有最迟访问时间约束和同时访问车辆数限制的车辆路径优化问题,建立了转换后问题的0-1规划数学模型,针对模型的特点设计了迭代局域搜索算法.算法初始解由贪婪算法生成,局域搜索过程采用4种常用局域搜索算子的混合,摄动过程采用变强度的2-opt*算子.该算法可以同时实现转库车辆指派和车辆路径优化.通过仿真生成的算例对模型和算法进行了验证.实验结果表明,该模型和算法是解决该类问题的有效方法.