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。     

求解VRPBTW的变邻域搜索算法

以电子商务环境下物流配送为背景,建立了带有时间窗和回程载货约束的车辆路径问题优化模型,设计了改进的变邻域搜索求解算法.该算法采用改进的Braysy顺序插入法生成问题初始解,再根据变邻域搜索算法机制应用4种不同搜索范围的局域搜索算子对初始解进行改进.通过对多个算例的求解实验,并与采用一般流程的变邻域搜索算法进行比较,结果表明所提出的变邻域搜索算法的求解效果明显优于采用一般流程的变邻域搜索算法,是求解该类问题的有效算法.     

带有软时间窗约束的车辆调度问题

利用节约式启发算法,在带有硬时间窗约束的车辆调度问题的基础上,提出一种有惩罚机制的求解带有软时间窗约束的车辆调度问题模型及算法.用实例对改进后的算法进行了验证,证明了算法的有效性以及在求解过程中表现出的良好性能.     

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。     

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。     

考虑驾驶员需求的定位运输线路安排问题

根据驾驶员行车中出现的实际问题和客观驾驶员休息需求,对定位运输线路安排问题进行了拓展研究,基于问题的特殊性和实际性,提出了增加了车辆走行路径中对驾驶员休息需求和复杂时间窗限制的LRP问题模型,在保证驾驶员健康的条件下追求总成本的最小化,主要包括车辆的固定和可变成本、配送服务中心的固定成本、时间窗约束带来的延误惩罚成本等。并针对该问题设计提出了一种改进的交叉邻域生成人工蜂群算法进行求解分析。运用仿真算例实验验证了该模型和算法一定的可行性和有效性。     

基于混匀配矿的露天矿山供应链建模与求解

从供应链角度出发,分析原矿配矿的生产特点,考虑生产任务和生产能力限制、库存平衡约束、资源消耗量限制以及质量指标等要求,以生产、运输、库存总成本最小、所获得净利润最大及质量品位偏差最小为目标建立了0-1混合整数规划数学模型.采用拉格朗日松弛(LR)算法对该模型进行求解.仿真实验结果表明,中规模算例LR算法可以在较快时间内获得可行解,大规模算例可以在CPLEX软件求不到解的情况下运用LR算法在可接受时间内得到可行解.最后对出矿点品位参数进行了灵敏度分析,品位的扰动对质量偏差以及总目标函数值有较大的敏感性.     

集装箱码头岸桥与集卡集成调度问题研究

岸桥与集卡是集装箱码头的重要资源。为了提高码头的装卸效率,针对集装箱码头岸桥和集卡的集成调度问题,以完工时间最小为优化目标,考虑集装箱之间优先关系和岸桥安全边际的实际约束,建立混合整数线性规划模型,利用改进粒子群算法(IPSO)对模型进行求解,制定了粒子编码和解码规则,设计了一种新的速度更新策略来改进解的质量。实验表明,将改进算法的结果与优化软件CPLEX所求得的最优解比较,IPSO算法求得12组数值算例的平均偏差为0.582%,且CPLEX计算时间的跨度随着计算规模的扩大从2.92 s到1 h,而IPSO的求解时间控制在50 s之内,并得到最优解,证明了该模型和算法可以快速有效地解决岸桥与集卡的集成调度问题。     

社区疫情防控的消杀作业路径优化问题研究

针对社区疫情防控的消杀作业路径优化问题,设计了一种基于模拟退火算法的启发式算法．首先,提出用于面型消杀任务的作业工艺,建立了问题的整数规划模型;然后,针对问题特点开发了基于模拟退火算法的启发式算法,使用一种可以根据问题规模改变解空间大小的解结构,设计了多种类型的解更新操作,利用Floyd算法计算优化目标值,通过Metropolis准则接受新解．多规模对比计算实验表明：所提出的模拟退火算法在小规模算例的平均求解结果与精确解相差在4%以内,在中规模算例的求解结果比CPLEX平均优化10%～40%,在大规模算例的求解结果比贪婪算法平均优化60%～80%,因此当求解此类问题时该算法能在合理的时间内取得较优的结果．     

面向鲁棒性的高速铁路网络列车运行调整计划优化模型

针对高速铁路路网中出现区间封锁事件,考虑事件持续时间的不确定性,以列车运行时间和安全间隔时间为约束条件,引入路径选择唯一性约束保证列车运行调整计划的鲁棒性,以所有列车晚点时间之和的期望值最小为目标函数,建立高速铁路列车运行调整计划优化整数规划模型.设计基于优先级规则的启发式算法,求解原模型的可行解.运用拉格朗日松弛算法和最短路径算法求解该模型的松弛模型,得到原模型最优解的下界.根据可行解与最优解下界之间的距离,可以定量地衡量可行解的质量.结果表明,相较于CPLEX数学求解软件,算法求解效率较高;模型与算法能够有效生成鲁棒的列车运行调整计划,为调度员提供必要辅助决策信息.     

基于非合作博弈的应急车辆调度与再配置

多事故多救援站点的应急车辆调度问题中,在处置当前事故时,若将空闲车辆再配置于救援站点,有利于对潜在事故的快速响应.文中采用双层规划理论和非合作博弈理论建立应急车辆调度与再配置模型.上层模型在事故需求和救援时间窗约束下,最小化当前事故响应时间;下层模型将各救援站点视为非合作博弈的局中人,综合考虑车辆再配置时间和救援站覆盖区域潜在风险,确定局中人的收益函数,将优化再配置策略转化为寻求非合作博弈的纳什均衡.然后,提出一种层次混合蛙跳算法,其中上层算法用于求解约束单目标规划问题,下层算法用于求解非合作博弈模型.求解事故算例证明了应急车辆调度与再配置模型的合理性和层次混合蛙跳算法的有效性.     

基于改进蚁群算法的车辆路径选择研究

给出了考虑软时间窗的物流配送车辆路径选择（VRP）模型,提出了一种改进的蚁群算法来求VRP模型的近似最优解。为了以最少的计算时间得出VRP问题的近似最优解,首先用贪婪算法产生初始蚁群,然后通过蚁群算法的评价、信息素释放、蚂蚁移动、信息素消散、判断收敛的循环过程对初始解进行优化。实践表明,在求解软时间窗物流配送车辆路径选择问题方面,改进蚁群算法具有更好的收敛性。该算法算法是求解VRP问题的较好方案。     

生物质资源库存-路径整合优化问题研究

库存和路径是供应链中两个重要决策问题。本研究旨在整合优化生物质资源供应链中的设施库存和车辆路径，将总成本降至最低。本研究在优化供应链中车辆路径规划问题时，加入对设施库存问题的考虑，通过对两个问题的整合优化来减少牛鞭效应的影响。针对整合出的生物质资源供应链库存-路径优化问题建立混合整数规划模型。由于问题的计算复杂度较高，导致求解问题会消耗大量时间，为此开发混合启发式算法(HHS)实现高效决策。通过算例测试验证了模型及算法的可行性，计算结果可应用于实际的生物质资源供应链库存和路径。CPLEX精确解和HHS算法近似解的比较表明HHS算法可求得十分接近精确解的近似解且更加高效。     

考虑随机行驶时间的单线路公交时刻表设计优化模型

研究了车辆随机行驶时间情况下的单线路公交时刻表设计问题.考虑了公交运营者主观偏好对最优时刻表设计的影响,建立了以车辆到站时刻偏差和车辆超时行驶时间的权重之和最小为优化目标的随机期望值模型.采用Monte Carlo仿真和不等式约束的方法将该期望值模型转化为线性规划模型,然后使用优化求解器CPLEX求解模型.最后通过一个算例,分别对模型中可用的线路行驶时间参数、晚于时刻表到站时刻偏差的惩罚系数、车辆超时行驶时间的惩罚系数及随机行驶时间的方差进行了灵敏度分析.     

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。     

电动汽车集散货一体化车辆路径问题

针对电动汽车特性,考虑里程约束和时间窗约束,建立以最小化总费用为目标的电动汽车集散货一体化车辆路径问题模型.模型考虑了车辆可在行驶途中多次前往充电站补充电量.因此,避免由于电量不足导致的车辆半路抛锚及电池过度放电.应用遗传算法求解模型,得到包含配送计划、行车时间及充电计划在内的配送方案.并基于Dijkstra算法求解任意两个邻接节点之间最短路径问题,在路网上为车辆规划行车路线.结合北京市城区路网的算例验证模型和方法的有效性和实用性.     

求解非线性方程组的一种新方法及应用

针对非线性方程组求解问题提出一种变异量子粒子群算法,该算法首先把非线性方程组的求解转化为约束优化问题,然后根据可行性规则,引入约束违反度函数,结合变异算子,不断地寻找更优可行解,逐渐达到搜索全局最优解。数值实验表明,所设计变异量子粒子群算法是可行的、有效的,是求解非线性组的一种成功算法。     

基于禁忌搜索算法的物流系统车辆路径优化

增强物流企业的市场竞争力,提高配送效率、优化配送车辆路径、降低配送成本、增强客户满意度是关键。考虑到物流系统配送的现状,在传统配送路径模型的基础上加入软时间窗约束、配送车辆额定工作时间约束来分别反映客户的满意度、车辆的工作状态,以运输费用、非时间窗内服务产生的惩罚成本、车辆超时工作的折损成本、车辆启动成本4部分之和为目标函数,构建了带软时间窗的物流系统车辆路径模型。针对问题,在禁忌搜索算法的基础上,设置4种邻域变化规则来改进局部搜索;在有无时间窗条件下,分别用MATLAB对算例求解,比较配送路径的最佳方案与最低成本,验证模型和算法的有效性。     

集装箱码头岸桥分配与集卡调度整合问题研究

岸桥分配与集卡调度是相互联系相互影响的问题,如果要提高码头装卸效率,就必须协调好两者的调度关系。针对集装箱码头岸桥和集卡的协同调度问题,以使进口箱和出口箱的总完工时间最短为目的,考虑了集卡路径约束和岸桥实际操作情况等实际约束,构建了边装边卸的混合整数规划模型。由于模型比较复杂,因此采用了分层方法来实现两种设备的协调调度,并用改进的遗传算法来求解模型。实验表明,通过将改进算法的结果与标准化软件CPLEX所求得的最优解或下界比较,算法求得6组最优解且剩余算例平均偏差小于5%;在求解时间方面,随着岸桥、集卡和集装箱数量的增加,CPLEX求解时间跨度由1 s到1 h快速增长,而改进算法求解却仅仅需要几十秒,因此说明改进的算法可以快速有效地解决岸桥和集卡的协同调度问题。