适于配送车辆导航路径规划的改进型粒子群优化算法

路径规划在车辆导航系统中具有举足轻重的作用,是配送车辆导航系统中的一个重要的模块。为解决物流配送车辆导航中的路径规划问题,文章以点对点模型为基础,对基本粒子群优化算法在初始种群的产生方法和种群的进化策略方面进行改进,提出适于配送车辆导航中路径规划点到点模型的改进型粒子群优化算法,并通过仿真试验验证算法的有效性。结果表明该算法具有快速的运算能力和较好的收敛性。     

适于配送车辆导航路径规划的遍历模型的改进型粒子群优化算法

车辆路径规划是物流配送导航系统中的关键环节,是实现物流配送路径引导的前提条件和车辆导航的技术保障.为解决物流配送车辆导航中的路径规划问题,文中建立了物流配送车辆导航路径规划(VND)遍历模型,设计了求解该模型的改进型粒子群算法,并对初始种群的产生方法及种群的进化策略进行改进,使原本不能直接用于求解VND模型的基本粒子群...     

适于物流配送车辆导航路径优化的遗传算法

提出了适于物流配送车辆导航路径优化的遗传算法,分别对遗传算法的初始种群产生方法、交叉方法、变异方法进行了改进,实现了算法中参数的自适应调整.实验结果表明,改进后的算法能避免断路、回路的产生,提高算法的搜索效率和适应性.文中提出的算法能快速有效地求解物流配送车辆导航路径规划中的点到点型路径优化,满足实时性要求.     

基于订单拆分的容量限制商超配送路径规划

针对商超配送中多种配送方式共同面临的车辆配载和路径规划问题,考虑配送车辆容量限制,以最小化配送总成本为目标,构建了基于订单拆分的带容量限制商超配送路径规划模型.结合真实案例,提出了一种增加遗传变异操作的改进灰狼优化算法.通过与遗传算法的对比,验证了模型和算法的有效性.案例分析结果表明,当总商超客户需求量接近车辆容量的整数倍时,基于订单拆分配送路径规划更能够充分地利用车容量,降低车辆的空驶率,减少配送总成本.     

共享经济下人车货路径匹配优化问题研究

针对网约车运力资源剩余与物流末端配送即时性不足间的矛盾,以多方参与主体总利益最大化为优化目标,构建网约车、乘客与快递联合配送车辆路径匹配优化模型.根据车辆路径匹配优化问题的NP-hard特性,运用插入启发式算法构造种群初始解,设计了一种适于求解全局优化问题的改进型混合遗传算法.仿真实验表明:该模型能在有效减少车辆总行驶...     

基于距离测算的企业物流配送最优路径规划模型研究

针对当前企业物流配送总成本过高、配送距离过长等问题,提出基于距离测算的企业物流配送最优路径规划模型.测算企业物流配送时的车辆行驶时间距离与空间距离,将两者归一化处理实现配送距离测算;借助鲸鱼优化算法,通过包围猎物的形似搜索最优配送路径;为避免陷入局部最优解,融合莱维飞行与鲸鱼优化算法,选择最优配送路径;结合距离测算值与改进后的鲸鱼优化算法,构建企业物流配送最优路径规划模型.通过该模型选择捕猎路径最短的鲸鱼,将该鲸鱼的位置作为最佳鲸鱼位置并输出,实现企业物流配送最优路径规划.该模型可在城市内有大量需求点情况下,规划出最优路径,且规划后的路径能够有效减少配送距离、降低时间消耗.     

同时考虑配送与安装需求的带时间窗车辆路径问题

电商企业经销的家电分为两类:一类是不需要安装的小型家电,如洗衣机、微波炉等;第二类是需要专业安装人员上门安装的大型家电,如空调、热水器等。家电对于安装、售后维修等综合服务有着很高的要求。以家电企业配送与安装物流作业问题为场景,研究同时考虑配送与安装两种需求的车辆路径问题,以总成本最小为目标,考虑配送车辆的软时间窗约束与安装车辆的服务水平约束,不同车型的最大工作时间约束,建立带时间窗的混合整数规划模型。基于遗传算法与粒子群算法基本原理,设计求解模型的混合遗传算法。该算法采取对配送车辆和安装车辆的访问路径同时进行编码、解码、交叉、变异等操作,又针对遗传算法的局部搜索能力不强的问题,将种群分为精英层和普通层,精英层利用种群中已经搜索到的优秀个体的信息指导进一步的搜索过程,普通层保证种群的多样性。仿真实验结果表明,混合遗传算法可以有效地求解带时间窗的配送与安装车辆路径问题。     

基于改进布谷鸟算法的配送车辆路径优化方法

针对配送车辆行驶路径选择不合理、配送效率降低等问题,提出基于改进布谷鸟算法的配送车辆路径优化方法。遵循路径最短配送原则,构建目标函数,为简化模型结构,设置路径优化的相关约束条件,保证每个需求点只能被配送一次,车辆必须在最大距离负荷范围内行驶,建立路径优化模型;分析经典布谷鸟算法的鸟巢位置更新过程,添加调整因子,引入动态惯性权重;通过布谷鸟搜索算法求解优化模型,经过种群初始化、鸟巢位置更新等过程不断寻找全局最优解,当满足迭代停止条件时,输出最佳优化方案。实验证明,该方法搜索能力强,解集分布均匀,能确保配送路径最短,提高配送效率。     

考虑客户满意度的带时间窗的多中心半开放式冷链物流车辆路径优化

针对带时间窗的多中心半开放式车辆路径问题，以总配送成本最小化和客户满意度最大化为目标，提出了双目标冷链物流路径优化模型。针对NSGA-Ⅱ算法容易陷入局部最优等缺点，结合粒子群算法生成种群方式，设计一种改进的NSGA-Ⅱ算法。通过仿真对比实验，结果表明，所提出的算法和模型可有效解决带时间窗的多中心半开放式冷链物流车辆路径优化问题，且改进算法性能更优，同时分析了总配送成本与客户满意度之间的关系，为冷链物流企业带来一定的管理启示。     

时变路网下多中心混合车队联合配送车辆路径优化

针对时变路网下多中心混合车队联合配送车辆路径问题,综合考虑多配送中心开放、燃油车及电动车联合配送、车辆行驶速度连续变化等因素的影响,构建以车辆固定成本、运营成本和时间窗惩罚成本之和最小为目标的优化模型.根据问题特征,设计混合启发式算法进行求解,算法中采用K-means聚类方法生成初始种群,然后用变邻域搜索算法进行搜索优...