带服务优先级的煤矿物资配送车辆路径问题

以运输费用最小为目标,在考虑客户服务优先级和车辆装载率等约束条件下,构建了单车场单车型联合运输车辆路径问题模型和单车场多车型单点配送多趟服务车辆路径问题模型,并用改进的扫描算法和改进的遗传算法进行求解,最后,将郑州煤电物资供销有限公司的物资配送作为案例进行研究,从运输费用、运输里程和服务优先级三方面评价改进的扫描算法和改进的遗传算法的求解结果,得到在车辆装载率相同的情况下,两者各有所侧重:改进的遗传算法所求得的最优解在运输费用和配送里程上都优于改进的扫描算法,而改进的扫描算法则最大程度地保证了客户的服务优先级。     

多路径选择变速双目标物流配送路径规划

为研究任意两点之间存在多条通路的带时间窗和能力约束的变速车辆路径问题,使总配送成本最小的同时最大化客户总体满意度.刻画车辆行驶速度时同时考虑了通行时段和路况因素,建立双目标的混合整数规划模型,并采用改进蚁群算法求解.仿真结果表明所提模型和改进算法有效,对于复杂路况下车辆配送路径规划问题有一定的参考价值.     

考虑罐容限制的多油库多行程加油站配送优化问题研究

针对加油站的成品油配送需求,提出一个多油库、多车型、多行程、带隔舱和软时间窗的车辆路径问题(MDFDP).车辆从所属油库出发,在调度期内访问其它油库进行配送,并最终返回所属油库.当自有车辆不足时,可以租借外部车辆.由于加油站各油品的罐容有限,车辆必须在容纳时点后卸油.出于安全原因,车辆在卸油前需要静置一段时间.在车辆静置和卸油期间,加油站因临时关闭而产生销售损失.以最小化车辆固定成本、行驶成本、卸油成本、缺货惩罚所组成的总成本为目标,建立了该问题的混合整数规划模型.设计了一种结合局部优化的混合蚁群算法解决该问题.针对多车型,提出一种多信息素矩阵更新策略,使得每种类型车辆具有各自的信息素矩阵.将混合蚁群算法和CPLEX、变邻域搜索算法进行比较,实验验证了混合蚁群算法以及多信息素矩阵策略的有效性.企业应用实例表明:混合蚁群算法能有效求解实际问题;与车队、销售部门的单独配送决策相比, MDFDP统筹了两个部门的利益,能够大幅降低企业运营总成本.     

油品配送车辆路径问题的交互式求解方法

油品配送车辆路径问题是一个多车场、多仓库、多商品、多舱位、多车型、有前序约束和时间窗,综合车辆分派、订单配载以及路径编排等决策的车辆路径问题.以两阶段启发式算法为基础,给出了求解该问题的人机交互式求解方法,即交互进行基于当前解的人工修改和启发式算法的寻优.其中包括了对初始解、搜索邻域和目标函数的人工修改,相应操作分别为修改解、局部固定解和调整惩罚乘子.     

两阶段启发式算法求解带时间窗的多中心车辆路径问题

车辆路径问题(VRP)是物流研究领域中一个具有重要理论价值和现实意义的问题. 带时间窗的多中心车辆路径优化问题(MDVRPTW)是单中心带时间窗的VRP(VRPTW)的一个扩展, 其非常复杂, 难于求解. 本文提出一个两阶段的启发式算法来求解MDVRPTW. 该算法首先通过基于聚集度的启发式分类算法将MDVRPTW简化为多个VRPTW; 然后采用蚁群算法对每个VRPTW进行求解. 为了提高蚁群算法的效率, 提出了两个改进策略: 交叉算子和自适应的ant-weight信息素增量更新策略. 最后, 通过若干经典的MDVRPTW对该算法进行了验证, 结果显示结合基于聚集度的启发式分类算法和改进的蚁群算法是一个求解MDVRPTW的有力工具.     

时变路网下异型车辆动态配置与路径优化

针对配送中心车型多样、客户需求动态变化且车辆行驶时间依赖配送区域路网速度变化特征的动态车辆路径问题,基于先预优化后动态调整的思想建立了以配送成本最小化为目标的两阶段优化模型.在预优化阶段,设计改进自适应遗传算法获得初始配送方案;在动态调整阶段,综合考虑客户需求变化和配送路网速度的变化,制定连续性和周期性相结合的优化策略,将问题转化为多中心车辆路径问题进行求解.通过实验分析验证了模型与算法的有效性,研究成果可丰富车辆路径问题的相关研究,为物流企业优化决策配送方案提供理论依据.     

开放式车辆路径问题的蚁群优化算法

研究了开放式车辆路径问题,该问题中车辆在服务完最后一个顾客点后不需要回到车场,若要求回到车场,则必须沿原路返回.提出了一种混合蚁群优化算法,该算法主体是一个在超立方框架下执行的MAX-MIN蚂蚁系统,算法混合了禁忌搜索算法作为局部优化算法,同时算法集成了一个后优化过程来进一步优化最优解.基于标准测试问题,最后给出了算法同文献中其它算法的性能比较结果,计算结果表明本文提出的算法是一个有效的求解开放式车辆路径问题的方法.     

带时间窗的车辆路径问题的改进差分进化算法研究

研究带时间窗口的物流配送车辆路径问题(VRPTW),主要考虑车辆容量、时间窗口、最大距离等约束,且完成配送所需的车辆数目不确定,要求在车辆数目最少的条件下再使总的行驶路径最短.提出了该问题的混合整数规划模型,运用改进差分进化算法求解该问题.算法采用序数编码,设计辅助算子解决变异问题,差分进化的交叉率随进化代数自动更新.应用MATLAB语言编程进行仿真计算,得到了最优解,结果表明该算法是求解带时间窗的车辆路径问题的一种有效方法.     

求解有时间窗的车辆路径问题的混合蚁群算法

针对目前蚁群算法在求解有时间窗的车辆路径问题上存在的缺陷,提出一种搜索效率较高的混合蚁群算法,阐述了混合蚁群算法的基本原理,给出了求解有时间窗的车辆路径问题的具体步骤.计算机实验结果表明,混合蚁群算法在求解有时间窗的车辆路径问题上是有效的.     

基于灾情信息更新的应急物资配送多目标随机规划模型

研究了多出救点、多受灾点、多物资、多车型的应急车辆选址、路径选择和物资配送问题. 考虑到灾害预测准确性和物流成本效率之间的悖反关系, 从多目标规划和随机规划的角度, 建立了应急物资配送的多目标随机规划模型. 建模中同时考虑需求和配送路径连通性的随机性, 以及出救点对受灾点的最大覆盖范围限制. 将统计决策与运筹规划相结合, 设计一个加权贝叶斯风险将多目标规划问题转化为单目标规划问题, 以及设计一个决定最优停止观测时刻的决策规则使原问题转化为最优停止问题. 通过Xpress软件编程求解. 最后, 算例分析表明了模型和软件的求解速率与精度, 并分别证明了两阶段随机规划和灾情信息更新的优势.     

多时间窗车辆调度问题的建模与求解

传统的单时间窗车辆调度问题模型无法描述用户空闲时间分段可选的情况,为此需要建立多时间窗车辆调度问题模型.对多时间窗车辆调度问题进行研究,建立了问题的数学模型,并基于模拟退火算法设计了一种两阶段启发式算法进行求解.该算法首先利用扫描算法求得初始解,然后利用模拟退火算法对初始解进行改进.实验结果表明该算法可以有效地求解多时间窗车辆调度问题.     

求解大规模VCVRP问题的快速动态规划算法

车辆路径问题是一类典型的组合优化问题,大部分研究都只考虑车辆能力固定的情形,实际中受货物形状特性及客户需求变化,车辆的能力是受限变化的,针对能力受限变化的车辆路径问题(varied capacitated vehicle routing problem,VCVRP),基于动态规划理论,提出一种求解大规模VCVRP问题的快速动态规划算法.该算法以传统的最佳适应降序算法(best fit decreasing,BFD)和最小生成树(minimum spanning tree,MST)算法为基础,引入K步回溯,短途优先原则,实现了VCVRP中的货物装箱问题和路由选择问题的近似解耦.同时给出了该算法的优化目标车辆旅程的理论上界,短途优先原则的局部最小的理论分析与证明.最后以乘用车物流运输案例为背景,给出了计算实例,并从算法参数与算例规模多个角度进行求解质量与算法性能的分析.     

求解车辆路径问题的一种遗传算法

车辆路径问题(VRP)是一个典型的NP-hard问题,采用传统方法求解往往找不到满意解。在分析现有求解该问题的遗传算法的基础上,对现有的交叉算子进行了改进,并设计了基于自然数编码的遗传算法,用来求解一般的和有时间窗限制的车辆路径问题。采用文献中的实例进行了数值试验,试验结果表明该算法是有效的。     

车辆路径问题的遗传算法研究

在分析车辆路径问题的现有启发式算法的基础上,本文构造了车辆路径问题的染色体表达,并对染色体进了可行化影射,建立了此问题的遗传算法．实验结果表明,此算法可以有效求得车辆路径问题的优化解或近似优化解,是求解车辆路径问题的一个较好的方案     

基于SWEEP方法的改进车辆路径协作策略研究

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。     

煤矿物资配送车辆路径问题的人工鱼群算法

对郑州煤电物资供销公司危险品运送的车辆路径问题进行了分析,建立了相应的数学模型,运用人工鱼群算法求解出运费最小的方案。该算法首先初始化一个鱼群,并在初始化的过程中给出了一种修复算子,使鱼群中每条鱼当前的状态代表一种可行的配送方案,然后执行本文设计的随机行为、觅食行为、聚群行为和追尾行为进行全局寻优。最后,把该算法与扫描算法、遗传算法求解进行比较,证明了人工鱼群算法求解车辆路径问题的有效性;同时,该算法也拓展了求解VRP问题的算法空间。     

基于碳排放与速度优化的带时间窗车辆路径问题

研究了考虑碳排放和速度优化的带时间窗车辆路径问题,引入了基于速度的碳排放计算方法,以油耗、碳排旅行时间费用最小化为目标,将速度作为决策变量,建立了混合整数规划模型. 提出了两阶段启发式算法,第一阶段采用改进的禁忌搜索算法优化配送网络中的速度,第二阶段设计了弧段速度优化算法用于优化路径弧段上的速寻求对最优解的进一步改进. 数值实验分析表明: ①两阶段启发式算法能快速有效地找到满意解; ②采用优度的路径安排比固定速度的路径安排能减少更多的碳排放和总费用; ③碳排放和旅行时间之间存在替换关系,减少碳排放会导致旅行时间的增加; ④传统的车辆路径安排中存在很大的碳排放改进空间,由于油耗和碳排放是相关的,减少碳排放有利于节约总费用.     

导引式局部搜索在一类过度约束VRP中的应用

针对一类带时间窗口和容量约束的车辆路线问题(VRP),给出了在过度约束即不存在满足所有约束的可行解的情况下,能够最小化约束违反成本的一种新颖的导引式局部搜索(GLS)算法。该算法通过不断动态修改原问题的目标函数,既保留了局部搜索算法的高效率,又有效克服了局部极小解的局限性,因而能够较快地返回一个满意解。求解示例表明,该算法在求解此类问题时,性能要优于常用的禁忌搜索算法。     

遗传算法在有时间窗车辆路径问题上的应用

本文用遗传算法求解有时间窗车辆路径问题,获得其近优解或最优解．传统的交叉算子如ＰＭＸ,ＥＲ和ＣＸ等对多约束问题的适用性受到限制,本文使用一种直观的编码方法,并提出基于优先关系的交叉算子．实验表明这种遗传算法能够有效地解决复杂的优化问题     

最小-最大车辆路径问题的禁忌搜索算法

在对最小-最大车辆路径问题进行描述的基础上,建立了该问题的基本数学模型。针对最小-最大车辆路径问题的目标是最小化整个线路的最长子线路,本文提出了改进的禁忌搜索算法,并用一些典型算例进行了验证。计算结果表明,用该算法求解最小-最大车辆路径问题,不仅可以取得较好的计算结果,而且算法的计算效率较高,收敛速度较快。