应急救援物资车辆运输路线多目标优化

运用运筹学中图论及多目标优化的理论和方法建立应急救援物资车辆最佳运输路线的选择模型,并基于启发式算法求解该模型.从静态网络应急物资车辆运输路线的双目标优化问题入手,设计适合本文模型的算法,并将之推广至含有三个及三个以上优化目标的路线选择问题.引入时间扩展图的概念,将动态网络中的最佳运输路线问题转化为静态网络中的路径选择问题.算法实质是通过构造辅助决策函数实现Dijstra算法的调用,并在辅助函数构成的搜索空间上寻找最优解,是一种快速的、近似的算法.利用随机路网和真实路网测试本文算法,测试结果与本文的理论分析一致,证明本文算法在应急救援物资车辆运输路线的多目标优化问题中可行且有较好的应用效果.     

市内邮件转运路线的编组

在我国各城市，每天都有大量的邮件在市邮政总局和各邮政支局之间转运，要编一组使总的路程最短的运输路线，这样的问题称之为市内邮件转运问题，由此提出了一种市内邮件转运问题的模型及其算法，并用此方法对我国某个大城市的市内邮件转运路线进行了编组，改进效果达8.7%。     

基于Dijkstra拓展算法路线优化

利用Dijkstra算法,将配送中心的3个业务目标(距离、时间和费用)进行整合,建立可实现多目标的模型。对多目标Dijkstra算法进行了拓展,即一个配送中心对应两个客户配送以及车辆调度。     

基于遗传算法的西安邮政配送路线优化研究

构建了单源点、单车型、有时间窗约束的非满载车辆调度问题的模型,设计了基于自然数编码的遗传算法用于求解该模型。采用最大保留交叉算子,最大程度地保留了父代的优良特性并增强了算法的寻优能力。通过最后对西安邮政配送系统的行车路线问题进行计算机仿真,得出3个不同配送中心所负责的需求点范围内的行车路线安排,证明了本算法的优越性。     

集成化物流中的定位运输路线安排问题(LRP)优化算法评述

总结定位 运输路线安排问题(Location RoutingProblem,LRP)的发展历程,重点评述LRP优化算法的研究进展,并对比分析了常用的两类求解LRP问题的方法精确算法和启发式算法·并对LRP中的定位配给、运输车辆路线安排、定位 运输路线安排三类问题的具体优化方法进行了分析、比较,指出在求解LRP问题时应综合利用各种技术的优势,建立一种新的搜索方法,实现准确、高效的搜索,改进遗传算法用于求解LRP问题是解决这类NP hard问题的一条途径·     

用改进匈牙利法求解一类简单的车辆路线规划问题

车辆路线规划问题的一个特例旅行商问题是一个经典的组合优化问题。在求解这个问题上,用得最多的算法是蚁群算法和遗传算法,蚁群算法的一个主要优点是正反馈和负反馈结合的自组织系统,遗传算法的一个主要优点是优秀基因的继承;但他们也有些不足。本文讨论的单参数智能算法就是在综合继承二者优点的基础上对他们的不足进行改进。通过几个经典算例验证了单参数智能算法只需要设定循环次数就可以得到比较满意的结果。     

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。     

路线工程测量可视化系统设计

主要介绍路线工程测量计算的数学模型及如何开发电算可视化系统,从而解决由人工笔算产生的种种局限性。该系统主要完成中线测设要素的计算、单一附合导线和闭合导线的近似平差、基本的交会计算以及简图的绘制,解决路线工程测量中的计算问题。     

定位-运输路线安排问题的一种启发式算法研究

定位-运输路线安排问题(LRP)是分销网络设计和物流管理决策中的难题,属于NP难问题,求解有一定难度.文章通过构造辅助函数对优化问题约束条件的处理,基于分层次实现多个目标的思路将LRP看作一个整体,利用具群体智能的粒子群算法进行求解,避免了基于两阶段算法的不足,减小了在进化过程中停滞于局部最优解的概率.为粒子群算法在大规模组合优化问题中实际应用做了有益的尝试.     

考虑路线汇集的地下物流系统车辆路径问题研究

地下物流系统是现有货运模式的有益补充,能有效缓解地面交通压力。考虑到车辆路径模型应用于地下物流系统的局限性,引入路线汇集节点。针对需求确定的情况,综合考虑地下通道建设成本、运输成本和车辆运载量限制,构建适用于地下物流系统的车辆路径模型。求解随机生成的案例并探讨关键参数的影响。研究结果表明：改进后模型可使总成本降低13.23%,其中通道建设成本权重的下降能够节约总成本,车辆数和车辆最大运载量的变化对总成本和车辆路径均产生影响。研究结果为地下物流系统的通道建设和车辆路径决策提供了参考依据。     

定位路线问题的两阶段禁忌搜索算法研究

定位路线问题是定位配给和车辆路线问题的集成。分析了定位路线问题的含义,建立了此问题的数学模型,并用Lingo 10.0验证了模型的正确性。由于该模型属于NP-hard问题,设计了两阶段禁忌搜索算法:第一阶段用禁忌搜索算法求解定位配给问题,确定设施定位及客户分配;第二阶段用禁忌搜索算法求解车辆路线问题,经过两个阶段的多次迭代求得定位路线问题的优化解,通过实例计算验证该算法的可行性和有效性。     

开放的车辆路线安排问题的模型与遗传算法

本文主要针对开放的车辆路线安排问题,建立了以车流为基础的数学模型。在模型中利用罚函数法来化简约束条件,并设计了基于自然数编码的遗传算法。最后给出一个简单的算例来说明该模型及算法的应用。     

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。     

基于客户点多重特性的车辆路线优化

针对传统车辆路线优化研究在对客户点商品需求特性方面存在的不足,提出了先基于客户点多重特性进行聚类分析后进行线路优化的思想.首先,将语言变量值用梯形模糊数表示,对客户点和二级准则指标进行综合评价;其次,采用模糊集成方法将二级准则指标集成到一级准则指标上,将集成后的一级指标属性值拆分为4个分属性值参与聚类算法计算,并通过设计的聚类有效性指标选取合理的聚类结果;然后,应用模糊TOPSIS方法计算各类内的客户点优先级权重;最后,构建了客户点被选择服务的评价函数式,并与动态规划方法结合进行线路优化.文中还通过实例对所提方法的有效性进行了验证,并与现有方法进行了对比.结果表明,文中方法优于单纯以距离和客户点优先级权重为测度单位的方法,线路优化结果合理,并能应用到存在大规模客户点的车辆路线优化问题中.     

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。     

公路路线设计的一体化与可视化

针对现有的公路路线计算机辅助设计系统平、纵、横设计分离的弱点,提出并实现了一种新的公路路线设计方法:应用多视窗技术创建路线平、纵、横断面集成的路线一体化设计平台,应用ObjectARX的响应器和通知技术实现了路线平、纵、横的关联设计与交替设计.在此基础上,采用分割-归并思想建立了路线三维模型,应用视锥截取、LoD技术实现了路线三维模型的视相关简化,并开发了公路三维场景的实时动态浏览平台.最后将该平台与一体化设计系统集成,实现了路线设计的一体化与可视化.实践结果表明,该方法使常规的二维设计提升为三维可视化设计,能大幅度提高设计质量和效率.     

数控车削加工路线的优化研究

数控加工工艺路线是编制数控加工程序的重要依据之一,合理选择加工路线对保证零件加工精度和表面粗糙度及充分发挥数控车床的效能非常重要。结合实践经验研究典型的数控车加工路线。