甩挂运输车辆调度模型及节约算法设计

采用整数规划方法建立了带时间约束的甩挂运输车辆调度模型。由于该问题的复杂性,在实际问题中若采用精确算法往往不能实现求解,因此提出了增加新策略的调整节约算法。仿真结果和实际案例运算表明,该算法是很有效的,比原来的传统运输方式更优,可以满足较大规模的甩挂运输车辆调度问题。     

铁路行包配送车辆路径问题模型及算法

铁路行包配送车辆路径问题属于同时具有送货和集货需求的车辆路径问题.结合该问题特点,建立数学优化模型.求解算法中采用基于最近邻居的启发式方法产生尽可能好的初始解,并通过构造合理的邻域结构,引入适合的罚函数评价解的质量,随机选取禁忌长度的禁忌搜索算法优化初始解.以5台车辆、21个配送点的实例进行仿真计算,计算结果表明,模型及算法有效可行.     

基于NSGA算法的公交车辆调度优化模型

公交车辆调度方案的优化对于提高公交服务水平,促进公交事业的快速发展至关重要.在乘客与公交公司利益博弈的基础上,基于极小极大思想,考虑公交车车辆容量的限制及城市道路信号控制的干扰因素,建立公交发车间隔优化模型,并利用非支配排序遗传算法(NSGA)进行模型的求解.以河南省焦作市的公交线路为例进行验证,优化结果显示乘客的平均等车时间相对减少48.3%,公交车的全日平均满载率下降了3.8%,公交服务水平有所改善.     

地勤服务车辆调度的多目标模型建立

根据统计,机场航班延误的主要原因之一是机场调度失误。航班地勤服务是机场调度的重要环节。地勤服务针对于机场过站航班,由于航班计划限定了航班在机场的抵港和离港时间,因此地勤服务车辆调度具有时间窗的约束。通过分析机场地勤服务的运作流程及特点,建立了带有时间窗的地勤服务车辆调度问题的多目标数学规划模型。     

货物运输车辆的调度算法

本文以上海煤炭公司为例,讨论了运煤车辆的计算机调度问题,提出一个数学模型及有效的近似算法。在算法实现中,采用了一些较为先进的数据结构,使运算速度及存储需求均有较大的改善。对实际算例计算结果表明,采用本算法进行运输车辆调度,经济效益比人工调度有明显的提高。     

集散区域快递物流车辆调度模型及其算法

在分析集散区域快递物流运输特点的基础上,研究了固定时间窗内多车型车辆往返运输的车辆调度问题,建立以运输总成本最小为目标的数学模型,并给出遗传算法求解办法。实例表明,该模型和算法能有效地满足物流车辆调度需求,降低企业的物流成本。     

双目标时变速度车辆路径问题的模型及算法

提出了时变速度情况下带时间窗与回程的车辆路径问题模型,考虑最小化车辆行驶总时间和最小化总延误时间两个相互冲突目标,将双目标的问题通过加权法转化为单目标问题．由于求解固定速度车辆路径问题的方法在时变速度下不可行,因而对传统优化方法作了改进,提出两阶段方法．从计算的结果看,第二阶段的RTS（reactive tabu search）算法相对第一阶段算法的求解有较大的改进．根据不同的权重的取值,可以在两个目标之间找到一个权衡的区间,决策者根据服务的要求可以在此区间选择合适的权重获得可行的车辆调度方案．     

基于满意优化的多目标车辆调度问题模型与算法

基于满意优化理论,首先提出了客户满意度的概念及评价函数,在此基础上,以最大化平均客户满意度同时最小化运输成本为目标函数,构建了多目标车辆调度问题的教学模型.然后提出了将多目标转化为单目标的方法,并利用禁忌搜索算法对该问题进行仿真.结果表明,基于满意优化的多目标车辆调度问题模型,更能反映物流运输企业的实际情况,其求解算法是快速、有效的.     

危险品车辆路径规划的双目标模型与算法研究

本文在交通流量、行程时间、受影响的人数等不确定条件下,研究了危险品运输车辆的可靠性和安全性双目标路径规划模型.对于可靠性目标,考虑了路段的随机通行时间、路口等待时间以及路段和路口通行时间相关性的3个因素的可靠路径搜索问题.对于安全性目标,不仅考虑危险品运输车辆所经过路段附近受影响的人数,还考虑了事故发生后该路段上的车辆中受影响的人数以及其相关性.由于目标函数的不可加性,本文提出了一个新的基于不等式放缩技巧和K短路算法的启发式算法,对双目标函数进行求解,节约了计算量,并给出了搜索非支配解(non-dominated solution)的方法.数值算例的结果说明与传统的模型相比,若忽略信号交叉口的随机延迟和相关性会导致寻找可靠最短路径和最优安全路径的结果存在偏差,导致路径选择不准确,有可能造成严重的经济损失和环境危害.最后,通过数值演示了该算法在现实道路交通网络中的潜在应用前景.     

战时车辆调度问题算法及应用分析

战时车辆调度是精确后勤的核心内容之一,对提高部队机动性和后勤保障能力具有重要作用.对战时车辆调度问题进行分析研究,提出一种快速、高效的算法.对战时多任务车辆调度组合优化问题,即NP-Hard问题进行求解.构造了一个两层搜索结构的遗传禁忌混合算法,该算法充分利用了不同领域搜索方法的优点,增强了算法在解空间中的搜索能力和运行效率.试验分析结果表明:所提算法能有效地解决战时多任务车辆调度问题;与基本遗传算法相比,该算法的优化能力、运行效率、可靠性均得到了提高.     

多车型条件下机场接送服务的协作调度优化

针对多车型机场接送服务,建立了以最少行驶总里程数为目标的协作调度模型.根据模型特点,提出用于模型求解的启发式优化算法.该方法在初步规划出基本路径后,寻找出需要一辆车单独服务的载客点,即孤立点.分别考虑了孤立点与基本路径的协作方式、剩余基本路径与已和孤立点协作的基本路径的协作方式,以及最终剩余路径之间的协作方式,由此获得了协作模式下的车辆调度方案.仿真实验证明,本文提出的协作调度模型及优化算法能有效降低机场接送服务的运营成本.     

需求可拆分车辆路径优化模型与BLF-GA算法设计

生活中,零售商或者顾客需求通常由具有一定尺寸的多件货物构成,这就使得车辆配送不仅应考虑车辆载货重量的限制,还应考虑车辆载货容积的限制.而多件货物构成的需求在很多情况下是允许多台车辆配送来满足,即需求可拆分.基于以上现实情况,笔者建立了考虑二维装箱约束的需求可拆分车辆路径优化模型,给出了模型解的特征.以改进的遗传算法为基础,结合BLF算法,设计了BLF-GA算法.数值案例表明:不考虑装箱约束得到的最优路线存在不满足装箱约束的情况,考虑装箱约束得到的最优值大于不考虑装箱约束的最优值,这说明货物尺寸对车辆路径产生了影响,在车辆路径优化中考虑装箱约束.     

多需求点间车辆调度模型及优化算法混合求解研究

为解决多需求点间同时集送货问题,建立考虑需求拆分和转运的车辆路径模型.在模型中,加入车辆装载量动态变化约束、节点可多次访问约束和需求可拆分转运约束,提高问题的普遍性.在模型的优化算法中,算术、蚁群优化算法混合求解.通过算术蚁群算法嵌套优化模式,外层算术优化算法得到配送车辆的任务量,内层蚁群算法优化路径,并将结果反馈给外层算法继续更新求解,直至达到终止条件.同时,添加概率系数、增加算子位置更新公式和更新动态禁忌矩阵对混合算术蚁群算法改进,增加解的多样性,提高算法的求解效率.最后通过实例验证并与混合鲸鱼算法等比较,改进的算法解决本文问题效果更好.     

众包物流配送车辆调度模型及优化

针对众包抢单模式和众包派单模式的配送特点,建立众包配送车辆调度模型,将两种配送模式有机结合,优势互补,并根据模型特点采用蚁群-量子粒子群混合优化算法进行求解.以深圳清湖冷链配送为例,从配送距离和成本等角度,分别与传统配送模式、抢单配送模型和派单配送模型进行比较,实验充分证明了众包配送模型的有效性;同时,将蚁群-量子粒子...     

车辆路径规划的数学模型及算法综述

车辆路径规划问题（Vehicle Routing Problem，VRP）是一项研究热点。在运输过程中，对车辆进行合理的路径规划可以在满足运输要求的基础上最大程度地节约人力物力，降低运输成本。在对车辆路径规划的研究过程中，模型和算法起着关键性作用。目前已有的模型和算法还存在一些不足。为此，对车辆路径规划问题的数学模型和算法进行了探讨。     

需求响应式公交车辆调度模型和算法研究综述

需求响应式公交车辆调度（Demand Responsive Transit Vehicle Scheduling,DRTVS）是需求响应式公交运营计划中的重要内容,一个合理的车辆调度方案对降低运营成本、提高运营效率具有重要意义,为此分析和总结了近十年来国内外关于DRTVS的优化模型和求解算法.首先,简要介绍了DRTVS模型及求解算法的分类和定义;其次,分别从调度方式、站点类型、时间约束和车辆类型4个角度对调度模型的构建和优化进行了阐述;再次,整理总结了常见的算法类型,以及每种算法的求解效果和适用条件;最后,针对当前研究中存在的建模时考虑因素不全面、假设条件过于理想化、算法求解精确度较差等问题,对优化模型及求解算法未来的研究方向进行了探讨.研究结果表明：近年来有关研究主要以动态调度、可变站点、软时间窗和多车型为主;调度模型的优化目标同时考虑出行时间、运营里程、服务质量等因素;现有车辆调度模型缺乏广泛适用性和实际可操作性;针对求解算法研究发现,小规模调度问题主要采用精确算法求解,对于大规模调度问题,使用启发式算法进行求解.     

重大公共卫生事件下通勤出行合乘车辆路径优化

【目的】降低无车员工通勤出行风险,提高通勤效率。【方法】首先,以参与合乘人数最多为第一优化目标、通勤合乘时间最短为第二优化目标,并考虑车辆额定载客量、员工上班时间限制及绕行时间等因素,构建单位通勤合乘车辆路径优化模型;然后,基于遗传算法,进行最佳合乘路径求解;最后,进行算例分析、参数灵敏度分析及员工居住地分散程度的影响分析。【结果】与非合乘相比,单位组织员工内部合乘后,员工的平均通勤时间减少了24.77 min,合乘匹配成功率达到了97.14%;合乘小组人数和员工拥车率在一定范围内对合乘效果影响较大;员工居住地集中时,合乘效果更好。【结论】合乘可有效地为无车员工提供通勤帮助,减少员工通勤时间。     

考虑时空相关随机行驶时间的车辆路径问题模型与算法

本文对一类在真实道路网络中考虑时空相关的随机行驶时间的车辆路径问题进行了研究. 首先我们建立了该问题的两阶段随机规划模型. 然后我们将用于候选解寻优的智能优化算法与用于产生评价解的随机场景的情景生成技术相结合,提出一种智能随机优化方法求解该问题. 为了有效地进行解的寻优,本文结合可变邻域下降算法提出了一种混合粒子群优化算法.最后通过一系列基于北京市区道路网络的算例实验,我们验证了所提出的混合粒子群优化算法的有效性.实验结果还表明,考虑实际交通环境中道路网络上车辆行驶时间的时空相关性,会影响最优车辆路径决策方案.     

露天矿生产车辆调度的最优化模型

用运筹学中目标规划的最优方法，针对露天矿生产的实际要求，分别建立了多目标的车辆安排最优化模型和多层次的目标规划模型。根据调整优化算法和多层次目标规划算法，利用数学软件Matlab和LinGo软件进行计算，得出最优调度方案。     

露天矿生产车辆调度的最优化模型

用运筹学中目标规划的最优方法,针对露天矿生产的实际要求,分别建立了多目标的车辆安排最优化模型和多层次的目标规划模型.根据调整优化算法和多层次目标规划算法,利用数学软件Matlab和LinGo软件进行计算,得出最优调度方案.