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。     

车辆路径问题的蚁群算法研究

蚁群算法是受自然界中蚁群搜索食物行为启发而提出的一种智能优化算法,通过介绍蚁群觅食过程中基于信息素的最短路径的搜索策略,给出蚁群算法在车辆路径问题中的应用,针对蚁群算法存在的过早收敛问题,引入节省量以及车辆载重利用率两种启发式信息对蚁群算法加以改进,并加入2-opt方法对问题求解进行局部优化,计算机仿真结果表明,这种混合型蚁群算法对求解车辆路径问题有较好的改进效果.     

随机需求多车辆路径问题的重优化算法

针对随机需求的多车辆路径问题(MVRPSD),提出了一种简单有效的重优化新算法.该算法先用预优化策略给出一个预优化的单车辆路径,然后重复使用rollout算法对该路径进行进一步优化,将其划分为满足约束条件的多条子路径,不仅能满足实际需求,而且极大提高了优化性能.与现行方法对比实验结果表明,本算法可以对多车辆路径更为合理的优化,明显减少行驶费用,是求解随机需求的多车辆路径问题的一种有效算法.     

随机需求车辆路径问题的禁忌搜索算法研究

研究了随机需求车辆路径问题,并将禁忌搜索算法用于解决该问题.实验结果证明,禁忌搜索算法可以有效地求得随机需求车辆路径问题的优化解,是求解随机需求车辆路径问题的一个较好方案.     

允许部分服务的随机需求车辆路径问题研究

文章对需求量满足二项分布的随机需求车辆路径问题进行了研究,在服务失败时采取允许部分服务的策略,通过仿真的方法证明了这一策略的有效性;并将嵌套分割算法与扫描算法相结合,提出了一种新的求解随机需求车辆路径问题的两阶段算法,数值试验验证了该算法的有效性.该算法拓展了车辆路径问题的算法空间.     

一种求解多目标车辆路径问题的改进免疫算法

免疫算法是模拟生物免疫系统功能的一种智能优化算法,它具有良好的全局搜索能力.文章设计了一种具有动态自适应性的免疫算法,在算法中引入年龄结构模型,采用一种基于rank排名方法的抗体浓度抑制思想,并利用变异算子更新抗体群,保证了进化过程中解的多样性,提高了搜索效率.将改进的免疫算法用于求解多目标车辆路径问题,实验表明,算法...     

配送中心选址与车辆路径问题的优化

为了克服蚁群算法(Ant Colony Optimization,ACO)搜索初期信息匮乏、信息素累积时间长、求解速度慢的缺点,结合具有快速全局搜索能力的遗传算法(genetic algorithm,GA),同时引入混沌搜索和平滑机制,采用混沌搜索产生初始种群可以克服生成大量非可行解的缺陷,加速染色体向最优解收敛,平滑机制有助于对搜索空间进行更有效的搜索,构成混沌蚁群优化算法(Chaos Ant Colony Optimization,CACO)。建立物流配送中心选址(logistic distribution center location)与车辆路径问题(vehicle routing problem,VRP)的数学模型,分别应用CACO和GA求解,对50客户规模的问题模型仿真,结果表明CACO优于GA。     

车辆路径优化问题的均衡性

研究车辆路径优化问题中配送线路之间的均衡性可以提高配送服务质量。利用C larke-W righ t算法,结合打包原则和装配线线均衡算法的思想,设计出一种称为θRC的启发式算法来处理两个目标的车辆路径优化问题:一是最小化总距离,二是均衡各条线路间负载。该算法包括3个主要部分:θ约束,R运算和C运算。将该算法应用于一个有38个用户的物流配送公司的配送路线求解,结果显示该算法在总路径增长12%的情况下,实现均衡值降低85%。该算法能较好实现车辆路径优化求解中的负载均衡。     

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.     

路径长度受限的随机需求VRP的模型和算法

路径长度受限的随机需求VRP在生产、生活中有着广泛的应用。给出了路径长度受限的随机需求VRP问题的线性整数规划模型,在不允许部分服务和仅能服务失败一次的策略下设计了一个启发式算法。该算法以离散优化中广泛应用的扫描算法为基础生成服务的一个初始可行方案,然后利用模拟退火算法改进得到近似最优解。对需求为二项分布的50个结点、1个服务中心的问题进行了数值试验,数值结果表明该算法对求解路径长度受限的随机需求VRP是有效的。     

动态车辆路径问题的算法研究

借鉴动态问题中的时间点、时间段等概念,建立了动态车辆路径问题模型,将动态VRP转化为在若干连续的时间段内的相对确定性的静态VRP,为动态VRP的研究提供了一种新的方法.并设计了基于节约法和禁忌搜索的混合算法,从而提高了对动态车辆路径问题求解的效率.     

路径长度受限的随机需求VRP的节省算法及其策略分析

在保证每条路径长度限制,至多只能服务失败一次和不允许部分服务的策略下,定义了一个新的节省路径．给出了一个精确的节省算法,对中等规模和大规模问题进行了数值试验,数值试验表明算法有效。对所采用的策略进行了分析,得到了一些理论结果。     

车辆路径问题(VRP)的一个启发式算法

提出了一个基于分区扫描方法和禁忌算法的车辆路径问题的启发式算法,并用一个例子说明其应用.     

求解车辆路径问题的改进遗传算法

在建立车辆路径问题数学模型的基础上,设计了求解该问题的改进遗传算法,即采用自然数编码,构造一定长度的遗传个体表,动态记录适应度以及引入新交叉算子。实验结果表明,该算法用于求解车辆路径问题,不但可以解决传统遗传算法在求解该问题所遇到的“早熟收敛”,而且大大提高算法的运行效率。     

新型遗传算法求解车辆路径问题研究

建立有时间窗车辆路径问题的数学模型,针对遗传算法在局部搜索能力方面的不足,提出将模拟退火算法与遗传算法相结合,从而构造有时问窗车辆路径问题的混合遗传算法,并进行实验计算.结果表明,用混合遗传算法求解该优化问题,可以在一定程度上克服遗传算法在局部搜索能力方面的不足和模拟退火算法在全局搜索能力方面的不足,从而得到质量较高的解.