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经典车辆路径问题(vehicle routing problem,VRP)模型不考虑道路的坡度,通常以最小化车辆行驶总距离、总耗时或派送车辆数为目标函数. 在考虑道路坡度因素的基础上,提出了以配送车辆总能耗最小为目标的低碳车辆路径问题模型 (energy consumption minimizing low-carbon VRP,ECM-LCVRP);然后,以带能力约束的车辆路径问题 (capacitated VRP,CVRP)为参照,分析了 ECM-LCVRP 的解空间大小及基本算法改进法则在ECM-LCVRP 中的执行复杂度,发现ECM-LCVRP较CVRP更加难以求解,并且分析了不同坡度下 ECM-LCVRP 和 CVRP 的区别与联系;另外,基于配送方案的能耗值与行驶距离正相关的规律,提出了求解不同道路坡度环境下 ECM-LCVRP 的双目标策略 (two objective strategy,TOS);最后,设计了40个 ECM-LCVRP 算例,并采用综合了算法基本改进规则的混合局部搜索算法 (hybrid local search,HLS)和HLS+TOS 两种方式求解,求解结果表明:在不同的运算时间内,TOS 策略均能够有效地提高HLS的求解质量,且求解时间越短,TOS的效果越明显. 相似文献
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随着绿色物流的发展,绿色车辆路径问题(green vehicle routing problem,GVRP)已引起学界的广泛关注,但关于GVRP最新研究进展的综述文献较少.首先,简要介绍GVRP基础模型和油耗/碳排放的主要测度方法;其次,根据GVRP环境效益优化目标及目标函数的构成,将GVRP模型分为油耗/碳排放最小化VRP、综合成本最小化VRP和多目标VRP三种类型,并从优化目标、油耗/碳排放的影响因素和测度模型,以及约束条件等方面进行分类综述;然后,简要介绍求解GVRP模型的精确算法、启发式算法和元启发式算法,并对应用较为普及的主要元启发式算法进行分析;最后,阐述了即时物流配送、冷链物流配送、电动车物流配送和共同物流配送等GVRP新的应用领域,指出了GVRP理论和方法的发展趋势. 相似文献
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针对企业自身运力有限以及旗下多个配送中心在各决策周期运力不均衡的情况,提出了一类具有多个配送中心、需要进行车辆租赁和车辆共享、有时间窗限制、开环的VRP, 建立了相应的混合整数规划模型.通过引入一个虚拟配送中心,将多配送中心VRP 转化为单配送中心VRP, 并设计了一种结合扫描算法和C-W节约算法、对车辆路径和车辆调度统筹优化的混合遗传算法.最后,以重庆天友乳业物流分公司的业务数据对该模型的可行性和有效性进行了验证, 结果表明本文所提方法与该企业现有的配送方案相比,在配送总里程、配送总成本和车辆在途时间等方面均有明显改进.此外,进行了模型参数的灵敏度分析和算法的收敛性分析, 结果表明该算法具有较好的性能. 相似文献
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车辆路径规划问题及其求解方法研究进展 总被引:21,自引:1,他引:21
对车辆路径规划问题(Vehicle Routing Problem,VRP)领域的研究进行综述,根据目前的研究状况对该问题进行分类;分析该问题的图模型和数学模型两大类模型各自的优缺点;分四大类讨论求解该问题的算法:精确算法(exact algorithm),构造启发式算法(constructive heuristic algorithm),改进启发式算法(improving heuristic algorithm),和亚启发式算法(meta-heuristic algorithm)。评迷各类算法适用的问题求解阶段以及各自的优缺点;探讨国内在VRP领域的研究成果。在此基础上,对求解该问题的方法进一步的研究方向做了展望。 相似文献
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求解多车型车辆路径问题的变邻域搜索算法 总被引:3,自引:0,他引:3
多车型车辆路径问题(FSMVRP)是车辆类型不同的车辆路径问题(VRP),基于变邻域搜索,提出一种启发式算法VNS_FSM求解FSMVRP。该算法设计了实现变邻域搜索中的"抖动"和局部优化过程的邻域结构组合,同时,还提出了一种新的车型调整策略。在通用的基准测试问题的实验验证了VNS_FSM算法的有效性,并给出问题G_07-G_12的正确解。实验结果表明,VNS_FSM算法能够获得大多数测试问题的已知最好解。与已有算法相比,VNS_FSM算法性能相当或更优。 相似文献
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满载问题的车辆路线安排 总被引:12,自引:0,他引:12
本文对满载运输的问题解的特征进行了分析,在此基础上提出了一个根据运输问题最优解或满足解安排行车路线的方法,该方法是一种实用性很强的交互式优化方法,把复杂的调度问题的多个目标置于求解的不同过程,通过交互式方法得以实现。文章最后举实例对此方法进行了验证。 相似文献
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多车场多车型最快完成车辆路径问题的变异蚁群算法 总被引:3,自引:1,他引:2
一般车辆路径问题的目标是总路程或总费用最小, 而在应急管理或特殊配送中要求以最快的速度完成配送任务, 该文研究了以最快完成为目标的多车场多车型车辆路径问题的变异蚁群算法. 首先介绍了多车场多车型最快完成车辆路径问题, 然后分别给出求解多车型和单车型问题的车辆分割的动态规划方法, 并把单车型问题的动态规划方法和改进的Split方法进行对比, 同时利用改进的最大流算法将车辆分配给各车场, 从而把该问题转化为寻找最优顾客排列的问题. 随后给出了求解该问题的变异蚁群算法, 最后给出了计算实例. 相似文献
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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。 相似文献
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基于有向图针对物流网络三层级设施选址——路径规划问题(3E-LRP),建立了数学模型,并提出了量子进化算法(QEA)与遗传算法(GA)协同的双智能算法集成求解方案.QEA算法负责设施选址(FLP)和设施分配(FAP)优化问题,将得到的FLP和FAP方案传递给GA进行路径规划(VRP)优化,GA将优化后的路径规划方案反馈给QEA,双智能算法协同完成3E-LRP系统优化.本文提出了基于可达配送区域的搜索策略和基于路径长度为权重的设施分配优化策略以提高算法效率.实例计算表明,提出的数学模型和组合智能算法可有效解决3E-LRP,为ME-LRP提供了理论与方法指导. 相似文献
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随机需求情形VRP的退火网络解法 总被引:22,自引:0,他引:22
随机需求情形下的车辆路由问题 ( VRP)是一种普遍存在而求解较为困难的运筹学问题 .模拟退火算法 ( SA)和 Hopfield神经网络解法是解决该问题的两个较好的方法 .本文采用一种改进了的平均场退火方法 ( MFA) ,该方法将模拟退火算法 ( SA)和 Hopfield神经网络解法相结合 ,加速了神经网络的收敛并具有与模拟退火算法 ( SA)相当的精度 . 相似文献