有时间窗的非满载车辆调度问题的遗传算法

有时间窗的车辆调度问题是一个典型的ＮＰ－难题,传统求解方法往往不能令人满意,本文将货运量约束和时间窗约束转化为目标约束,设计了基于自然数编码的可同时处理软、硬时间窗约束的遗传算法,实验分析获得了较好的结果。     

有时间窗约束非满载车辆调度问题的遗传算法

利用遗传算法解决单车场单车型有时间窗约束的非满载车辆调度问题。针对非满载的VRP问题具有组问无序、组内有序的特性，采用一种有效的改进交叉算子，最大程度的保留了父代的优良特性并增强了算法的寻优能力，避免了早熟现象的发生，应用此方法分别对8个和13个客户有时间窗约束非满载车辆调度问题进行计算机仿真，得出了最优解，证明了本算法的优越性。     

基于免疫遗传算法的双向车辆调度问题实现

在对双向车辆路径问题(DVSP)简要叙述的基础上建立了DVSP数学模型.针对DVRP,构造一种的免疫遗传算法来求解DVSP,提出了一种自然数编码方法、交叉算子的自适应机制.并将求解结果与其它启发式算法比较.比较结果表明,该算法对于求解DVSP问题具有较好的性能和更好的鲁棒性.     

多车型动态车辆调度及其遗传算法

研究了允许多种车型同时调用的动态车辆调度问题:分别以路径最短为目标和以油耗成本最少为目标进行动态车辆调度优化,并设计了相应的遗传算法。本文最后的实例进行了验证,发现以油耗最少为目标,不仅考虑了不同车型的容量限制,而且考虑了动态载重量的油耗影响,更加符合实际情况,因此其优化结果更加合理。     

基于禁忌遗传算法的邮政运输车辆调度问题

为提高邮政运输网络的整体运行效率,提出一种集三级中心选址和车辆调度于一体的混合邮政运输车辆调度模型。模型同时涉及到邮件的送取、多种车型调度和区域规划等问题。模型的求解分为两个相互关联的阶段,第一阶段确定三级中心局和划分区域并完成中心局之间的邮件配送;第二阶段求解各三级中心局内部的车辆调度问题,并将结果返回到第一阶段;两个阶段分别采用中心分配法和禁忌遗传混合算法。最后,以贵州邮政的实际生产数据对模型和算法进行实证分析,验证了模型和算法的有效性和实用性。     

求解作业车间调度问题的改进自适应遗传算法

根据当前代种群中的最优个体应该保留,但也要一定交叉与变异概率的思想,提出了改进的自适应遗传算法,开发了工程应用软件包,应用于求解作业车间调度问题,显著提高了收敛速度.特别是在搜索过程中系统能够自动给定交叉概率和变异概率,符合工程实际需要.     

用遗传算法解决并行多机调度问题

对最小化完工时间的并行多机调度问题提出了一种遗传算法,并在问题形成、遗传算法编码、变异方法等方面作了研究,并用计算实例表明遗传算法能适用于大规模并行多机调度问题。     

动态需求的多车型车辆调度问题及云遗传算法

根据动态信息产生的时间点不同提出时间轴概念,利用时间轴将动态车辆调度问题转化为一系列的静态车辆调度问题,建立考虑车载率和油耗的综合费用为优化目标的车辆调度模型.利用云模型云滴的随机性和稳定倾向性改进自适应遗传算法中交叉率和变异率设置方式,设计云自适应遗传算法对车辆调度问题进行实时再优化.最后,结合算例对模型和算法的有效性进行验证.     

大规模客户车辆调度问题启发式算法研究

为进一步扩大车辆优化调度问题的研究规模,将最佳客户插入原则(PFIH-Push Forward Insertion Heuristic)与遗传算法相结合,解决了以往初始种群中可行解概率低等问题;并实现了以路径首客户编码方式代替传统的全部客户编码,缩短了染色体长度,从而提高了遗传算法优化大规模客户车辆调度问题的效率。将该方法应用于有时间窗车辆调度问题,并采用Solomon数据验证,通过与其它算法结果比较,说明了该方法的可行性与优越性。     

基于混合遗传算法的物流配送车辆调度优化问题求解方法

物流配遥车辆调度优化问题是一个NP-hard问题,随着问题规模的扩大,若单纯地应用精确算法将很难获得最优解.首先对物流配送车辆调度问题进行了深入分析并建立了优化数学模型;然后,根据模型把问题的解决合理地划分为两个阶段,将遗传算法的全局搜索能力和C-W节约启发式算法的局部搜索能力有机结合,由此构造出一种混合遗传算法;最后,通过一个应用实例的分析验证了此算法寻优的有效性.     

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     

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     

装卸一体化车辆路径问题的遗传算法研究

针对装卸混合的车辆路径问题这一类典型的NP难题,采用四位数的遗传编码,并对解的可行性进行验证,降低对交叉算子和变异算子的要求,有效提高解的质量.最后对二十个客户点的装卸混合的问题作了数值试验,结果表明遗传算法作为一种有效的随机型全局搜索算法,体现出群体智能的分布型、鲁棒性和快速性的特点.     

不确定车辆数的有时间窗车辆路径问题的遗传算法

给出了不确定车辆数的有时间窗车辆路径问题(VRPTW)的数学模型,提出一种基于客户的编码表示方式,可以表示出不同的车辆数,实现VRPTW的路径长度和车辆数的同时优化,并用计算实例进行了验证,同时对计算中涉及的一些问题进行了讨论.     

有时间窗约束车辆调度优化的一种禁忌算法

针对有时间窗的V SP问题提出了一种禁忌算法,本算法运用了多初始解和全局禁忌表等各种措施来减小解的不稳定性和扩大搜索范围,并根据容量约束和时间窗约束性质的不同,结合惩罚函数和各约束的性质来联合控制车场的分配。给出了两组具有代表性的试验数据,并与其他算法优化时间窗V SP的实验结果作了比较。结果表明,此禁忌算法是解决有时间窗约束的一条有效途径。     

车辆路径问题的改进遗传算法

通过引入新颖交叉算子 ,构造了一种改进遗传算法 ,此算法摆脱了对群体多样性的要求 ,不存在传统遗传算法常见的“早熟收敛”问题 .将该算法用于解决车辆路径问题 ,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 ,是求解车辆路径问题的一个较好方案 .     

一体化集货和配送车辆路径问题的混合遗传启发式算法

为满足电子商务客户多样化和个性化的需求,建立多约束条件的一体化集货和配送车辆调度模型.针对模型特点,采用混合遗传启发式算法求解.首先,采用自然数编码,可以使问题变得更简洁;用最佳保留选择法,以保证群体的多样性;用改进的顺序交叉算子避免优良基因片断在顺序交叉时被破坏,保证算法能够收敛到全局最优;其次,对混合遗传算法求得的精英种群进行禁忌搜索求解.通过实例计算表明,该算法好于单独使用遗传算法或是禁忌搜索算法.     

可行批调度问题及其遗传算法

对判定问题一是否存在使所有需求都可按时满足的调度一进行了研究,通过将其转化成等价的可行批调度问题,分析可行批调度的性质,把问题的解自然表示成了二进制编码的形式,在此基础上,提出了相应的遗传算法,它克服了调度研究中常用的基于排列编码的遗传算法的缺点,仿真结果验证了算法的有效性.     

求解FJSP的自适应免疫遗传算法

借鉴生物免疫系统的免疫调节机理,提出一种求解柔性作业车间调度问题的自适应免疫遗传算法(AIGA).该算法在保留基本遗传算法(SGA)随机全局搜索能力的基础上,通过引入免疫算子和种群的自适应调节策略,保持了群体的抗体多样性.实验结果表明,该算法可有效改善基本遗传算法的未成熟收敛和局部搜索能力差的缺点,具有很好的全局收敛能力,能有效解决柔性作业车间调度问题.