基于混合量子遗传算法的外贸企业物流配送车辆优化调度

为了提高外贸企业物流配送车辆调度能力,提出基于混合量子遗传算法的外贸企业物流配送车辆优化调度算法。构建外贸企业物流配送车辆路径规划的地图网格模型,采用混合量子遗传算法进行外贸企业物流配送车辆调度的信息模拟,构建外贸企业物流配送车辆的移动规则模型,进行外贸企业物流配送车辆调度的路径规划。结合信息素导引方法进行外贸企业物流配送车辆优化调度的自适应控制,构建外贸企业物流配送车辆优化调度的混合量子遗传进化寻优模型,根据混合量子遗传路径约束寻优方法构建外贸企业物流配送车辆优化调度的人工智能算法,实现外贸企业物流配送车辆优化调度和人工智能控制。仿真结果表明,采用该方法进行外贸企业物流配送车辆调度的寻优能力较好,路径规划能力较强,提高了车辆调度效能。     

基于粒子群算法的物流配送车辆优化调度研究

应用粒子群算法求解物流配送系统的车辆优化调度问题,针对车辆调度问题中需要考虑车辆容量和车辆行驶路径的限制等要求,提出一种基于收货点、粒子位置次序和粒子位置取整操作的三维粒子编码方法,采用惯性权重线性递减粒子群算法对两个算例进行计算,并与遗传算法的计算结果进行了比较.结果表明,粒子群算法能够有效地对物流配送车辆调度问题进行优化.     

基于蚁群算法的物流配送路径优化研究

在实际生活中,如何选择最优的物流配送路线是物流车辆调度系统中最重要的问题之一。首先,针对物流配送路径优化问题,充分考虑了车辆路径的约束条件,以成本最小化和最大限度减少碳排放量构建了一种路径规划多目标优化模型;然后利用蚁群算法对其进行了求解,该算法在问题空间的多点同时开始独立的解搜索,保证了算法具有较强的全局搜索能力,并且具有较强的鲁棒性;将该算法应用到实际问题上运用MATLAB软件进行实验仿真,计算出最优的车辆配送路径方案;仿真结果表明:该模型和算法能较好地解决相关物流配送路径问题,从而提高物流服务的质量。     

考虑时间窗因素的物流配送车辆调度优化

根据物流配送中车辆调度的实际,综合考虑配送中心装货的时间和用户的时间窗,建立了物流配送车辆调度优化的数学模型,并根据模型特点,设计了基于模拟退火算法的求解方案,通过实例验证该数学模型和算法的实用性和有效性。     

不确定因素下电子侦察卫星鲁棒性调度方法

针对卫星电子侦察过程中的各种不确定因素,提出了一种静态调度与反应式调度相结合的鲁棒性调度方法.静态调度中针对具有随机分布特性的侦察数据量,并考虑卫星的使用约束和任务约束,建立了机会约束混合整数规划模型;提出了基于罚函数的进化算法,用以解决模型的非线性与非凸特性,结合蒙特卡罗抽样的罚函数用以解决模型的随机性.反应式调度中针对新任务提交、资源失效和任务执行失败等离散不确定因素,提出了一种快速启发式任务插入算法,基于初始调度方案,有效降低调度复杂度.仿真实验表明该方法适用于解决不确定因素下电子侦察卫星调度问题.     

基于混合遗传算法的物流车辆调度优化

针对遗传算法在求解车辆调度问题时容易出现早熟现象,导致求解精度不高的问题,本文用混合算法构建了物流配送总成本最小的目标函数。首先,定义了车辆调度问题的数学模型,在此基础上提出了一种遗传算法中对交叉和变异概率的自适应调整的方法。其次,通过局部搜索算法求得初始解,采用遗传算法初始解优化,并且在配送时刻改变以后,利用TS算法搜索最优解迅速的特点改进配送方案,最终求得配送时刻不断变化下的车辆调度方案。最后通过算例分析,得到本文提出的算法与单一局部搜索算法和单一TS算法相比,在求解精度、求解时间方面都具有更大的优越性。     

改进的粒子群算法及其在带软时间窗车辆调度问题中的应用

针对微粒群优化算法容易陷入局部极值的缺陷,提出多相粒子群优化算法(Multi-pha-ses Particle Swarm Optimization,MPSO).建立了带软时间窗车辆调度问题数学模型,并将该方法运用于带软时间窗车辆调度路径优化.根据多相粒子群并行搜索的思想,给出MPSO算法在带软时间窗物流配送车辆调度路径优化的实现流程.仿真结果表明:多相粒子群算法可以快速、有效地求得车辆路径问题的优化解,是一种求解带软时间窗车辆路径问题的较好方案.     

遗传算法的改进算法在物流配送当中的应用

研究在城市区域内配送车辆的优化调度问题,建立优化物流配送的数学模型,然后构造求解该问题的改进遗传算法.实验表明,该算法性能高,能够有效的求解城市物流配送问题.     

大规模物流配送车辆调度问题研究

研究大规模物流配送车辆调度问题,提出其整数规划数学模型,把大规模配送车辆调度问题(VRP)转化为配送区域划分问题和单车线路优化问题2个子问题,用改进的基地启发式分区算法(ILBH)解决配送区域划分问题,运用混合遗传算法(GA NS)解决分区域后区域内的配送车辆的单车线路优化问题.此改进的2阶段算法有效地解决了大规模配送条件下,在可行时间内得到近似解或满意解的问题,该方法已在某物流企业中成功应用并取得了显著的经济效益,其成果在城市配送系统中具有普遍的适用性和应用推广前景.     

基于陌生户问题的配送车辆调度优化模型研究

针对目前车辆调度优化模型(VSP模型)对陌生户问题的考虑不足,通过引入陌生度和陌生系数两个新的参数,改进了物流配送车辆调度优化模型,以解决陌生户问题,并采用C-W算法进行验证计算,计算结果证明了改进模型的可行性和有效性.     

适于配送车辆导航路径规划的遍历模型的改进型粒子群优化算法

车辆路径规划是物流配送导航系统中的关键环节,是实现物流配送路径引导的前提条件和车辆导航的技术保障.为解决物流配送车辆导航中的路径规划问题,文中建立了物流配送车辆导航路径规划(VND)遍历模型,设计了求解该模型的改进型粒子群算法,并对初始种群的产生方法及种群的进化策略进行改进,使原本不能直接用于求解VND模型的基本粒子群...     

实际约束条件下多配送中心物流车辆调度优化

传统方法难以解决有时间窗等具有实际约束条件,且调度结果并非最优,提出一种基于变邻域搜索算法的多配送中心物流车辆调度优化方法。对多配送中心物流车辆调度优化问题进行分析,在分析结果的基础之上构建实际约束条件下多配送中心物流车辆调度数学模型;利用变邻域搜索算法求解物流车辆调度模型的最优解,完成实际约束条件下多配送中心物流车辆的调度优化。实验结果表明,采用所提方法进行多配送中心物流车辆调度,其总运输时间短、运输总费用低,调度结果较优,且符合实际约束。     

顾客时间窗变化的物流配送问题干扰管理方法研究

为解决物流配送过程中顾客时间窗变化而导致的物流配送计划无法实现的难题,运用干扰管理方法,以干扰事件发生时的问题状态为基础,提出了新车增派策略和多车协作策略及其实施条件,并在此基础上建立了问题扰动救援的一种启发式算法.该算法针对受扰车辆路线上的所有顾客,根据新车增派策略和多车协作策略,依次将每一顾客在原计划的送货车辆、其他在途车辆,以及增派的新车之间分配,并重新规划分配之后的车辆路线.最后在标准算例上使用该算法与文献遗传算法进行了比较分析,结果表明该算法对于干扰事件发生后的车辆路线重排结果在系统整体扰动程度方面明显优于文献算法.     

基于遗传算法的物流配送车调度优化算法

介绍电子商务物流信息平台中配送车调度问题的解决方法,阐述遗传算法在物流配送问题上的应用缺点,并提出一种基于遗传算法的物流配送车调度的优化算法.     

蚁群算法及其在物流系统中的应用研究

分析了蚁群算法在物流系统车辆路径管理中的应用,展望了蚁群算法在其他物流系统优化中的应用,指出通过应用蚁群算法可降低物流成本、提高经济效益。     

基于Android移动平台的物流信息管理系统设计

将Android移动智能设备平台的无线移动访问和电子地图等功能应用于物流信息管理系统中,提出了一种基于Android移动设备平台的规划导航路径算法.该物流信息管理系统能实现物流信息的采集、存储、传输、识别、跟踪和查询等功能,实现了对车辆和货物流动过程的控制,提高了物流效率,降低了物流成本.     

考虑订单优先级带时间窗的多车型开放式车辆路径问题研究

针对物流运输中具有优先级的配送订单情况以及新能源车辆、燃油车辆混合配送的车辆路径优化问题,同时考虑车辆可行驶区域限制、车辆载重量、客户送货时间需求、新能源车辆充电约束,构建以碳排放成本、货运成本和时间窗惩罚成本总和最小的目标函数。根据订单优先配送特征设计带有优先策略的粒子群算法求解问题,并基于条件采用适应性算例进行实验,验证算法对考虑优先级订单序列带有时间窗的多车型开放式车辆路径问题的有效性。     

一种改进粒子群算法在物流配送路径问题中的应用

针对物流配送车辆路径优化的研究热点问题,在标准粒子群算法基础上,设计了一种自适应的变异粒子群算法,算法中的变异算子可随群体适应度方差自适应改变,从而打散聚焦于局部收敛点的粒子群.并针对多个车场多个车辆的配送路径问题设计一种新编码模式,减少了迭代次数.在MatLab 2011b平台下进行了仿真实验,证明了该算法在最优值、正确率和误差均值上都有较大改进.     

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。