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。     

云自适应遗传算法有能力约束的车辆调度优化

针对与车辆调度成本密切相关的运输量和车辆利用率,建立油耗费用和固定费用最小的车辆调度模型.根据车辆调度问题实时性和复杂性的要求,提出云模型理论与遗传算法相结合的云自适应遗传算法,利用云模型云滴的随机性和稳定倾向性改进标准遗传算法中固定设置交叉和变异概率的方式,克服了标准遗传算法搜索速度慢及易早熟的缺陷,设计基于最大保留机制的交叉和变异算子,提高了算法的收敛性和鲁棒性.最后,结合算例对模型和算法的有效性进行验证.     

公交区域车辆调度优化研究现状与发展

区域范围内车辆调度是以给定时刻表和一定数量的分布在各个车场的车辆为前提,在满足所有约束条件和相关规定的条件下,得出所需车辆最少或费用最小的车辆调度方案.区域范围内的公交车辆调度过程非常复杂,一直是公交领域研究的热点问题之一.本文在阐述车辆调度问题的基础上,对车辆调度问题的可行模型与算法的研究现状进行了综述,同时对公交车辆调度研究的扩展问题进行了分析.     

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。     

遗传算法在车辆优化调度中的应用

旅行商问题是车辆优化调度中的NP难题,对旅行商问题进行描述,并建立了数学模型。介绍了遗传算法的基本思想,给出用遗传算法求解旅行商问题的过程,仿真实验证明该算法是有效的。     

区域公交车辆调度及购车计划的双层规划模型

借助双层规划模型,从系统的角度探讨了区域公交车辆调度和购车计划之间的有机联系.根据该问题的特征将其等价转化为:考虑车场容量、燃料及污染气体排放量等约束因素,如何在不同车辆数下构建每辆车完成班次的序列以完成所有班次,同时确定每辆车车型,追求车辆利用率最大和购车费用最少.利用遗传算法求解相应车辆数的上下层模型最佳解,比较所...     

时变网络中物流车辆调度问题的研究

研究了时变网络中的车辆调度问题,设计了该问题的并行遗传算法并进行求解.仿真结果表明,该并行遗传算法优于BC-saving启发式算法.     

电动汽车共享站点间车辆人工调度策略

用户出行需求的潮汐性和不均衡性导致站点间车辆失衡问题严重,极大地制约了电动汽车共享的快速发展,采用合理的车辆人工调度策略可使车辆失衡问题得以解决.基于完全满足用户用车需求的前提,建立成本最低的调度需求模型,并采用遗传算法求解得出调度需求.构建了电动汽车共享站点间车辆人工调度策略,同时通过调度收益最大化的混合整数规划模型优化车辆调度路径,采用分支定界法求解.以"EVCARD"位于上海市嘉定区5个站点的实际订单作为输入,进行人工调度策略优化分析.结果显示:在用户用车需求增长的情景下,不增设停车位和车辆数目而采用人工调度优化策略,同比可以提升60%的订单服务量,相比增设停车位和车辆数目可以节约60%的成本投入.     

区域公交车辆调度问题的可靠性

为避免交通拥挤等突发事件干扰车辆正常、按时地完成某班次,从而造成公交车辆调度方案失效,需编制一个具较高可靠性的方案以适应环境变化.文中将区域公交车辆调度问题视为”部分班次被某车辆完成”的集合划分问题,假设不确定因素引起车辆延时完成某班次的时间服从正态分布,首次引入公交车辆调度方案的可靠度概念,考虑站场容量等约束因素,研究一类以车辆使用费用最少为第一目标和公交车辆调度方案可靠度最大为第二目标的多目标规划问题;再用约束法将第二目标变为约束条件,使该问题转化为单目标规划问题,设计求解问题的改进遗传算法,根据问题特征定义染色体编码、适应度函数、产生初始种群的启发式算法、交叉和变异操作等;最后,通过一个算例验证了模型和算法的正确性及有效性.     

基于遗传算法的配送车辆优化调度

通过对汽车运输的特点和成本的分析，针对配送企业进行物流配送的实际建立并量化各项评价指标，确立了采用遗传算法进行优化调度的数学模型．并编写了算法进行实现。试验结果表明，该算法收敛，并能很快得到较优化的性能。     

考虑GIS的物流配送区域划分与路径规划算法

针对大规模VRP配送问题,提出一种配送区域划分的启发式-模拟退火混合搜索算法.针对GIS中实际路网建立路网数学模型,并在大规模VRP路径规划问题研究中与实际GIS路网相融合.对配送路径规划问题提出一种结合GIS模型约束的启发式路径搜索算法.对杭州市某配送区域实际问题求解并与另一种启发式算法对比,验证了算法的有效性.     

露天矿生产一个班次的车辆调度模型

建立了露天矿生产的一个班次的车辆调度优化模型·针对总运量(吨千米)最小,同时出动最少的卡车,从而使运输成本最小,采用弹簧振子模型,即以一个铲位为中心,两个卸点为端点,卡车为一振子的形式建立了以F(s,d)=ds/2为目标函数的数学模型(对个别卸点采用弹两次回一次的方式),求出其标准解·     

一种带软时间窗的物流配送中心车辆路径问题的模型与算法

针对单配送中心带时间窗的车辆路径问题,将时间约束折算为惩罚费用,在时间、车辆体积和载重约束的条件下,建立了一种带软时间窗的物流车辆路径总费用最小数学模型。同时在遗传算法的基础上加入记忆功能和退火操作,采用带有记忆的遗传模拟退火算法求解此模型,并将优化结果进行比较。结果表明,该算法收敛速度快、搜索领域宽,能取得较高质量的最优解。     

基于蚁群算法的船舶过闸计划优化模型

针对船舶过闸计划生成的难题,提出了基于蚁群算法的船舶过闸计划生成方案,建立了船舶过闸排档问题的优化模型(包括目标函数和约束条件),给出了基于蚁群算法的船舶排档问题求解算法和船舶过闸排档计划生成的蚁群算法的构造过程,包括信息素策略、概率转移策略、约束条件的处理和算法步骤.依据该算法并结合三峡南线船闸的实际调度数据,给出了实验结果,证明船舶过闸计划生成方案是有效的.     

混合流水车间调度模型及其遗传算法

针对流程工业生产过程连续性的特点,从一种新的角度建立了工件等待时间受限的混合流水车间调度模型.以总完工时间最小化和工件在各机器最早开工时间最小化为目标函数,利用改进的遗传算法生成最优排序计划,并用模拟的实际生产数据对模型和算法进行验证和分析.     

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.     

电子商务配送的跨区域VRP模型及其启发式算法

传统的基于分区策略的配送模式已不能满足电子商务物流配送业务的要求,采用将多个配送区域联合、沿途多次补货的配送策略可有效地解决上述矛盾,而车辆路径问题是该配送策略的一个重要组成部分。在说明了模型的假设条件后,建立了基于区域联合策略的VRP(veh icle rou ting prob lem)模型,开发了一种基于几何分析的启发式算法,采用二次搜索、分批插入的办法确定补货点,从而得到沿途多次补货的配送路径,最后用数值算例对模型和算法进行了数值演算。     

单染色体遗传算法在制造系统作业调度中的应用

为了解决制造系统作业计划调度方案的快速生成问题。通过研究单染色体遗传算法的全局收敛性的理论问题提出了一个新的联合移位算子。应用该算法，开发了在加工时间偏差最短和准时制（JIT）两种性能指标下的作业计划软件，用于快速生成调度方案。该成果对解决制造系统作业调度方案的快速生成具有一定理论和实践价值。     

基于改进C-K节约算法的第三方冷链物流企业车辆调度

针对冷链车辆调度中存在的配送任务重、配送成本较大、冷链物品的质量要求高、制冷追踪技术要求先进等问题,结合第三方物流企业的多商品多零售商特点,提出了新的基于改进C-K节约算法的单货栈第三方冷链物流企业的车辆调度模型.该模型以配送总成本最小为目标函数,以配送点时间窗要求、货物运输总时间限制、冷藏车体积容量和载重量限制为约束条件.以北京某第三方冷链物流企业的货物配送实例作为研究对象,利用C++编写算法程序实现了对模型的求解,求解结果验证了该模型的合理性.