资源共享模式下多中心共同配送电动车辆路径优化问题

针对电动车辆路径优化在充电站共用和车辆共享相结合方面存在的不足,提出充电站和电动车在多服务时间段内共享以及多中心间的集中运输调度策略,研究了基于资源共享的多中心共同配送电动车辆路径优化问题。首先,构建了包含电动车租赁成本、电量消耗成本、服务成本、违反时间窗惩罚成本的运营成本最小化和电动车使用数最小化的双目标优化模型。其次,根据模型特点设计了考虑客户地理位置和需求时间窗的3D-K-means时空聚类算法,提出一种基于Clarke-Wright(CW)节约算法的多目标粒子群(MOPSO)混合算法(CW-MOPSO)。该混合算法集成了CW节约算法生成的初始解,并在MOPSO中设计了充电站插入策略、外部存档更新策略和资源共享策略,提高了帕累托优化解的质量。再次,与非支配排序遗传算法、多目标遗传算法和多目标梯度进化算法进行了对比分析,验证了CW-MOPSO混合算法的有效性。最后,结合重庆某物流企业的实际数据对资源共享模式下多中心共同配送电动车辆路径优化问题进行研究,探讨了电动车在充电站的排队等待时间存在不确定性、电动车电量消耗和速度呈阶梯性关系以及不同资源共享模式下多中心共同配送的运营成本、电动...     

易腐货物配送中时变车辆路径问题的优化算法

以易腐货物配送中的时变车辆路径问题为研究对象.由于时变车辆路径问题中每条道路上的车辆行驶速度随时间变化,此类问题难以用传统的数学建模方法进行建模及实现优化求解.因此,提出应用计算机建模的方法建立此类时变车辆路径问题的仿真模型.在此基础上,设计并集成遗传算法于计算机仿真模型用于搜索问题的最优解,所提出的自适应性优化算法能够根据来自车辆驾驶员回传的实时数据动态调整后续的最优行驶路线.最后,在多智能体建模与仿真平台上实现了该算法,并以15个顾客的时变车辆路径问题为例验证了算法的有效性.     

带硬时间窗的战场物资配送车辆路径优化

针对战场物资配送中带硬时间窗车辆路径问题的多重模糊性,基于模糊可信性理论建立了多目标模糊期望值模型,提出了一种改进的约束多目标粒子群优化算法。算法采用基于相位空间思想的实数编码方式,提出了带优秀不可行解动态记忆机制的非支配解构造方法,基于自适应栅格和拥挤距离的混合多样性策略维护非支配解集,改进了个体向导更新方式,提高了算法的收敛性能,同时引入局部搜索和变异算子避免算法早熟。仿真实验表明了模型的合理性和算法的有效性。     

考虑罐容限制的多油库多行程加油站配送优化问题研究

针对加油站的成品油配送需求,提出一个多油库、多车型、多行程、带隔舱和软时间窗的车辆路径问题(MDFDP).车辆从所属油库出发,在调度期内访问其它油库进行配送,并最终返回所属油库.当自有车辆不足时,可以租借外部车辆.由于加油站各油品的罐容有限,车辆必须在容纳时点后卸油.出于安全原因,车辆在卸油前需要静置一段时间.在车辆静置和卸油期间,加油站因临时关闭而产生销售损失.以最小化车辆固定成本、行驶成本、卸油成本、缺货惩罚所组成的总成本为目标,建立了该问题的混合整数规划模型.设计了一种结合局部优化的混合蚁群算法解决该问题.针对多车型,提出一种多信息素矩阵更新策略,使得每种类型车辆具有各自的信息素矩阵.将混合蚁群算法和CPLEX、变邻域搜索算法进行比较,实验验证了混合蚁群算法以及多信息素矩阵策略的有效性.企业应用实例表明:混合蚁群算法能有效求解实际问题;与车队、销售部门的单独配送决策相比, MDFDP统筹了两个部门的利益,能够大幅降低企业运营总成本.     

基于改进智能水滴算法的动态车辆配送路径优化

针对当前车辆配送过程中存在的配送路径不合理、配送效率低和需求不确定性等问题,提出一种基于改进智能水滴算法的动态车辆配送路径优化方法。构建软时间窗惩罚函数,考虑顾客对配送时间的要求,建立顾客满意度函数。综合车辆配送过程的车速、货损成本、惩罚成本、顾客满意度等特征,建立车辆路径优化模型。采用智能水滴算法对车辆路径优化模型进行求解,使用灰狼优化算法改善智能水滴算法的搜索能力,获取最优路径。实验结果表明该方法能够提供实时优化的路径,减少调配成本。     

带服务优先级的煤矿物资配送车辆路径问题

以运输费用最小为目标,在考虑客户服务优先级和车辆装载率等约束条件下,构建了单车场单车型联合运输车辆路径问题模型和单车场多车型单点配送多趟服务车辆路径问题模型,并用改进的扫描算法和改进的遗传算法进行求解,最后,将郑州煤电物资供销有限公司的物资配送作为案例进行研究,从运输费用、运输里程和服务优先级三方面评价改进的扫描算法和改进的遗传算法的求解结果,得到在车辆装载率相同的情况下,两者各有所侧重:改进的遗传算法所求得的最优解在运输费用和配送里程上都优于改进的扫描算法,而改进的扫描算法则最大程度地保证了客户的服务优先级。     

基于邻域搜索的成品油多舱多目标配送路径优化算法研究

针对成品油配送中多车型,多车舱的优化调度难题,综合考虑路径安排,舱位指派及车辆指派等决策.以配送成本最小,路径风险最小以及油品准时送达为目标,建立了成品油配送多目标路径优化模型.基于邻域搜索的基本思想,提出求解成品油配送多目标路径优化问题的MOVNS算法框架,并结合不同的可行解运行策略和比较准则,衍生出三类MOVNS算法(MOVNS-1、MOVNS-2、MOVNS-3).采用12组算例进行数值实验,结果表明,三种算法均能有效的求解配送模型,提升成品油多舱配送问题的解决效率;且MOVNS-2算法具有较强的局部搜索能力,MOVNS-3算法容易跳出局部最优:同时,考虑节点关联性的可行解构造策略和并行邻域搜索策略能够增强算法的寻优能力.     

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.     

随机车辆路径问题的多回路优化策略

在制订车辆行驶路径的过程中,需求的随机性增加了决策的复杂性和难度.在顾客需求不可分割,并且准确的需求量信息在车辆到达该顾客点时才能获知的假设下,研究了一种随机顾客和随机需求量的车辆路径问题(VRPSCD).首先提出了多回路策略,并分析了该策略的渐近性;为了找到高质量的预回路,设计了具有不同邻域结构的模拟退火算法.通过实验不仅验证了多回路策略的有效性,而且表明混合邻域结构模拟退火算法的优越性.     

两阶段启发式算法求解带时间窗的多中心车辆路径问题

车辆路径问题(VRP)是物流研究领域中一个具有重要理论价值和现实意义的问题. 带时间窗的多中心车辆路径优化问题(MDVRPTW)是单中心带时间窗的VRP(VRPTW)的一个扩展, 其非常复杂, 难于求解. 本文提出一个两阶段的启发式算法来求解MDVRPTW. 该算法首先通过基于聚集度的启发式分类算法将MDVRPTW简化为多个VRPTW; 然后采用蚁群算法对每个VRPTW进行求解. 为了提高蚁群算法的效率, 提出了两个改进策略: 交叉算子和自适应的ant-weight信息素增量更新策略. 最后, 通过若干经典的MDVRPTW对该算法进行了验证, 结果显示结合基于聚集度的启发式分类算法和改进的蚁群算法是一个求解MDVRPTW的有力工具.     

油品配送车辆路径问题的交互式求解方法

油品配送车辆路径问题是一个多车场、多仓库、多商品、多舱位、多车型、有前序约束和时间窗,综合车辆分派、订单配载以及路径编排等决策的车辆路径问题.以两阶段启发式算法为基础,给出了求解该问题的人机交互式求解方法,即交互进行基于当前解的人工修改和启发式算法的寻优.其中包括了对初始解、搜索邻域和目标函数的人工修改,相应操作分别为修改解、局部固定解和调整惩罚乘子.     

考虑工作量均衡的成品油二次配送车辆路径问题

为避免工作量分配不均,研究了考虑工作量均衡的成品油二次配送车辆路径问题。以总配送成本极小化和不同车辆路径长度之差极小化为目标,建立了双目标混合整数规划模型;并设计了变邻域禁忌搜索启发式算法。利用改进的Solomon＿I1插入算法求出使总配送成本尽量小的初始解;再利用变邻域禁忌搜索算法改进初始解,得到近似最优解。模拟计算结果显示,通过变邻域禁忌搜索算法改进后的解,总配送成本仅增加6.2%,车辆路径长度差值降低了45%,验证了算法的有效性。     

多车型单配送中心混合装卸车辆路径问题研究

针对客户多样化和个性化的需求,建立多车型、多约束条件的集货和配送车辆调度模型,并提出了混合遗传算法求解.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保证算法能够收敛到全局最优;引入2-交换变异策略,并结合爬山算法,加强染色体的局部搜索能力;其次,对遗传算法求得的精英种群再进行禁忌搜索.实例计算表明本算法均优于遗传算法和禁忌搜索算法.     

基于MATLAB的GUI设计车辆路径问题的仿真优化平台

利用MATLAB中的GUI设计了单车场联合运输车辆路径问题的仿真优化平台,主要解决危险物资的联合运输优化问题。此平台提供输入和输出界面,输入界面设置了可用车辆的车牌号、车辆的百公里油耗、客户的需求和服务优先级等参数,对应的输出界面输出改进的扫描算法和改进的遗传算法优化的配送方案、配送车辆数和配送费用。最后以郑州煤电物资供销有限公司的物资配送为实例进行了仿真优化,结果验证了此平台的实用性。     

多车场带货物权重车辆路径问题邻域搜索算法

带货物权重车辆路径规划问题(weighted vehicle routing problem, WVRP)将车辆载重和行驶距离引入目标函数,在生鲜食品和危险品运输以及应急物资配送中有重要意义.在WVRP的基础上,提出了多车场带货物权重车辆路径规划问题(multi-depot weighted vehicle routing problem, MDWVRP),建立了该问题的数学模型,设计了一种简单高效的多起点迭代式邻域搜索算法(multi-start iterated local search, MSILS).为避免搜索过程陷入局部最优, MSILS引入了扰动机制.基于33个公开标准案例对MSILS算法进行了测试.通过与已有文献中的方法进行比较,从求解质量,运行时间和稳定性等三个维度验证MSILS算法的优势.     

网上药店“一单多品”订单的协同配送优化方法

线上线下融合的商业模式是当前电子商务乃至网上药店新的经营模式和发展方向.由于药品是特殊商品，其物流配送的"安全性"和"时间紧迫性"等要求远远高于一般日用品.网上药店和实体药店融合并协同运作，这是解决药品电子商务物流配送难题的有效手段.不同药品由于存储条件不同，必须分类存储，由此产生了"一地多仓"的布局.实体药店作前置仓的履行模式能够满足药品订单的时效性，但药品种类繁多且实体药店库存有限，部分"一单多品"订单需要多个实体药店协作才能完成订单.在"一地多仓"以及"一单多品"的网上药店背景下，本文针对带时间窗的药品订单的多主体协同配送问题，研究订单拆分、子订单分配以及订单主体之间的联合配送决策，构建目标函数为订单配送成本最小化的非线性规划模型.然后，设计定性的控制规则缩减解空间，嵌套C-W节约算法构造改进粒子群算法，能够有效求解本文的多个子问题联合决策的复杂问题.最后通过算例实验，验证了模型与算法的科学性和有效性，并且在一定程度上论证了药品协同配送模式的可行性和实用性，为网上药店实践提供一定的思路和启示.     

实时条件下多车辆路径与调度

研究实时条件下的多车辆路径与调度问题，重点研究了多种费用，包括车辆空驶费用、任务延迟费用和任务拒绝费用下的问题模型及求解。给出了问题的数学描述，并对其静态问题，构造了一个混合整数规划模型。随后提出了两种滚动时域求解策略。最后通过仿真实例，对几种策略的性能进行了对比。     

煤矿物资配送车辆路径问题的人工鱼群算法

对郑州煤电物资供销公司危险品运送的车辆路径问题进行了分析,建立了相应的数学模型,运用人工鱼群算法求解出运费最小的方案。该算法首先初始化一个鱼群,并在初始化的过程中给出了一种修复算子,使鱼群中每条鱼当前的状态代表一种可行的配送方案,然后执行本文设计的随机行为、觅食行为、聚群行为和追尾行为进行全局寻优。最后,把该算法与扫描算法、遗传算法求解进行比较,证明了人工鱼群算法求解车辆路径问题的有效性;同时,该算法也拓展了求解VRP问题的算法空间。     

基于城市道路限行的多能源多车型车辆路径优化

针对日益严峻的城市汽车尾气污染问题和日趋严格的城市限行措施,本文首次将城市分区域、分车型等限行因素引入到车辆路径问题,并以碳排放、运输等费用总成本最小为目标,构建了基于城市道路限行的多能源多车型混合车辆路径优化模型.针对模型的NP难特性,本文提出了一种变邻域搜索算法(VNS-TR)求解该模型.最后,通过算例和基准测试集验证了模型及算法的有效性.     

求解多车型车辆路径问题的变邻域搜索算法

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。