带时间窗的蓄冷式多温共配冷链配送问题研究

【目的】随着社会货物多样性需求的增大,多温共配不断发展,而蓄冷式MTJD又是冷链物流行业中一个新型的概念。【方法】针对蓄冷式MTJD模式下的多温度需求货物的配送调度问题,考虑时间窗约束,建立了以总配送成本最小为目标的混合整数规划模型,其中总配送成本主要包括蓄冷箱成本、车辆运输成本和惩罚成本等。针对该模型,设计了适合求解蓄冷式MTJD模型的染色体编码方式以及遗传算子,对算例进行求解。并通过利用Cplex对算例重新编写代码、求解,验证了遗传算法的有效性。【结果】蓄冷式MTJD的各个区间的温度可以根据需求自由地设置,保温性能也明显优于机械式冷冻车厢区隔式MTJD。【结论】蓄冷式MTJD在配送成本上相较于传统冷链配送模式以及机械式冷冻车厢区隔式MTJD具有明显优势,是一种值得推广的冷链物流配送模式。     

交通拥堵情况下的多温共配车辆路径优化

针对实际配送过程中,经常会出现由于交通事故、上下班高峰期以及交通限流等因素导致的交通拥堵情况,为保证多温共配路径优化结果能更符合实际情况,提出了一种基于交通拥堵的多温共配优化模型,相较于传统的多温共配的路径优化模型,该模型更符合实际的运输情况.由于路径优化问题属于NP难问题,故采用随机自适应遗传算法进行求解,求出在总成本最优的情况下使路径最短、总成本最少的最佳配送路径.通过对比遗传算法和用Cplex求解,发现两者结果接近,且算法更为快速,更加适合大规模求解.算例分析结果表明:考虑了拥堵情况的路径优化,相较于没有考虑拥堵情况的路径优化,运输成本下降了16.74%.     

基于PSO-VNS算法的质押物配送路径研究

【目的】在改进动态惯性权重粒子群算法的基础上,结合 VNS 算法,进一步改善该算法的局部搜索能力和全局寻优能力。【方法】以配送质押物的车辆运行总距离最小为目标,将它转化为带距离和容量约束的车辆路径问题,建立数学模型。针对粒子群算法的优缺点,设计用于求解该问题的混合变邻域搜索粒子群算法。【结果】利用该算法求解应用实例,与基本粒子群算法对比求解的算法收敛过程和所得配送路径方案。【结论】通过实例研究表明,所改进的算法能够快速跳出局部收敛,全局寻优能力得到改善,且收敛速度更快,能够较好地为质押物配送路径问题提供解决方案。
     

蚁群算法求解带时间窗的配送路径问题

VRP问题影响着车辆配送过程中的效率与经济效益,在现实生活中有着重要的现实意义;文章首先建立了一个带有时间窗的VRP数学模型,并针对VRP问题本身的特点,对蚁群算法中的伪随机概率公式等相关参数进行改进,最后将改进的蚁群算法应用于VRP问题的求解中;通过在matlab上进行的仿真试验,表明了此算法能够有效地改善基本蚁群算法中的收敛速度慢、易于陷入局部最优解等缺陷,并能应用于大规模的车辆路径寻优问题中.     

禁忌搜索算法求解带时间窗和多配送人员的车辆路径问题

【目的】为了求解带时间窗和多配送人员的车辆路径问题,建立了该车辆路径问题的数学模型,并采用禁忌搜索算法进行求解。【方法】首先松弛车辆载重和顾客时间窗约束,在目标函数里面引入相应的惩罚成本;接着,使用贪婪算法生成初始解;最后,设计禁忌搜索算法求解该问题。在禁忌搜索中,使用了插入、删除、移动、交换等算子搜索邻域解空间,并使用扰动算子进一步加大搜索范围。为了验证禁忌搜索算法的有效性,对修改的Solomon标准测试问题进行求解,并与CPLEX的优化结果进行比较。【结果】在小规模算例求解中证实了禁忌搜索算法的准确性,在标准规模算例求解中证实了该算法的高效性。【结论】所提出的禁忌搜索算法能够有效解决带时间窗和多配送人员的车辆路径问题。     

遗传算法求解物流配送中带时间窗的VRP问题

用遗传算法求解第三方物流企业物流配送中带时间窗的车辆路径问题. 建立了一个配送优化调度模型, 使配送计划的编制在任何情况下都能归约为求解某种车辆路径问题.     

带时间窗约束的多类型车辆路径问题的改进节约算法

本文对节约算法进行了改进, 并利用改进的节约算法解决了带时间窗约束的多类型车辆路径问题. 得出带时间窗约束的多类型车辆路径问题的数学模型及针对此问题的改进节约算法     

基于遗传算法的带时间窗邮政车辆路径问题研究

针对带时间窗约束的邮政车辆路径问题,建立了带时间窗约束的最小车辆运输费用模型,考虑了车辆装载容量、时间窗、往返货物归集等约束条件,针对四川邮政11个市局的实际邮路安排问题,利用遗传算法对模型进行了求解计算和优化对比分析。优化结果表明,在目前邮路安排的基础上可以节约派车数、降低总费用、缩短实际邮运里程。     

带时间窗和货物权重的车辆路径问题的研究

提出了带货物权重及时间窗的车辆路径问题在车辆数不确定条件下的一个新的求解算法.通过利用轮盘赌选择策略,既能使最优个体进入下一代,又避免了个体之间因为适应度不同而被选择进入下一代的机会相差很大,从而保证了下一代的多样性并提高了算法的收敛速度.选用cx交叉算子有效避开遗传算法的"早熟收敛",同时对路径划分算法进行优化,从而达到VRPTWW车辆数与路径双重优化.数值实验结果表明,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.     

带软时间窗的冷链电动汽车路径问题研究

提出带软时间窗的冷链电动汽车路径问题（CEVRPTW）并建立了线性规划模型.在该模型中,电动汽车在配送途中须解决续驶里程不足的问题.设计了自适应大邻域搜索算法（ALNS）求解该问题,并构建不同节点规模的算例集以验证算法的性能.试验结果表明,ALNS能够有效求解各种规模的CEVRPTW问题,并且ALNS和CPLEX均能得到小规模算例的最优解;客户节点相关移除算子和充电站节点比较插入算子的性能最好,它们的贡献率及权重均随迭代不断增加,且增幅较大;客户地理位置的分布和时间窗的宽度对配送总成本影响较大.     

考虑多车型软时间窗的成品油二次配送库存-路径问题

针对成品油二次配送库存-路径问题(inventory routing problem, IRP),考虑了随机需求、多车型多隔舱等因素,以车辆配送成本、违反时间窗等惩罚成本之和最小化为目标,建立了混合整数规划模型。设计了求解模型的两阶段启发式算法,第一阶段根据各加油站的期初库存量、销量的概率分布等确定补货量和时间窗;第二阶段利用遗传算法和C-W节约算法确定配送车辆和配送路径。通过模拟计算并与单阶段算法和Gurobi直接求解模型的结果进行对比,验证了两阶段算法的有效性。结果显示利用本文方法确定成品油二次配送计划,在避免加油站缺货的同时,有效降低了车辆的配送成本。     

基于免疫算法的带软时间窗车辆调度问题

在对带软时间窗车辆调度问题(VSPSTW)简要叙述的基础上建立了VSPSTW数学模型。针对VSPSTW问题,构造一种免疫算法来求解VSPSTW,并提出了一种新的抗体编码、改进的亲和力计算方法,将求解结果与遗传算法比较。结果表明:该算法对于求解VSPSTW问题具有较好的性能和更好的鲁棒性。     

半环的直觉模糊软理想

【目的】为了更好地研究半环,使之更好地应用于信息科学等领域。【方法】将直觉模糊软集理论与半环代数理论相结合,进行了一系列讨论。【结果】在充分利用两个理论优势的基础上,得到了半环的直觉模糊软理想的诸多性质。【结论】所得结果对进一步研究半环这一重要的代数结构有着积极的意义。
     

带有释放时间的半连续型批处理机调度问题(运筹学与控制论)

半连续批处理机调度问题,是从钢铁工业加热炉对管坯的加热过程中提炼出来的。工件按批加工,同一批中工件的加工时间等于此批中工件的最大加工时间,且工件必须按周期一个紧挨着一个进入、离开处理机。批处理机的容量为C,即最多可同时加工C个工件,批的容量为批中工件的个数,批的处理时间与批中工件的加工时间、批处理的容量和批的容量有关。本文研究释放时间与加工时间一致时,对于目标函数为最大完工时间问题,即时间表长问题,分析其最优解的性质,从而将问题转化为工件按释放时间非减顺序排列后,对工件进行分批,使得最大完工时间最小。在此基础上给出了一个复杂性为O(n2)的动态规划算法,证明了这个算法的最优性,并用数值例子进一步说明了算法的计算过程。     

带硬时间窗的冷链电动车辆路径问题研究

【目的】针对电动汽车应用于冷链物流配送的情形，充分考虑电动汽车能耗特点和社会充电桩的充电需求，研究了带硬时间窗的冷链电动车辆路径问题。【方法】首先构建以配送总成本最少为优化目标的规划模型；然后基于蚁群算法，设计了充电站优化算法和局部优化策略，形成混合蚁群算法求解问题；最后，改编形成硬时间窗冷链电动车辆路径问题的算例集，通过实验比较验证了蚁群算法和混合算法的性能。【结果】搜索解的改进率达到11-82%。【结论】带局部优化策略的混合蚁群算法能较大程度改进求解能力，算法性能总体得到大幅提升，且结果更稳定。     

带软时间窗的多商品需求可拆分两阶段车辆路径问题研究

【目的】干线、支线作为电商企业物流配送的关键环节,其协同优化对降本增效意义重大。【方法】基于干线、支线实际运营特征,提炼出软时间窗、多车场、多商品、需求可拆分两阶段车辆路径问题,建立以车辆路径成本、固定派车成本和惩罚成本（违反配送时间要求）为优化目标的混合整数规划模型,基于派车次数和运输距离节约的贪婪思想,设计高效启发式求解算法,并借助27个小规模算例和8个较大规模算例对模型和算法的求解效果进行验证。【结果】实验结果表明：1）借助优化软件,模型在2个小时内能够求解5个区域中心仓库、20个中转仓库、4种商品的算例;2）所设计的启发式算法能够在较短时间内对现实中的较大规模问题求出可行解,求解能力和求解效率远优于优化软件CPLEX;3）问题复杂度随着问题规模（区域中心仓库数量、中转仓库数量、商品种类数量）增加急剧增加,中转仓库数量对问题复杂度的影响最大,区域中心仓库数量的影响次之,商品种类数的影响最小。4）针对较小规模算例,干线配送成本占比较大,随着算例规模增加,支线环节派车数量增幅较大,进而导致支线配送成本明显增加;5）增加车辆工作时长后,干线环节派车数量减幅较大,总配送成本显著降低。放宽第二阶段车容量限制,第二配送阶段的用车数量大幅度降低;【结论】研究成果不仅可拓展两阶段车辆路径问题现有理论,而且有助于电商企业实现多级配送网络高效协同运作;此外,通过优化配送方案,减少派车次数,有助于缓解城市交通压力,改善城市交通环境。     

一类I型一致不变凸条件下的极大极小分式规划问题

为一个极大极小分式规划问题(P)提出了一类新的广义(F,α,ρ,θ)-d-V-I型一致不变凸函数的概念,并在此广义I型一致不变凸性条件下,获得了规划(P)的一些最优性充分条件。而且,建立了规划(P)一个新的对偶模型,并在前述条件下,证明了弱对偶、强对偶和严格逆对偶定理。本文所得结果推广和改进了文献的一些相应结果。
     

直觉模糊软半环的直觉模糊软理想

【目的】通过对半环的研究,使之更好地应用于信息科学等领域。【方法】引入了直觉模糊软半环和直觉模糊软半环的直觉模糊软理想的概念,进行了一系列讨论。【结果】在充分利用各自理论优势的基础上,得到了直觉模糊软半环的直觉模糊软理想的诸多性质。【结论】对进一步研究半环这一重要代数结构有着积极的意义。
     

具有变时滞的模糊Cohen-Grossberg 型神经网络在有限时间内的控制同步

【目的】研究一类具有变时滞的模糊 Cohen-Grossberg 型神经网络在有限时间内的同步。【方法】使用 Lyapunov 稳定性理论和一些不等式方法,并恰当控制外部输入条件。【结果】得到新的模糊 Cohen-Grossberg 型神经网络在有限时间内同步的充分条件,且驱动系统和响应系统在有限时间内实现同步。【结论】之前的一些关于神经网络的工作,驱动系统和响应系统是在当时间 t →+∞ 实现同步,相比之下本文结论更加高效实用。
     

一类带有可控加工时间的单机排序问题 (运筹学与控制论)

讨论了具有学习效应的工期指派和可控加工时间的单机排序问题。工件的实际加工时间同时依赖于所排位置和所分配的资源消耗相关的函数,资源消耗分为线性和凸资源消耗2种。考虑共同工期、松弛工期和没有限制的工期3种工期分派方法。目标是确定工件最优的加工顺序、工期和资源分配量,极小化一个包含提前、延误、工期分派、总完工时间和总资源消耗的总费用函数。对于上述2种不同资源消耗函数与3种不同的工期分派方法的每一种组合,均给出了多项式时间算法。