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.     

物流配送车辆优化调度的综述

物流配送车辆优化调度问题是一类具有广泛应用的强NP难题,本文综合国内外多种参考文献,阐述了该问题的定义和分类,具体介绍了不同情况下的常见模型和主要算法,并就目前该问题的研究发展情况做了简要分析和进一步的展望.     

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。     

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。     

基于遗传算法的超市配送中心车辆调度优化

车辆调度问题主要是车辆分配和配送线路的选择,其中配送线路的选择是配送合理化的保证,它促进经营、满足消费、降低成本,能够以最少环节、最短距离、最低费用实现最大的经济效益。因此,在综合分析考虑各种影响因素的基础上,文章采用遗传算法对线路进行优化,确定配送中心配送货物所需要的车辆数目和行走路线,从而达到线路最短、节省车辆的效果,达到节省运费的目的。     

基于遗传算法的配送线路车辆优化调度

车辆路线问题(VRP,Vehicle Routing Problem),是组合优化领域中的著名NP难题,近20年来,VRP都是一个非常活跃的研究领域.在我国,由于物流业发展较晚,对配送路线问题的研究也比较晚,而且方法也多局限于传统的优化算法.随着我国物流业的发展,配送路线优化问题的研究有着巨大的实际价值.文章以VRP为基础,建立该问题的数学模型,利用遗传算法,通过计算机计算分析验证,遗传算法对VRP有良好的近似解和较高的收敛速度,并结合实例,说明遗传算法在配送中的运用以及效果.     

基于改进遗传算法的公交车辆调度优化

以公交营运商和乘客费用最小为目标建立公交调度优化的数学模型,在遗传算法中引入适值模拟退火拉伸思想得到改进的遗传算法,研究了其在公交调度中应用的基本理论与方法.研究及测试结果表明,该方法能较好地克服遗传算法前期进化早熟和后期进化速度缓慢等问题.     

适于物流配送车辆导航路径优化的遗传算法

提出了适于物流配送车辆导航路径优化的遗传算法,分别对遗传算法的初始种群产生方法、交叉方法、变异方法进行了改进,实现了算法中参数的自适应调整.实验结果表明,改进后的算法能避免断路、回路的产生,提高算法的搜索效率和适应性.文中提出的算法能快速有效地求解物流配送车辆导航路径规划中的点到点型路径优化,满足实时性要求.     

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.     

基于遗传算法的九寨沟车辆调度优化方案研究

遗传算法常常被应用于解决优化问题.介绍了九寨沟车辆调度系统利用遗传算法的思想优化景区内公交车辆调度方案,从而使车辆和人力资源得到合理和充分利用,防止资源的浪费.     

物流配送车辆调度决策支持系统

基于交通条件、车辆承栽能力等约束条件下,针对大规模车辆调度问题的特点,提出了三阶段一个求解框架．对大规模的客户群进行区域化整合．建立车辆调度优化模型,利用启发式算法完成客户区域对车辆的分配．借助货郎担模型,采用交换插入算法对区域之间车辆路径进行优化．最后利用该求解框架,以重庆某商业集团为背景,设计和开发了物流配送决策支持系统．     

众包物流配送车辆调度模型及优化

针对众包抢单模式和众包派单模式的配送特点,建立众包配送车辆调度模型,将两种配送模式有机结合,优势互补,并根据模型特点采用蚁群-量子粒子群混合优化算法进行求解.以深圳清湖冷链配送为例,从配送距离和成本等角度,分别与传统配送模式、抢单配送模型和派单配送模型进行比较,实验充分证明了众包配送模型的有效性;同时,将蚁群-量子粒子...     

水资源优化调度的改进量子遗传算法研究

针对于传统量子遗传算法在连续函数优化中出现的易陷于局部最优搜索、优化效率低等问题.本文通过深入研究量子遗传算法,将量子旋转门、量子全干扰交叉进行了改进,结合量子灾变操作,提出了一种改进的量子遗传算法,并运用于南水北调东线工程江苏段水资源优化调度研究.在50%、75%和95%三种保证率下,分别降低了系统缺水量的13.3%、13.9%、8.7%及总抽水量的13.6%、14.4%、11.1%,提高了水资源调度的合理性,取得了良好的效果.     

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。     

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。     

单车辆物流配送决策模型及其遗传算法

从提高装配运输系统运作效率及效益的角度出发,综合考虑配送时窗、配送重量、体积及车辆装载力等约束因素,建立了单车辆配装运输决策模型.通过遗传算法应用在模型中的适应性分析及可能存在的问题或缺陷分析,采用自然数编码、最大保留交叉及自适应交叉变异等技术以遗传父代优良特性、改善算法的早熟及进化停滞现象并增强其寻优性能.算法中嵌入配送重量、体积及配送时窗约束检验子程序以减小编码难度并提高解的精准度.最后以实例说明模型的应用,并指出进一步的研究方向.     

不确定信息的物流配送实时车辆优化调度策略

通过分析物流配送不确定因素,运用GPS／GIS／GSM信息技术和构造性算法,把物流配送问题分成静态问题和动态问题来考虑。在已经得到静态调度解的基础上,分析实际可能发生的需求、交通和车辆变化等不确定因素,运用最近插入法、Dijstra算法,提出了解决物流配送过程中不确定性信息的车辆优化调度策略。     

基于数字孪生的物流配送调度优化

为了实现对物流配送过程的远程运维,达到真正的物流配送实时状态透明化,提出基于数字孪生(digital twins,DT)的物流配送调度系统.基于数字孪生基本概念,构建了物流配送数字孪生五维结构模型及数字孪生驱动下的物流配送系统整体框架.考虑到实际配送中物资常常无法按时送达,建立带有软时间窗的数学模型,并设计相应的算法内核对数学模型进行求解.最后,结合实例利用Plant Simulation仿真软件建立与现实物流配送完全映射的3D模型,借助配送过程实时数据,实现对物理空间的精确模拟和优化仿真.通过与传统物流配送优化仿真方法对比,验证了基于数字孪生的物流配送调度优化方法能够有效解决配送过程中由车况或路况出现的扰动所带来的影响,实现更优的物流配送.     

基于混沌优化的量子遗传算法

量子遗传算法是一种高效的并行算法，但它有时会陷入局部极值。混沌优化的遍历性可作为搜索过程中避免陷入局部极小值的一种优化机制，随机性和规律性使它具有丰富的时空动态。所以二者结合可互补。经试探分析，典型函数测试结果表明，混沌优化与量子遗传算法相结合全局寻优效果更佳。