考虑拥堵因素的自动化码头多AGV无冲突动态路径规划模型

针对自动化集装箱码头水平运输系统的调度优化,提出一种自动引导车(AGV)动态路径规划策略,即在多AGV系统路径生成的同时进行动态路径优化.从AGV运输作业时间角度,建立考虑拥堵的多AGV路径优化模型,优化AGV路径方案.为求解模型,设计了基于动态路径规划策略的多种群蚁群算法,并对模型与算法的有效性进行验证.结果表明:基于动态路径规划策略可以对路径规划过程进行动态控制与优化;同时,考虑拥堵因素可以有效地解决水平运输路网中的拥堵问题,提高运输作业效率.     

带时间窗约束的危险化学品运输路径优化

在时间窗约束条件下对危险化学品运输路径进行优化研究,结合危化品的多目标路径优化方法,将时间窗约束条件与最小化运输阻抗、运输风险及风险敏感度的优化目标相结合,最终形成改进后的危化品运输路径优化模型。针对危化品在高速公路上运输时的实际情况,采用模糊折衷规划算法对建立的模型进行计算和验证。结果表明:危化品在特定路网上运输时,不仅需要考虑运输阻抗、运输风险和运输风险敏感度,还需要结合实际考虑运输路网中的道路是否有时间窗的约束,根据约束条件合理规划危化品运输路径,从而减少危化品运输事故的发生。此外,用模糊折衷规划算法对有时间窗约束的道路进行分析,得到的优化路径与实际可选运输路径具有一定的吻合性,从而证明本文所构建的带时间窗约束的危化品运输路径优化模型具有实际意义和可靠性。     

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PAM聚类分析方法的路径优化算法研究与实现

针对交通网络中多站点路径优化问题,提出一种基于PAM聚类分析的路径优化方法,根据路网实际可达距离,将路网节点按照其节点间距离关系聚类划分为以路网节点间距离大小为表征的路网站点分类集合,同时对路线优化问题中目标节点按照分类结果进行区域限定,在限定路网搜索区域同时采用动态规划进行局部搜索优化,降低了搜索算法时间复杂度.最后依据国家基础地理信息系统网站提供的国界、省会城市及主要公路基础地理数据进行算法仿真实现,证明了该算法的有效性.     

生鲜品多中心区域协作半开放式配送路径研究

针对生鲜产品区域配送问题,在新物流理念下,建立了区域协作下多中心半开放式配送路径.鉴于生鲜品配送的独特性,将时间窗及满意度考虑在内,构建在时间惩罚、满意度指标及路径约束条件下的成本优化模型.结合A生鲜企业数据,设计了一种改进的自适应遗传算法与变邻域搜索算法相结合的混合算法解决问题.通过仿真实验证明模型合理性以及算法实效性.实验表明,区域协作下多中心半开放式配送方案对比各区域独立封闭式配送方案具有改进性,提高了物流配送的效率,降低成本同时保证高客户满意度,有助于生鲜配送企业整体发展.并在此基础上,对生鲜配送企业进一步发展提出建议.     

动态车辆路径问题的优化方法

设计了在动态环境下进行车辆路径优化的导向局域搜索算法.算法在产生初始解以后的动态求解过程中,不再做车辆之间的顾客调整,而只应用2-opt局域搜索算子更新车辆服务顾客的顺序,即针对每辆车辆的旅行路线求解一个旅行商问题.建立了在动态环境下车辆执行运输任务过程的仿真模型.仿真过程中,应用算法根据交通路网实际情况实时优化车辆路径,并采用4种接受准则判别是否接受新的车辆路径.仿真结果表明:算法具有实时、高效的特点,满足动态车辆路径问题的求解要求.     

时变路网下多中心混合车队联合配送车辆路径优化

针对时变路网下多中心混合车队联合配送车辆路径问题,综合考虑多配送中心开放、燃油车及电动车联合配送、车辆行驶速度连续变化等因素的影响,构建以车辆固定成本、运营成本和时间窗惩罚成本之和最小为目标的优化模型.根据问题特征,设计混合启发式算法进行求解,算法中采用K-means聚类方法生成初始种群,然后用变邻域搜索算法进行搜索优...     

考虑保质期约束的生鲜品的协同生产与配送研究

【目的】考虑到生鲜品易变质的特点,为了减少产品腐坏,降低生鲜厂商供应过程的各类成本,提出了一个随机需求下多时段、多产品的生鲜品协同生产与配送问题。【方法】引入了逻辑斯蒂方程来表示保质期和变质成本的关系,将产品新鲜度的因素加入到目标函数中,建立生鲜品协同生产与配送过程的模型,并用数值例子进行验证,最后将协同优化与单独优化得到的最小总成本做仿真对比分析。【结果】所建模型可以在满足顾客对生鲜品需求的前提下有效地减少保质期的损耗,降低变质成本,得到整个过程的最低总成本。【结论】考虑生鲜品保质期约束的模型对生鲜厂商的实际供应过程有一定的指导意义,且通过仿真对比分析证明了提出的协同优化效果更好,问题模型越复杂,协同生产与配送优化的效果越明显。
     

考虑保质期约束的生鲜品的协同生产与配送研究

【目的】考虑到生鲜品易变质的特点,为了减少产品腐坏,降低生鲜厂商供应过程的各类成本,提出了一个随机需求下多时段、多产品的生鲜品协同生产与配送问题。【方法】引入了逻辑斯蒂方程来表示保质期和变质成本的关系,将产品新鲜度的因素加入到目标函数中,建立生鲜品协同生产与配送过程的模型,并用数值例子进行验证,最后将协同优化与单独优化得到的最小总成本做仿真对比分析。【结果】所建模型可以在满足顾客对生鲜品需求的前提下有效地减少保质期的损耗,降低变质成本,得到整个过程的最低总成本。【结论】考虑生鲜品保质期约束的模型对生鲜厂商的实际供应过程有一定的指导意义,且通过仿真对比分析证明了提出的协同优化效果更好,问题模型越复杂,协同生产与配送优化的效果越明显。     

疫情防控背景下生鲜物资运输路径优化

 疫情防控背景下，消费者居家隔离导致以小区为单位的生鲜物资需求激增，而复工不足导致生鲜企业配送能力有限，生鲜物资运输受到更多挑战。基于生鲜企业配送时间限制，考虑生鲜物资的保存时间与防疫用品的防护时间，以消费者所在小区为需求点，构建疫情背景下生鲜物资运输路径优化模型，并根据模型设计了一种遗传算法进行快速求解，在完成配送任务的前提下，得到最优运输方案，最小化企业配送成本。同时，分析了不同需求情况下所需车辆数的变化，计算结果表明所需车辆数并未随需求同倍增加。     

时变路网下VRP准时路径的选择

基于节约里程法求解多回路运输问题(VRP), 得到了在时变路网下要求准时性高的路径选择问题. 考虑时变路网中顺畅和拥堵概率, 路径最短不一定用时最少, 通过实例对距离、 时间、 费用等因素进行分析、 拟合, 对比了不同因素下路径选择和时限内的准时稳定性等情况. 结果表明, 优化后的配送路径可以保证配送的稳定性.     

可重组制造系统中物流运输路径规划

在分析可重组制造系统物流布局的基础上,根据物流运输网络的空间分布特征,提出了一种动态的AGV(自动导引小车)路径规划方法.利用图论,构建了AGV路径规划的有向图网络模型,采用机床相对位置矩阵、距离矩阵以及阻塞系数来描述车间环境信息,通过系统的重组,有效缩短运输距离.针对物流运输动态路网的变化,把整个运输网络划分成不同的子路网,动态地优化变化附近运输节点所在的子路网,从而较迅速地得到最佳运输路径.仿真结果表明了该方法的有效性和快速性.     

时变路网环境下多温冷链配送路径优化研究

【目的】生鲜产品在冷链物流配送过程中的新鲜度及货损成本与配送行程所耗时间密切相关,而配送车辆在城市路网中不同时段行驶的速度不同,基于此在考虑了道路交通状况的时变路网特性之后研究配送的优化问题。【方法】针对时变路网环境下的多温区产品配送车辆调度问题,考虑载重质量与车厢容积及时间窗约束,建立由运输成本、货损成本及制冷成本构成的目标为总配送成本最小的数学优化模型,设计基于模拟退火算法的求解程序,并用MATLAB对实例进行求解。【结果】与以往研究中用平均速度方法求解出时间变量的方法不同,通过时变路网理论及模型求解,验证了时变路网环境下冷链配送路径优化模型及算法的有效性。【结论】结合时变路网,改进了货损成本中腐败函数的时间变量求解方法,刻画了各配送车辆每完成一个客户的配送后,车辆剩余货物在余下配送时间里货损成本继续发生的动态过程。     

多因素下基于路网拓扑的电动汽车充电路径规划策略

随着电动汽车产业的发展,电动汽车的充电需求也日益增加.为了满足电动汽车用户充电多样性需求并提高充电设施利用率,本文在考虑出行距离、充电电价以及充电站排队情况等三种影响因素下构建混合整数线性规划模型,提出了一种多因素下基于充电站路网拓扑结构的电动汽车充电路径规划方法,为用户规划充电路径与充电站选择.首先,该方法在能耗约束的前提下基于Dijkstra最短路径算法进行充电引导,为求解多目标最优引入信息熵的概念来确定各参数影响权重.其次,针对用户充电需求的差异性问题,提出了三种不同目标下的规划方法以降低用户充电成本.此外,本文构建了站点随机充电服务排队模型并进行敏感性分析以研究充电站服务能力对充电成本的影响.以某地区路网为算例进行仿真,结果表明本文提出的方法能够有效降低用户充电出行成本并合理规划出行路径,验证了所提模型的可行性和有效性,对充电选择和站点配置具有一定的决策参考意义.     

基于改进自组织映射神经网络的信号协调控制交叉口群划分方法

针对以往研究在路段关联性判断和路网主要流向方面考虑不足,提出了一种基于改进SOM的信号协调控制交叉口群划分方法。首先,在离散性指标和阻滞性指标的基础上,考虑路网交通流运行的主路径特征引入主路径指标来表征路网交叉口之间路段关联性;其次,为弥补自组织神经网络（SOM）输出结果可能大于实际需求且输出无标签的不足,把SOM中激活神经元权重作为层次聚类的输入,运用层次聚类改进SOM,并根据指标与路段关联性的关系设计关联性判断准则,据此界定交叉口之间路段关联性;最后,根据最大流最小割理论识别路网瓶颈,以瓶颈为基点向外划分交叉口群,并通过算例分析得出,该方法能够有效界定交叉口路段关联性和识别路网瓶颈,对信号协调控制配时优化具有重要基础作用。     

一种大规模稀疏中国邮递员问题快速求解方法

针对现有中国邮递员问题求解方法在大规模稀疏路网图上求解效率的瓶颈,提出一种在可接受时间范围内求得可行解的基于蚁群优化的快速求解方法.该方法针对Euler回路求解的奇偶点图上作业法的第二阶段,采用蚁群算法进行求解,同时根据大规模稀疏路网图的特性基于密度峰值聚类算法对方法进行改进：首先在蚁群算法求解前对大规模稀疏路网图进行聚类分割;其次根据邻近节点覆盖率对分割后的节点群进行合并;最后通过改变部分节点所属聚类使各节点群内部节点个数均为偶数.实验结果表明：在奇偶点图上作业法所能支持的节点规模下,该方法可求得与确定性算法相同的最优解,并在运算时间上达到约10倍的效率优化;且该方法在大规模稀疏路网图下可有效提高计算效率,并在可控时间范围内得到优化的可行解,针对5 000个节点规模的路网图最快可在60 s内完成求解.     

城市主干道路网的复杂网络特性

以复杂网络理论为基础,把复杂网络与城市交通网络结合,研究城市主干路网的空间拓扑结构以及路网结构特性.以大连市主干路网为例,通过Ucinet计算城市主干路网的节点度、聚类系数、平均路径长度、网络效能等基本参数并绘制图表分析;最后根据去除节点的聚类系数、平均路径长度、网络效能的计算,对大连市路网整体结构进行分析.结果可以看出,大连市主干路网是一个典型的小世界网络,但不具有无标度特性;节点度越大对整个城市路网影响大,对路网稳定性、连通性以及路网效率有着直接的影响.     

基于动态规划的电动汽车加速过程优化控制

为提高纯电动汽车能量利用效率,针对电动汽车加速过程,提出了基于动态规划算法的优化控制策略.建立了基于效率图的电机及驱动系统模型和锂离子动力电池组美国新一代汽车合作伙伴计划(PNGV)等效模型,以及整车能源和动力系统的效率模型;构建了整车动力性和经济性的多目标价值函数,采用动态规划算法获得加速过程中优化的电机控制指令路径.基于Matlab平台对城市通勤电动汽车(ECUV)车型进行仿真,结果显示,百公里加速时经济性最优的加速路径能耗降低了22.42%,说明优化的路径能有效提高整车效率减少能量损耗,优化方法可行.     

基于多商品网络流理论的铁路车流分配及径路优化模型

根据多商品网络流理论构建铁路车流分配及径路优化模型,模型中设置0-1型决策变量表示该股车流是否通过路网中的弧段,使优化结果既能体现各个弧段的车流构成情况,又能反映每股车流的走行径路.模型的约束除了考虑传统模型中的弧段通过能力限制和车流不可拆散的原则外,将路径的合理绕行纳入约束体系,使结果更加符合铁路运输实际.最后,在MATLAB软件中调用CPLEX优化器,采用模拟车流OD数据在我国某地区局部路网中对模型进行验证.结果表明该模型能得出比较理想的车流分配的优化方案,验证了模型的合理有效性.     

基于出行时间预算的多模式多类用户城市交通均衡分析

在道路交通与轨道交通组成的多模式城市交通网络中,考虑路径出行时间的不确定性,对用户的交通模式与路径的选择行为进行分析,建立基于出行时问预算的多模式多类用户均衡交通分配模型,设计基于路径配流的求解算法.研究结果表明:该算法适用于路径费用不具备可加性的交通均衡模型的求解;交通需求、路网降级及用户所需的可靠度水平对交通模式及路径选择均具有显著影响;随着交通需求水平的提高或路网降级加剧,用户选择轨道交通出行的份额增加,且可靠度需求较高的用户选择轨道交通的份额增幅更高.