用混合遗传算法解决有时间窗的车辆路径规划问题

有时间窗约束的车辆路径规划问题是一种NP-hard问题,这种问题往往采用遗传算法来解决.但是传统的遗传算法本身存在的不足将严重影响整个算法的性能.本文设计了一种混合遗传算法,并进行了仿真试验.试验结果表明,用这种算法求解带有时间窗约束的车辆调度问题,可以在一定程度上克服上述问题,从而得到较高质量的解.     

改进的粒子群算法及其在带软时间窗车辆调度问题中的应用

针对微粒群优化算法容易陷入局部极值的缺陷,提出多相粒子群优化算法(Multi-pha-ses Particle Swarm Optimization,MPSO).建立了带软时间窗车辆调度问题数学模型,并将该方法运用于带软时间窗车辆调度路径优化.根据多相粒子群并行搜索的思想,给出MPSO算法在带软时间窗物流配送车辆调度路径优化的实现流程.仿真结果表明:多相粒子群算法可以快速、有效地求得车辆路径问题的优化解,是一种求解带软时间窗车辆路径问题的较好方案.     

基于非合作博弈的应急车辆调度与再配置

多事故多救援站点的应急车辆调度问题中,在处置当前事故时,若将空闲车辆再配置于救援站点,有利于对潜在事故的快速响应.文中采用双层规划理论和非合作博弈理论建立应急车辆调度与再配置模型.上层模型在事故需求和救援时间窗约束下,最小化当前事故响应时间;下层模型将各救援站点视为非合作博弈的局中人,综合考虑车辆再配置时间和救援站覆盖区域潜在风险,确定局中人的收益函数,将优化再配置策略转化为寻求非合作博弈的纳什均衡.然后,提出一种层次混合蛙跳算法,其中上层算法用于求解约束单目标规划问题,下层算法用于求解非合作博弈模型.求解事故算例证明了应急车辆调度与再配置模型的合理性和层次混合蛙跳算法的有效性.     

考虑订单优先级带时间窗的多车型开放式车辆路径问题研究

针对物流运输中具有优先级的配送订单情况以及新能源车辆、燃油车辆混合配送的车辆路径优化问题,同时考虑车辆可行驶区域限制、车辆载重量、客户送货时间需求、新能源车辆充电约束,构建以碳排放成本、货运成本和时间窗惩罚成本总和最小的目标函数。根据订单优先配送特征设计带有优先策略的粒子群算法求解问题,并基于条件采用适应性算例进行实验,验证算法对考虑优先级订单序列带有时间窗的多车型开放式车辆路径问题的有效性。     

需求响应式公交车辆调度模型和算法研究综述

需求响应式公交车辆调度（Demand Responsive Transit Vehicle Scheduling,DRTVS）是需求响应式公交运营计划中的重要内容,一个合理的车辆调度方案对降低运营成本、提高运营效率具有重要意义,为此分析和总结了近十年来国内外关于DRTVS的优化模型和求解算法.首先,简要介绍了DRTVS模型及求解算法的分类和定义;其次,分别从调度方式、站点类型、时间约束和车辆类型4个角度对调度模型的构建和优化进行了阐述;再次,整理总结了常见的算法类型,以及每种算法的求解效果和适用条件;最后,针对当前研究中存在的建模时考虑因素不全面、假设条件过于理想化、算法求解精确度较差等问题,对优化模型及求解算法未来的研究方向进行了探讨.研究结果表明：近年来有关研究主要以动态调度、可变站点、软时间窗和多车型为主;调度模型的优化目标同时考虑出行时间、运营里程、服务质量等因素;现有车辆调度模型缺乏广泛适用性和实际可操作性;针对求解算法研究发现,小规模调度问题主要采用精确算法求解,对于大规模调度问题,使用启发式算法进行求解.     

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。     

硬时间窗约束下集装箱甩挂运输网络的车辆路径问题

针对甩挂运输车辆调度问题,考虑甩挂运输特点和限制条件,以车辆路径优化研究和相关算法研究为基础,构建了车辆路径优化模型,分析了在硬时间窗约束下集装箱运输网络的车辆路径优化问题,并基于模拟退火算法对模型进行求解,证明模型可以解决集装箱甩挂运输的牵引车的调度问题。最后,把模型应用到实际案例中,进一步证明了模拟退火算法是可行、有效的。     

考虑硬时间窗的多船型海上穿梭油轮船队设计与调度同步优化模型

深入分析原油初采集疏运系统,将穿梭油轮船队的设计与调度问题抽象为考虑硬时间窗约束的多车型车辆路径问题.在确保各FPSO可在时间窗内获得服务的条件下,以观测期内原油运输总成本最低为目标,建立穿梭油轮船队设计与调度优化模型,同步优化穿梭油轮船队的设计(船型选择与船舶数量)与各船舶的航行路径.为求解该模型,基于列生成思想设计精确求解算法并进行数值实验.实验结果表明,本文提出的模型和算法可有效解决穿梭油轮船队设计与船舶调度的协同优化问题.     

基于离散蜂群的应急物流车辆调度算法

为在尽可能满足应急物流时间要求的前提下最大程度的节约运输成本,提出了一种基于离散蜂群的应急物流车辆调度算法.该算法首先综合考虑运输车装载容量和受灾点的单边硬时间窗约束,构建了以最小化配送成本为目标的数学规划模型,然后利用离散蜂群算法进行优化求解,通过引入离散差分搜索强化其领域搜索能力,同时借助侦查蜂进行个体淘汰操作,从而避免算法陷入局部最优.仿真实验表明,与基于蚁群算法的应急物流车辆调度算法相比,该算法具有较强的鲁棒性,能够快速获得应急物流车辆调度问题的优质解.     

带时间窗的多配送中心多车型车辆调度问题

在研究大规模的多配送中心多车型的车辆调度问题的基础上增加了软时间窗约束。先针对模型利用重心法将客户分配到不同的配送中心,然后对各个分配送中心应用改进的节约算法进行求解,最后对算法进行算例仿真验证算法的可行性和有效性。     

有时间窗配送车辆调度问题的禁忌搜索算法

在对有时间窗配送车辆调度问题进行描述的基础上,建立了该问题的基于直观描述的数学模型.通过设计一种新的解的表示方法构造了求解该问题的禁忌搜索算法,并以21个节点的运输网络为例进行了实验计算.计算结果表明,用作者设计的禁忌搜索算法求解有时间窗配送车辆调度问题,不仅可以取得很好的计算结果,而且算法的计算效率较高,收敛速度较快,计算结果也较稳定.     

地勤服务车辆调度的多目标模型建立

根据统计,机场航班延误的主要原因之一是机场调度失误。航班地勤服务是机场调度的重要环节。地勤服务针对于机场过站航班,由于航班计划限定了航班在机场的抵港和离港时间,因此地勤服务车辆调度具有时间窗的约束。通过分析机场地勤服务的运作流程及特点,建立了带有时间窗的地勤服务车辆调度问题的多目标数学规划模型。     

有时间窗约束单车场单车型非满载车辆调度问题的遗传算法

有时间窗的车辆调度问题是一个典型的NP难题,一直成为运筹学与组合优化领域的前沿与研究热点问题,但传统的方法往往不能令人满意,利用遗传算法解决单车场单车型有时间窗约束的非满载车辆调度问题,构造了有创新性的染色体结构,并在遗传算法的迭代过程中与启发式算法交叉应用,现实应用中获得了很好的效果.     

一种新的可调时间窗车辆调度问题研究

提出了一种新的时间窗可调整的车辆调度模型,设计了求解该问题的算法．设计了初始路径的构造算法、时间窗的分配以及动态调整策略和初始路径的禁忌搜索改进策略,实验计算表明,禁忌搜索算法能够显著改进初始解的质量,有效降低了运输成本,时间窗可调策略能够为顾客提供多个参考时间窗选择,增加了车辆调度的灵活性,与固定时间窗算法相比,本算法能够提高服务质量,不会产生拒绝顾客服务要求的现象．     

考虑路段充电和时间窗的电动车取送货问题

考虑路段充电和时间窗的电动车取送货问题，以最小化车辆总旅行距离为目标，结合车辆容量约束、时间窗约束和电量约束等限制，决策一组最优的车辆线路。该问题公式化为一个混合整数线性规划模型，提出一种变邻域搜索算法求解该问题。数值算例用于验证模型的性质和算法的性能。结果表明：在小规模算例中，提出的算法只比商业求解器CPLEX差0.08%;但在大规模算例中，算法能求出高质量的可行解而CPLEX在规定时间内无法得到可行解。     

堆垛约束下基于偏序的路径优化时间窗松弛方法

在求解车辆路径优化问题时,通常使用时间窗对任务之间的偏序关系进行建模,设计带时间窗约束的路径优化模型与算法,然而时间窗约束与偏序约束是不等价的．在集装箱码头堆垛作业背景下,针对时间窗约束的路径优化模型,提出将时间窗约束转化为偏序约束的松弛方法,并据此设计偏序约束的路径优化模型．在分支定界算法框架下,研究时间窗约束与偏序约束之间的关系,对两种模型的特征进行分析．采用Solomon数据集进行数值分析,验证两个模型在寻优能力与性能之间的差异．结果表明,偏序模型具有更好的优化性能,但是时间窗模型具有更好的计算时间性能,通过时间窗紧缩的特征分析发现基于时间窗分解设计偏序模型求解算法是新的研究方向．     

求解VRPBTW的变邻域搜索算法

以电子商务环境下物流配送为背景,建立了带有时间窗和回程载货约束的车辆路径问题优化模型,设计了改进的变邻域搜索求解算法.该算法采用改进的Braysy顺序插入法生成问题初始解,再根据变邻域搜索算法机制应用4种不同搜索范围的局域搜索算子对初始解进行改进.通过对多个算例的求解实验,并与采用一般流程的变邻域搜索算法进行比较,结果表明所提出的变邻域搜索算法的求解效果明显优于采用一般流程的变邻域搜索算法,是求解该类问题的有效算法.     

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     

基于改进蚁群算法的物流车辆调度问题研究

传统蚁群算法在求解中容易出现搜索时间长、收敛过早或停滞现象,为克服这些缺点,通过对蚁群算法进行选择策略、信息素更新等方面的改进,以加快算法的收敛速度,提高算法的搜索能力。再将改进后的蚁群算法引入物流运输车辆调度、综合车辆调度理论,对物流运输车辆的优化调度进行了探讨,对有时间窗车辆调度问题(VSPTW)探求新的求解方法,运用Matlab语言进行编程实现,应用实例对算法进行验证。实践证明,改进后的蚁群算法基本上克服了一般蚁群算法自身的不足,提高了算法的性能。     

集散区域快递物流车辆调度模型及其算法

在分析集散区域快递物流运输特点的基础上,研究了固定时间窗内多车型车辆往返运输的车辆调度问题,建立以运输总成本最小为目标的数学模型,并给出遗传算法求解办法。实例表明,该模型和算法能有效地满足物流车辆调度需求,降低企业的物流成本。