模糊需求与时间窗的VRP及混合遗传算法求解

针对带模糊需求与模糊时间窗的车辆路径问题,以总行驶距离、车辆使用数最小化,以及平均客户满意度最大化为目标,构建基于可信性测度理论的多目标模糊机会约束模型。为提高种群的多样性,改进了交叉算子,在引入局部优化算法及擂台法则的基础上,设计了适合求解多目标车辆路径问题的混合遗传算法。通过VRPTW标准算例实验,表明算法能够有效地求解带时间窗的车辆路径问题,以及模型的合理性,同时显示了决策者偏好值对决策目标的影响。研究成果可为求解带模糊需求与时间窗的车辆路径问题提供一种思路,也可为实际配送路径规划提供指导。     

模糊需求与时间窗的车辆路径问题及混合遗传算法求解

针对带模糊需求与模糊时间窗的车辆路径问题，以总行驶距离、车辆使用数最小化，以及平均客户满意度最大化为目标，构建基于可信性测度理论的多目标模糊机会约束模型。为提高种群的多样性，改进了交叉算子，在引入局部优化算法及擂台法则的基础上，设计了适合求解多目标车辆路径问题的混合遗传算法。通过VRPTW标准算例实验，表明算法能够有效地求解带时间窗的车辆路径问题，以及模型的合理性，同时显示了决策者偏好值对决策目标的影响。研究成果可为求解带模糊需求与时间窗的车辆路径问题提供一种思路，也可为实际配送路径规划提供指导。     

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.     

时变车辆路径问题的启发式算法

标准的带时间窗车辆路径问题一般假定车辆的行驶速度保持恒定,然而在实际应用中车辆的行驶速度通常是时变的,因此近年来时变车辆路径问题正日益成为该领域的研究热点.本文对时变车辆路径问题的求解策略进行了研究,并设计了一种两阶段启发式算法对问题进行求解,算法的第一阶段提出了一种"最先过期用户优先"的启发式算法求得初始解,第二阶段利用模拟退火算法对初始解进行了改进.实验结果表明该算法可以有效地求解时变车辆路径问题.     

时变路网下考虑时空距离的同时配集货车辆路径优化

针对道路行驶速度时变且软时间窗条件下的同时配集货车辆路径问题,以车辆派遣成本、时间窗惩罚成本以及车辆运输成本之和最小化为目标建立路径优化模型。根据问题特征设计了考虑时空距离的混合变邻域搜索遗传算法,采用时空距离对客户进行聚类生成初始解,提高算法求解质量;将变邻域搜索算法的深度搜索能力运用到遗传算法的局部搜索策略中,增强算法的局部搜索能力;提出自适应邻域搜索次数策略以及模拟退火的新解接受机制,平衡种群进化所需的广度和深度。通过多组不同规模的算例验证了本文模型及算法的有效性,研究成果不仅深化和拓展同时配集货车辆路径问题的相关研究,也为物流企业优化车辆调度方案提供理论依据。     

时变路网下异型车辆动态配置与路径优化

针对配送中心车型多样、客户需求动态变化且车辆行驶时间依赖配送区域路网速度变化特征的动态车辆路径问题,基于先预优化后动态调整的思想建立了以配送成本最小化为目标的两阶段优化模型.在预优化阶段,设计改进自适应遗传算法获得初始配送方案;在动态调整阶段,综合考虑客户需求变化和配送路网速度的变化,制定连续性和周期性相结合的优化策略,将问题转化为多中心车辆路径问题进行求解.通过实验分析验证了模型与算法的有效性,研究成果可丰富车辆路径问题的相关研究,为物流企业优化决策配送方案提供理论依据.     

带时间窗的车辆路径问题的改进差分进化算法研究

研究带时间窗口的物流配送车辆路径问题(VRPTW),主要考虑车辆容量、时间窗口、最大距离等约束,且完成配送所需的车辆数目不确定,要求在车辆数目最少的条件下再使总的行驶路径最短.提出了该问题的混合整数规划模型,运用改进差分进化算法求解该问题.算法采用序数编码,设计辅助算子解决变异问题,差分进化的交叉率随进化代数自动更新.应用MATLAB语言编程进行仿真计算,得到了最优解,结果表明该算法是求解带时间窗的车辆路径问题的一种有效方法.     

基于实时交通信息的车辆路径与调度动态仿真

城市的发展导致道路交通运输问题变得越来越突出。针对这类问题,建立了一种基于实时交通信息的动态车辆路径与调度问题模型,并构建了一个动态交通仿真模型模拟真实的车辆行驶状况。通过两阶段仿真,获取车辆在道路中行驶的实际行驶时间。最后构造了一个交通网络,通过仿真试验验证提出的模型的有效性。     

不完全信息下交通网络的关键路径问题

在交通运输中．车辆总是选择最短路径行驶。然而因各种突发事件（交通事故、自然灾害等）造成道路中断的现象普遍存在．车辆在行驶的过程中并不具有道路中断的完全信息．只有行进到中断处时才获得道路中断的信息．此时原来的最短路径就很可能失去其最优性．从而增加交通运输的成本。为了解决这一问题．本文提出了不完全信息下交通网络的关键路径问题．给出了相应的求解算法．并分析了其时间复杂性。然后结合实际交通网络给出算例．最后指出这对提高交通运输的效率更具有实际意义。     

多路径选择变速双目标物流配送路径规划

为研究任意两点之间存在多条通路的带时间窗和能力约束的变速车辆路径问题,使总配送成本最小的同时最大化客户总体满意度.刻画车辆行驶速度时同时考虑了通行时段和路况因素,建立双目标的混合整数规划模型,并采用改进蚁群算法求解.仿真结果表明所提模型和改进算法有效,对于复杂路况下车辆配送路径规划问题有一定的参考价值.     

考虑道路坡度因素的低碳VRP问题模型与求解策略

经典车辆路径问题（vehicle routing problem，VRP）模型不考虑道路的坡度，通常以最小化车辆行驶总距离、总耗时或派送车辆数为目标函数. 在考虑道路坡度因素的基础上，提出了以配送车辆总能耗最小为目标的低碳车辆路径问题模型 （energy consumption minimizing low-carbon VRP，ECM-LCVRP）；然后，以带能力约束的车辆路径问题 （capacitated VRP，CVRP）为参照，分析了 ECM-LCVRP 的解空间大小及基本算法改进法则在ECM-LCVRP 中的执行复杂度，发现ECM-LCVRP较CVRP更加难以求解，并且分析了不同坡度下 ECM-LCVRP 和 CVRP 的区别与联系；另外，基于配送方案的能耗值与行驶距离正相关的规律，提出了求解不同道路坡度环境下 ECM-LCVRP 的双目标策略 （two objective strategy，TOS）；最后，设计了40个 ECM-LCVRP 算例，并采用综合了算法基本改进规则的混合局部搜索算法 （hybrid local search，HLS）和HLS+TOS 两种方式求解，求解结果表明：在不同的运算时间内，TOS 策略均能够有效地提高HLS的求解质量，且求解时间越短，TOS的效果越明显.     

未定路网情景下灾后应急物资多方式配送的LRP研究

研究未定路网情景下灾后应急物资多方式配送的定位-路径问题(LRP),综合考虑应急路网连通情况、时间窗限制、车辆随机行驶时间、应急物资满载直配与巡回配送等特性,以应急物资总配送时间最短为目标,构建一个灾后应急物资多方式配送的LRP优化模型,并根据模型特点设计一种混合启发式算法予以求解。最后,通过算例验证了本文模型和算法的可行性与有效性。     

分散搜索算法求解带货物权重的车辆路径问题

研究了由一个分销中心、多个零售商组成的分销网络中运输单产品考虑货物权重的车辆路径问题(weighted vehicle routing problem,WVRP).问题的目标是设计合理的路线最小化由于行驶距离,运输载重量及使用车辆而产生的总费用.针对问题的特点,设计了求解WVRP问题的分散搜索算法(scatter search algo-rithm,SS),该算法基于客户进行编码,以基于最优划分过程的随机初始化作为多样性产生方法,通过对不同解包括的弧组合来生成新解,并用最近邻法对解进行改进.分别采用了随机数据与标准数据对算法进行测试,并与其他求解该问题的算法进行了比较,说明了算法的有效性.     

基于模板匹配的多模式车辆跟踪算法

动态目标识别与跟踪是计算机视觉研究的热点问题,为实现汽车辅助驾驶系统中复杂背景下多目标的稳定跟踪,提出了一种基于灰度图像模板匹配的多模式车辆跟踪算法。根据不同模式下车辆灰度图像的特点,分别采用目标边缘特征更新模板、切割分块模板和逆转模板实现了车辆在正常行驶、遮挡及边界条件下的稳定跟踪。算法应用于道路多个车辆目标跟踪提高了目标形变和遮挡情况下的跟踪鲁棒性,采用改进的金字塔加速算法提高了跟踪速度。     

家电送装一体化车辆路径问题建模与求解

家电产品送装一体化是指对客户所需家电产品的配送和安装服务一次性完成,本文以此为背景研究了家电物流中带时间窗的送装一体化车辆路径问题。首先,以标准的带时间窗约束的车辆路径问题为基准,引入送装一体新特征,以总配送距离之和最小为目标建立了数学模型。其次,设计了改进的大邻域搜索算法对问题进行求解,并通过算例验证了模型和算法的有效性。最后,结合家电物流公司实例,分析客户在工作日与周末两种不同预约时间窗长度下的路径决策结果对公司的影响。计算结果表明,本文的方法能为该企业通过高差异化精准快捷的物流服务,创造出最大价值、实现企业与客户共赢的目的提供重要参考依据。     

行驶时间延迟下配送车辆调度的干扰管理模型与算法

针对行驶时间延迟下配送车辆调度的干扰管理问题,给出了车辆调度人员实际操作中的一系列"救援模式",并将其提炼为计算机可以理解并处理的形式化知识;按照车辆调度人员的"救援路线列举→救援路线选择"两阶段的思维方式,以顾客时间窗偏离程度最小化和配送成本最小化为目标,建立了问题的数学模型及其求解算法. 通过初步的实验,确定了算法的参数配置;在Solomon提出的标准算例上对算法的鲁棒性、求解结果的质量、以及求解性能等几项指标进行了测试及与文献算法的比较;最后对算法进行了实时化的处理. 实验结果表明,本文算法不仅达到了多目标优化的效果, 而且可以满足实时应用的要求.     

模糊需求信息条件下的车辆路径问题研究

在对模糊需求信息条件下的车辆路径问题进行简单描述的基础上，通过引入决策者主观偏好的概念，提出了解决该问题的一种基于模糊可能性的混合遗传算法．同时，在最小化车辆使用数与车辆行驶距离的目标下，通过随机模拟方法研究了决策者的主观偏好对最终决策目标的影响作用，并通过与其它计算方法的比较证明了基于模糊可能性的混合遗传算法的优越性．     

基于实时信息的城市配送车辆动态路径优化

针对城市物流配送的现状,研究了信息在配送过程中实时变化的动态车辆调度问题。分析了需求量在配送途中发生变化、需求点增减、道路交通中断、车辆在行驶过程中出现故障四种动态事件情形下的配送线路实时优化问题。通过引入虚拟顾客,将动态车辆路径问题转化为经典的静态单车型车辆路径问题,提出了动态车辆路径问题的模型构建方法。分构建初始线路和对线路进行实时优化两阶段完成对配送线路的规划,并运用混合遗传算法对其寻优。实验结果表明,本文模型和算法可以有效降低企业配送成本。     

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。     

多车场多车型最快完成车辆路径问题的变异蚁群算法

一般车辆路径问题的目标是总路程或总费用最小, 而在应急管理或特殊配送中要求以最快的速度完成配送任务, 该文研究了以最快完成为目标的多车场多车型车辆路径问题的变异蚁群算法. 首先介绍了多车场多车型最快完成车辆路径问题, 然后分别给出求解多车型和单车型问题的车辆分割的动态规划方法, 并把单车型问题的动态规划方法和改进的Split方法进行对比, 同时利用改进的最大流算法将车辆分配给各车场, 从而把该问题转化为寻找最优顾客排列的问题. 随后给出了求解该问题的变异蚁群算法, 最后给出了计算实例.