港口集装箱甩挂运输调度

甩挂运输能够有效解决当前港口集装箱集散运输中,内陆腹地装卸货点存在的装卸能力不足及运输过程中存在的运输效率低下等问题。但真正发挥甩挂运输的优势,必须解决甩挂运输中的核心问题——车辆调度问题。在充分考虑集装箱甩挂运输作业特点的基础上,建立了港口集装箱甩挂运输调度模型,采用了改进的贪婪算法对模型进行求解,并通过算例验证了模型的有效性。     

单车场复杂情况下的车辆调度

针对单车场复杂情况下的车辆调度问题提出了一种改进的禁忌算法。该算法基于自然数编码，并且采用多初始解和全局禁忌表等技术，把不同的车型指标、路况信息、时间窗、容量、发车时间等约束通过控制车场插入和惩罚项加入到优化解中。本文介绍了此算法的原理，给出了具有代表性的算例试验结果和结果分析。实验表明，此方法对求解复杂情况下的车辆调度问题是有效的。     

可选时间窗车辆调度问题的改进禁忌搜索算法

考虑了带可选时间窗约束的车辆调度问题(简称VRPATW),对现有的单时间窗约束的车辆调度模型进行了拓展,建立了VRPATW的数学模型,并进一步构造改进的禁忌搜索算法用于问题求解,算法首先用改进的PFIH算法提供较好的初始解,然后利用禁忌搜索对初始解进行改进,最后通过实验结果,说明该算法能够有效的解决100个用户的VRPATW问题.     

有时间窗约束车辆调度优化的一种禁忌算法

针对有时间窗的V SP问题提出了一种禁忌算法,本算法运用了多初始解和全局禁忌表等各种措施来减小解的不稳定性和扩大搜索范围,并根据容量约束和时间窗约束性质的不同,结合惩罚函数和各约束的性质来联合控制车场的分配。给出了两组具有代表性的试验数据,并与其他算法优化时间窗V SP的实验结果作了比较。结果表明,此禁忌算法是解决有时间窗约束的一条有效途径。     

基于禁忌遗传算法的邮政运输车辆调度问题

为提高邮政运输网络的整体运行效率,提出一种集三级中心选址和车辆调度于一体的混合邮政运输车辆调度模型。模型同时涉及到邮件的送取、多种车型调度和区域规划等问题。模型的求解分为两个相互关联的阶段,第一阶段确定三级中心局和划分区域并完成中心局之间的邮件配送;第二阶段求解各三级中心局内部的车辆调度问题,并将结果返回到第一阶段;两个阶段分别采用中心分配法和禁忌遗传混合算法。最后,以贵州邮政的实际生产数据对模型和算法进行实证分析,验证了模型和算法的有效性和实用性。     

成像卫星集成调度的变邻域禁忌搜索算法

探讨了一类涉及多星、多地面站的成像卫星系统集成调度问题,要求从可能过度订购的卫星观测需求中,选择一个能够无冲突完成的任务子集,并为相应的观测和数据下传活动安排资源和时间,以最大化对所有用户需求的总体满足程度.建立了该问题的变体形式车辆路线问题模型,设计了改进型和调整型两类邻域结构,并提出了一种变邻域禁忌搜索算法.通过交替使用两类邻域结构,增强了算法对解空间的探索能力和规避局部极值的能力.测试算例的计算结果和与其它算法的比较表明,该算法能够在相近的计算时间内显著改善求解质量.     

基于模拟植物生长算法的车辆调度问题

基于配送企业车辆资源的限制和客户需求时间窗的要求,在考虑外包车辆和配送入员加班的情况下,对带时间窗的车辆调度问题进行扩展研究.根据客户需求的随机性特点构建以最小化车辆配送总成本为目标的机会约束规划模型,并设计求解该问题的模拟植物生长算法.结合车辆调度具体实例,将模拟植物生长算法与遗传算法进行比较,结果表明该算法不仅可以获得最优解,而且提高了求解效率,是一种有效的方法.     

基于仿真优化的集装箱港口大门作业调度研究

提出基于仿真优化的集装箱港口大门通道作业的调度优化方法.首先,建立了大门作业的离散事件仿真模型和调度优化数学模型;其次,设计了启发式Tabu搜索算法和仿真模型相结合的仿真优化方法;然后,结合仿真自动化方法和在线数据库实现了仿真优化系统;最后,用实例验证并分析了本方法的有效性及效率问题.结果表明了本方法对在线、实时作业调度优化问题的适用性.     

多集装箱堆场空间分配与车辆调度集成问题的建模与优化

论文研究卸载集装箱堆场空间分配与车辆调度的集成作业问题. 在该问题中,卸载集装箱动态到达,车辆循环使用,需要同时决策集装箱堆放位置及车辆的分配和路线. 对此问题建立整数规划数学模型,考虑车辆调度约束以及堆场吊机操作等实际约束,目标函数为最小化makespan. 根据问题的特点设计两阶段禁忌搜索算法来求解此问题. 在实验中,通过将禁忌搜索算法的结果同标准优化软件CPLEX所求得的最优解或下界比较,算法求得了其中7组算例的最优解且剩余算例平均偏差小于5%,说明所设计的算法可以有效地解决该集成问题.     

最小-最大车辆路径问题的禁忌搜索算法

在对最小-最大车辆路径问题进行描述的基础上,建立了该问题的基本数学模型。针对最小-最大车辆路径问题的目标是最小化整个线路的最长子线路,本文提出了改进的禁忌搜索算法,并用一些典型算例进行了验证。计算结果表明,用该算法求解最小-最大车辆路径问题,不仅可以取得较好的计算结果,而且算法的计算效率较高,收敛速度较快。     

基于离散微粒群优化的物流配送车辆路径问题

提出一种求解物流配送车辆路径问题的离散微粒群优化算法。通过引入随机交换序、PMX算子使微粒群优化算法能够求解车辆路径问题这类离散组合优化问题。设计了求解车辆路径问题一种新的整数编码方案，并采用罚函数法处理约束条件。计算结果表明，该算法是解决车辆路径问题的有效方法。     

基于增强学习解决随机需求车辆路径问题

针对确定随机需求车辆路径问题的最优策略,存在状态空间"维数灾"问题,基于增强学习函数近似原理,首先,设计了一个径向基函数(RBF),其次,在一给定的控制策略下,将最小平方瞬时差分(LSTD)法确定函数的权系数与交叉熵(CE)法确定隐层节点基函数的参数相结合,通过在线调整,使Bellman残差平方和性能指标达到最小,最后,根据得到的径向基函数,确定最优策略。通过仿真试验,验证了所设计方法的有效性。     

基于MATLAB的GUI设计车辆路径问题的仿真优化平台

利用MATLAB中的GUI设计了单车场联合运输车辆路径问题的仿真优化平台,主要解决危险物资的联合运输优化问题。此平台提供输入和输出界面,输入界面设置了可用车辆的车牌号、车辆的百公里油耗、客户的需求和服务优先级等参数,对应的输出界面输出改进的扫描算法和改进的遗传算法优化的配送方案、配送车辆数和配送费用。最后以郑州煤电物资供销有限公司的物资配送为实例进行了仿真优化,结果验证了此平台的实用性。     

基于模糊时间窗的车辆调度干扰管理研究

为解决由顾客需求变动引发的物流配送干扰问题,最大化满足顾客需求并兼顾企业利益,提出基于模糊时间窗的车辆调度干扰管理方法.采用干扰管理思想对由客户需求变动引起的实时车辆调度问题进行研究,在深入分析现实中客户服务时间要求特征的基础上,把客户满意度水平定义为模糊时间窗的隶属度函数,并提出了车辆调度干扰恢复问题转换策略,构建了基于模糊时间窗的客户需求变动干扰管理救援模型,实现从顾客、驾驶员和供应商3方面对干扰影响程度的度量.为寻求最优解,设计模糊遗传算法,并改进了基于客户点的编码方式.在算法中用模糊优化程序处理问题的模糊特征,通过对客户服务时间的局部调整来确定最佳服务时间.实例结果表明了时间窗模糊化处理、扰动恢复模型及算法在应用中的有效性.     

车辆路径问题的改进遗传算法

通过引入新颖交叉算子 ,构造了一种改进遗传算法 ,此算法摆脱了对群体多样性的要求 ,不存在传统遗传算法常见的“早熟收敛”问题 .将该算法用于解决车辆路径问题 ,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 ,是求解车辆路径问题的一个较好方案 .     

基于Nash均衡的港口集装箱运输模型

集装箱运输过程是货主和承运人两者市场博弈的结果.从货主和承运人两者经济行为的Nash均衡出发,对港口集装箱运输系统和过程进行了研究,建立了港口集装箱的运输模型,用于分析和计算集装箱在港口的箱源分配和货运量,并以亚洲主要港口为对象进行了模拟和验证,结果表明:模型的计算结果与港口的实际货运量基本一致,所建立的港口集装箱的运...     

车辆路径规划问题及其求解方法研究进展

对车辆路径规划问题（Vehicle Routing Problem，VRP）领域的研究进行综述，根据目前的研究状况对该问题进行分类；分析该问题的图模型和数学模型两大类模型各自的优缺点；分四大类讨论求解该问题的算法：精确算法（exact algorithm），构造启发式算法（constructive heuristic algorithm），改进启发式算法（improving heuristic algorithm），和亚启发式算法（meta-heuristic algorithm）。评迷各类算法适用的问题求解阶段以及各自的优缺点；探讨国内在VRP领域的研究成果。在此基础上，对求解该问题的方法进一步的研究方向做了展望。     

一类半开放式车辆路径问题及其禁忌算法研究

对半开放式车辆路径问题进行了描述,提出了核心路径的概念和理论,并根据问题的特点设计了基于核心路径的禁忌算法.算法分为初始优化、核心路径的提取和连接以及后期优化三部分,采用自然数编码,用GENI插入法构造初始路径和进行邻域操作,设计了三种邻域以扩大搜索空间,用能力约束控制单条路径的配送点数,以增加惩罚的方式加入配送距离约束.算法利用核心路径的特点阻碍不良路径的生成,并在后期优化的第二阶段拆开核心路径,进行优化路径的调整.最后采用多组数据进行计算并对结果进行了分析,证明了基于核心路径禁忌算法对优化有能力和距离约束半开放式车辆路径问题的有效性.     

基于能耗的带时间窗车辆路径问题建模与仿真

基于节能环保的新视角,研究了以总油耗最小为目标的萨时间窗车辆路径问题,建立了基于油耗的数学规划模型,提出了随机变邻域禁忌搜索算法.该算法选用自适应并行算法构造初始解,采用了随机变邻域搜索和重起策略.最后,对具有不同目标的带时间窗车辆路径问题进行了数值仿真,并对客户规模、等待期油耗率和时间窗的变化进行了性能分析.仿真结果表明,基于总油耗的路线安排比传统的以总运行距离或总运行时间最小为目标的路线安排具有更好的节油潜力,也更能减少对环境的污染.