两阶段启发式算法在带时间窗的车辆路径问题中的应用

对带时间窗约束的物流配送车辆路径问题,构造了一种两阶段启发式算法。算法第一阶段采用k-means算法将客户聚类分群,算法第二阶段对每一客户子类采用禁忌搜索算法优化车辆路径。仿真实验结果表明,该算法是有效的。     

基于客户分类时间窗车辆路径问题的多种群遗传算法

本文从顾客差异化的角度出发,利用聚类分析对客户分类,提出了基于客户分类时间窗约束的车辆配送路径数学模型,该模型克服了传统时间窗车辆配送模型对各个客户不加区分的不合理性。根据此模型,本文设计了多种群并行遗传算法进行求解。实验结果表明,该算法相对于标准遗传算法,有效地克服容易早熟收敛的缺点,其结果更加接近最优解。     

基于聚类的城市速递车辆路径问题研究

本文分析了城市速递车辆路径问题相对于经典的车辆路径问题存在的一些不同点,指出城市速递服务中客户位置更趋向于聚簇型分布,基于此,将客户点进行聚集,将整个聚集块作为一个整体的服务单元,采用了公用的Sololon100数据集来进行车辆路径问题的求解。     

物流配送管理中车辆路径问题研究

本文论述了物流配送管理中车辆路径问题,研究了车辆路径问题的定义、模型,提出了根据客户、车辆和配送中心三类限制条件来对车辆路径问题进行分类的方法。     

基于节约算法的车辆路径问题研究

车辆路径问题是物流配送中的决策难题,配送成本的减少成为优化的主要目的,而科学家们对车辆调度优化采用的方法层出不穷。本文针对节约算法做了简单的概述与研究,并以飞马快运公司为例,采用节约算法对该公司的车辆调度进行简单的调整。     

车辆路径优化问题算法综述

随着物流业在国民经济中的作用日益增加，车辆路径规划已经成为国内外学者共同关注的热点问题。本文首先，讨论了车辆路径优化问题在国民经济生产中的作用。其次，概述了近年来智能优化算法在求解车辆路径优化问题中的应用。最后，对全文进行总结并探讨了该问题的研究趋势。     

基于遗传算法的车辆路径问题研究

考虑车辆容量约束并建立数学模型，运用遗传算法求解该车辆路径问题。运用C语言编写算法程序，详细分析了遗传操作及算法参数。以某企业在天津的几家大型购物广场为例，分析了因配送问题给企业发展带来的局限性。求解出的适合该企业的最优路径，与实际配送路径对比后显示出：最优路径大大缩短了车辆的总配送距离、节省了配送成本。     

终端物流车辆综合调度管理研究

本文以A*算法和贪婪算法为基础,对车辆行驶路径规划和调度自动化问题进行了探讨,介绍了结合两种算法实现终端物流车辆综合调度管理的一种方法。     

配送车辆路径优化问题算法研究

配送车辆路径优化问题是影响物流配送效率和成本的关键问题,同时也是应用数学、计算机和物流配送领域研究的热点问题。路径优化的算法主要有精确式和启发式两种。精确式算法可以求解小规模VRP的配送路径问题,当VRP规模增大时,则很难求得满意结果。启发式算法主要有构造式、两阶段式、智能式算法,其对于解决大规模VRP的路径优化的问题具有重要帮助。     

动态车辆路径优化问题

现代物流问题的众多研究中,车辆路径问题一直是焦点问题。车辆路径优化后的配送作业不仅可以降低物流配送企业的物质消耗、节约成本,还可以提高客户的满意度和服务水平,最终提高企业的市场竞争力。该文在分析客观世界动态需求特征的基础上,对动态车辆路径问题进行分析,并基于时刻表建立动态车辆路径问题优化模型。     

配送车辆路径优化问题算法研究

配送车辆路径优化问题是影响物流配送效率和成本的关键问题,同时也是应用数学、计算机和物流配送领域研究的热点问题.路径优化的算法主要有精确式和启发式两种.精确式算法可以求解小规模VRP的配送路径问题,当VRP规模增大时,则很难求得满意结果.启发式算法主要有构造式、两阶段式、智能式算法,其对于解决大规模VRP的路径优化的问题具有重要帮助.     

基于JIT的总装物料配送路径优化研究

在对准时制条件下机械产品总装过程线边物料配送特点分析的基础上,建立了满足车辆容量和物料需求工位时间窗要求的车辆路径优化模型,并采用改进节约算法对该问题进行了求解,最后,通过算例验证了模型和算法的有效性。     

基于蚁群算法的车辆路径问题研究

本文首先对车辆路径问题及蚁群算法进行了介绍,并介绍了使用蚁群算法解决经典车辆路径问题时的参数设计及步骤,然后针对H公司在沈阳市的配送活动建立基于蚁群算法的优化模型,最后使用Matlab进行求解,研究结果表明:优化后的线路节约了车辆配送的总里程数,减少了车辆数量,提高了车辆满载率,降低了企业运输成本。     

车辆路径问题的节约算法改进

节约算法作为求解车辆路径问题的一种启发式方法,将节约算法进行改进将有助于实现配送路径的优化选择。本文基于对节约算法中优先策略进行选择,对节约算法做出一定的改进,通过对思路及程序进行详细介绍,并将其运用到具体案例中,最终得到了较为满意的路径策略选择。     

动态闭环复杂配送网络路径优化算法研究

随着物流业的全球化、信息化与一体化发展,物流配送在整个物流系统中的作用变得越来越重要.物流运输系统是物流配送系统中最重要的一个子系统,降低物流成本首先要从降低物流配送的运输成本开始.其中,运输路径的合理性直接影响物流配送速度、成本和效益,特别是多用户物流配送路径的确定是一项复杂的系统工程.车辆路径的恰当选取,有利于加快对客户需求的响应速度,提高服务质量,增强客户对物流环节的满意度,降低服务商运作成本.文章将逆向物流配送与正向物流配送相结合,利用动态规划算法研究闭环复杂配送网络中的最优路径问题.经验证,计算结果与实际相符.利用这种研究方法,可将对子物流配送网络路径的优化研究,扩展到对整个复杂配送网络路径的优化研究,为研究整体闭环复杂配送网络路径优化问题提供了新的思路.     

基于自适应蚁群算法的车辆路径问题研究

车辆路径问题是一个NP-hard问题,传统的方法对其进行有效求解,本文分析了蚁群算法在VRP问题中的可行性,并提出了自适应策略对传统的蚁群算法进行改进,该策略可以根据不同搜索阶段调整参数提高算法的收敛速度。最后,通过芜湖市的数据对该方法进行检验,实验结果显示,本文提出的自适应蚁群算法的性能优于传统的蚁群算法。     

时间窗约束下的航空物流满意度提升研究

通过对带时间窗的车辆路径调度使航空物流企业能更好地利用现有的资源实现点对点之间配送货物所需车辆的行程安排,从而做到车辆的更有效利用,提高并完善航空物流配送系统的运作效率和航空企业客户满意度,进而增加企业的经济效益和竞争力,实现客户和企业双赢的目标.     

基于车辆数据的k近邻联合概率数据关联算法

在交通场景中采用一些预警措施能够有效地减少交通事故发生。例如，对车辆轨迹进行跟踪并预测车辆的驾驶行为，就是一个常用的预警方法。在对车辆进行跟踪的过程中，数据关联是很重要的部分，它可以对车辆的观测点和轨迹进行关联，从而更新车辆的轨迹，完成跟踪过程。在此背景下，提出了一种新的数据关联算法，即k近邻联合概率数据关联算法(k Nearest Neighbor-Joint Probability Data Association,kNN-JPDA)。实验结果表明，该算法能够较好地解决在交通场景下车辆数据的数据关联问题，在精度以及运行效率方面都有所提高。     

交通堵塞扰动下多车场车辆路径优化

为解决物流配送中突发性交通堵塞造成的干扰问题,针对多车场带时间窗的车辆路径问题,建立交通堵塞扰动下多车场车辆路径干扰管理模型,并用离散粒子群算法求解,验证模型和算法的可行性和有效性。     

基于蚁群算法的紧急物流配送路径优化设计

本文将结合应急物流的配送车辆优化调度问题,根据应急物流配送的突出特点,对应急物流配送车辆调度路线优化进行探讨,建立了应急物流配送车辆调度模型,用蚁群算法对车辆的配送路径进行优化。