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。     

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。     

基于多Agent的车辆调度系统建模与分析

根据车辆调度的复杂性,以及当前存在的问题,提出了基于Multi—Agent技术的车辆调度系统,采用IDEFO功能建模方法建立了基于管理Agent、车场Agent和车辆Agent的系统模型,并对系统的调度流程进行了研究与分析。     

基于改进MMAS的多配送中心车辆调度问题研究

针对城市多配送中心车辆调度问题,在分析最大最小蚁群算法的基础上,提出了改进MMAS算法,该算法重点对信息素的挥发机制进行探讨,并引入自适应机制对信息素的确定方案进行改进。实验结果证明,改进MMAS算法对于优化多配送中心物流车辆路径问题是有效的。     

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。     

多点物流配送车辆路径问题(VRP)优化与实证分析

本文应用扫描算法对多点物流配送车辆路径问题进行优化,借助计算机编程实现多目标、动态车辆调度和线路优化。以河北快运为例进行实证分析,结合实例进行测试和结果分析,证明其可行性,使该算法设计更好地适应实际的需要。     

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。     

物流配送路径优化的模型与求解

通过对多设施车辆路径优化模型的改进,建立了0-1整数规划的物流配送优化模型,并利用FLOYD算法求得各节点间的最短路径及其长度,设计了捕食搜索算法对模型进行求解.通过实例计算,取得了满意的结果。     

车辆路径规划问题研究综述

为了提高车辆路径规划能力,阐明路径优化问题的发展趋势。国内外学者从理论以及实际应用的角度对该问题进行研究。路径优化问题的研究已经发生了重大转变。研究环境转变为需求的不确定、道路状况的动态变化;研究目标转变为车辆总成本、能耗和污染物排放的权衡;研究客体转变为多能源、多车型的车辆选择;研究方法转变为多模型、多算法、多学科融合的综合系统。     

基于送收的物流配送车辆路径优化问题研究

文章在提出区域物流送收概念的基础上,建立了考虑回程收货的单物流配送中心多网点的车辆路径问题(VRP)的数学模型,运用遗传算法求解模型,并通过实例进行验证.该模型能够为企业在物流配送中的车辆路径选择问题提供决策上的支持.     

一种动态交通导航的寻优模型研究与仿真

针对目前的车辆路径算法不能满足动态导航的要求,提出了一种用于动态交通导航的优中手优模型。该模型定义了出行时间、路径风险性和路径适宜度等三大指标,并以三大指标的目标函数作为适应度因子,通过遗传算法寻找最优路径。仿真实验表明,诙模型能够根据不同的指标提供多种最优出行方案,并动态计算最优路径,满足车辆动态导航的要求。     

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。     

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。     

C-K节约算法在配载车辆调度问题上的应用研究

本文借鉴多重旅行商问题的模型结构,建立配载车辆调度模型。通过改进C-K节约算法,在线路连接过程中插入时间窗约束和车辆容量约束的检验子程序,求解调度模型。研究表明改进C-K节约算法是求解配载车辆调度问题的有效算法。     

基于GIS和多目标进化算法的应急疏散路径优化

针对现有应急疏散路径规划较少考虑多个决策目标和可视化能力不足的问题,提出一种将GIS(地理信息系统)技术和多目标进化算法结合的模型,建立可以优化应急疏散路径的方案。建立空间多目标优化模型,并用NSGA-Ⅱ多目标进化算法来求解,得出一组疏散路径最优方案。结果表明:该模型在进行应急疏散路径规划上具有可行性,并且有很好的可视化效果,其疏散路径优化结果可直接为决策者制定疏散方案提供参考。     

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。     

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算法将客户泶类分群，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。     

基于floyd和遗传算法的应急物流LRP优化研究

灾难发生后应急物资配送中的选址—路径问题(LRP)是应急管理系统中的重要组成部分,针对该问题,提出了一种以配送中心的选址及运输总成本最小为目标的应急物流LRP模型,并综合考虑了灾后道路的通行状态、车辆的行驶速度、受灾点时间窗限制等特性,针对模型的特点将floyd算法和遗传算法结合,设计了一种混合启发式算法求解该模型。最后,通过算例验证了模型和算法的可行性。