线路截断法在卷烟配送路径规划中的应用

卷烟配送路径规划是一个LS-VRP问题,同时要兼顾配送里程短、不同车辆配送任务均衡等要求.文章建立了基于任务量均衡、所用车辆最少、配送里程最短的多目标卷烟配送模型,并设计了基于线路截断的启发式算法进行求解,在实例运用中得到了较好的效果.     

基于遗传算法(GA)的配送路径优化问题研究

文章在建立配送车辆路径优化问题数学模型的基础上，构造了遗传算法来求解该问题，并在算法中引入了自然选择、交叉操作、变异操作等思想：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或近似优化解．是求解车辆路径问题的一个较好的方案。     

基于模糊需求的配送路径优化方法研究

首先分析了求解车辆路径问题的一般方法;然后针对需求量不确定的情况运用二次指数平滑法、扫描算法、动态规划算法建立了基于模糊需求的配送路径优化方法,实现了配送量的预测和扫描算法的改进;最后,以山东日照某酒厂为例实现了这些算法的应用,从应用结果来看路径的优化方法实现了配送里程的大幅度降低。     

基于模糊需求的配送路径优化方法研究

首先分析了求解车辆路径问题的一般方法;然后针对需求量不确定的情况运用二次指数平滑法、扫描算法、动态规划算法建立了基于模糊需求的配送路径优化方法,实现了配送量的预测和扫描算法的改进;最后,以山东日照某酒厂为例实现了这些算法的应用,从应用结果来看路径的优化方法实现了配送里程的大幅度降低.     

基于ACA的军事物流车辆配送路径优化研究

将蚂蚁算法应用到车辆配送的路径优化问题中,设计了求解车辆配送路径优化问题的模型,并应用实例加以仿真计算,最后的实例结果求解表明了该算法的有效和实用,将提高我军在现代战争中的精确保障能力。     

B2C电子商务中带退货的多配送站点车辆路径优化问题研究

研究了一个带退货的多配送站点车辆路径优化问题,建立了求解该问题的0-1整数规划模型,以实现各个配送站点在给他们客户配送货物的同时,沿途取回这些客户的退货,以节约运输成本的目的。设计了一种新的解的表示方法和邻域变换,以此为基础构造出直接求解多配送站点车辆路径优化问题的禁忌搜索算法,在该禁忌搜索算法中首先通过一个启发式算法求得了0-1整数规划模型的一个较好的初始可行解,从而提高了禁忌搜索算法的收敛速度及性能,最后通过例子对禁忌搜索算法及其性能进行了说明。     

餐饮物流配送路径优化方法研究

研究了餐饮物流配送方案的配送路径优化方法,以物流运输距离最小化为优化目标,以单个配送车辆的容量限制、运输距离限制为约束条件,提出了餐饮物流配送路径优化的整数规划模型。然后,结合遗传算法与模拟退火算法设计了求解模型的遗传-模拟退火算法。最后,给出算例验证了本文模型与算法的有效性。     

考虑碳排放的农产品冷链车辆路径问题研究

这篇文章是在传统车辆路径问题的研究基础上,引入农产品冷链配送的背景。考虑冷链运输企业实际配送中会遇见的问题,并将其量化,构建一个符合农产品冷链物流实际的车辆路径问题模型,并采用遗传算法进行求解,最后使用Matlab软件进行仿真实验,得出最优路径选择结果。将碳排放纳入成本考虑,也就是将环境保护考虑在内,从社会责任的角度去规划其配送路径。     

基于混合粒子群算法的配送车辆复杂路径优化

提出了基于混合粒子群算法(PSO)的配送车辆复杂路径优化方法,描述了混合PSO的原理和流程,并将其运用到物流配送路径优化问题中。实验结果显示,该方法能得到满意的路径优化结果。     

时变路网单车路径优化模型及算法

讨论了一类时变路网下单车辆配送路径优化问题,建立了基于时变路网以配送完成时间最早为优化目标的单车配送路径优化模型。在增加贪婪配送策略情况下,给出了车辆行驶时间满足FIFO规则的动态规划精确求解方法。数值算例验证了理论分析得到的结论。     

基于低碳排放的多车型车辆路径优化问题研究

针对物流配送过程中,如何合理安排配送路线,提高配送效率、降低配送成本和碳排放量的问题,分析了车辆载重量、行驶速度、行车距离、交通状态等因素对车辆油耗的影响,建立了以最小化配送成本和碳排放量为优化目标的多车型车辆配送路径模型。同时,结合蚁群算法对该优化问题进行求解。仿真结果验证了算法能够有效的降低配送成本和碳排放量。     

基于蚁群算法求解VRPTW路径规划问题研究

目前我国物流业迅速发展,但是同时伴有某些方面的不足,比如:成本控制不足。文章将联系实际情况,同时以配送车辆的运输总成本、总行驶距离和碳排放量为目标函数,并充分考虑实际出现的约束条件,再利用MATLAB软件运行带有时间窗的蚁群算法,对车辆配送路径进行仿真实验,最后寻找到最优配送路径以满足目标函数。通过实验表明,该数学模型和算法可以更好地解决物流配送路径选择的问题,以达到降低物流成本、提高物流效率等目的。     

物流配送车辆调度问题算法综述

配送车辆调度优化问题旨在解决配送中路径和车辆调度问题的一类组合优化问题,是近年来物流控制优化领域的研究热点。文章对运输调度问题进行了分类总结,给出总体模型的概括描述,分析遗传算法、模拟退火算法、禁忌搜索算法、蚁群算法和微粒群算法的特点及其在求解配送车辆调度优化问题中的求解思路,并讨论了其求解现状,对未来研究方向进行展望,指出改进混合现有算法,开拓新算法将是更有效解决配送车辆调度问题的好方法。     

面向对象的车辆路径问题仿真研究

针对车辆路径问题的复杂性和随机性,采用离散事件仿真的方法对车辆配送过程建模,并用面向对象技术实现了仿真模型。通过对象识别和层次划分,将模型分为实体建模和仿真控制建模两部分,构建了面向对象的车辆路径问题的仿真框架。这种方法克服了精确算法和智能启发式算法较难解决具有NP—hard性质的多约束车辆路径问题的弊端,实验结果验证了新方法的有效性和可行性。     

基于蚁群算法的甘肃省应急物流配送路径优化研究

针对甘肃应急物流运输与配送问题,构建了配送车辆数最少和车辆行驶总距离最短的多目标应急配送模型,设计蚁群算法对应急物流配送路径模型求解,兼顾考虑多个制约条件下,优化应急配送路线,并以定西市漳县和岷县的二十八个乡镇为算例进行分析,求解配送路线,假设配送中心有容量不同的车辆,每个受灾点只能由一辆车提供配送服务,每条路线上只有一辆车配送,同时规定车辆从配送中心出发完成配送任务后再返回配送中心,研究结果表明蚁群算法对配送路径优化的优越性。     

时变路网无能力约束车辆路径优化

讨论了一类时变路网下的无能力约束车辆配送路径优化问题,建立了基于时变路网的以配送总耗时最短为优化目标的无能力约束车辆配送路径优化模型。提出了基于实时Dijkstra算法的模型求解方法。数值算例表明考虑路网时变特性得到的优化配送方案将更加符合配送实际。     

时变路网单车路径优化模型及算法

讨论了一类时变路网下单车辆配送路径优化问题,建立了基于时变路网以配送完成时间最早为优化目标的单车配送路径优化模型.存增加贪婪配送策略情况下,给出了车辆行驶时间满足FIFO规则的动态规划精确求解方法.数值算例验证了理论分析得到的结论.     

军事装备维修保障及VRPTW问题研究现状

以提高军事装备维修保障效率为目标,对国内外装备维修保障的基本理论和基本方法进行了总结梳理。而后,为探索装备维修保障特别是维修器材配送和维修人员输送过程中可能涉及的路线规划模型及算法,对带时间窗车辆路径规划问题进行了较为深入的系统分析。     

基于遗传算法的快递配送车辆路径问题研究

在快递配送过程中,快递配送中心作为货物集散点,首先要分派车辆到各个配送点(客户)送货和取货,为降低配送成本,提高配送效率,车辆的调度是一个重要的问题.根据快递配送的特点,主要研究的车辆路径问题为配送中心在为各分点进行快递配送时,采用快件送达和收集同时服务的配送策略,假设车辆在各点之间的行驶时间服从正态分布,配送分点有软时间窗约束并且快件收集数量服从泊松分布的条件下,建立了问题的求解模型,并进行了基于遗传算法求解的应用设计.该遗传算法通过基于适应度排名和最佳个体保留的选择策略和自适应交叉概率的参数控制来保证所求结果的优良性,并设计算例用matlab编程进行实验,证明了算法的可行性.     

混合柔性充电策略支持下的电动汽车配送路径优化

针对电动汽车在市区配送中应用越来越广泛的现象,提出了混合充电策略支持下带时间窗的电动汽车路径规划问题。在充电站,电动汽车可以选择快速充电方式充满电池或充一部分必须的电量,也可以选择直接更换满电状态的电池,这种柔性的充电策略为电动汽车提供了更灵活的运作方式,降低配送的时间和成本。通过引入充电策略相关的决策变量,在车辆路径问题的基础上,建立了混合充电策略的电动汽车路径优化的非线性混合整数规划模型。设计了一种改进的蚁群算法,通过集成局部搜索算法,提高了问题求解的效率。最后通过三个具有不同客户点分布特征的实例验证了算法的有效性,并分析了混合充电策略的影响。