菜鸟驿站无人配送车物流路径规划算法实证研究

菜鸟自主研发的车辆路径规划算法目前在国际上已达到领先水平,该算法可以应用在末端“最后一公里”校园配送中,帮助菜鸟无人车自主选择最优配送路线,有效降低车辆行驶距离,缩短配送时间。文章以泸州职业技术学院菜鸟驿站为例,在校园中设计了严谨科学的对比实验开展了无人配送车物流路径规划算法的实证研究,实验结果有力证明了算法的有效性。     

基于运筹优化算法的瓶装液化石油气配送策略研究

针对城镇瓶装液化石油气零售业务配送问题,引入运筹优化算法,在配送网络规划方面通过建立定量决策变量与约束条件,实现科学、合理的配送区域划分.在配送方式优化方面采用分批间歇配送方式制定固定订单量分批与固定时窗分批策略,采用迪杰斯特拉(Dijkstra)算法进行配送路径优化.文章研究策略能够有效帮助瓶装液化石油气销售企业更好的提升配送效率与服务质量,降低管理成本,实现效益最大化,为数字化智能配送奠定了一定基础.     

基于公平的拥堵收费和可交易电子路票的多模式物流网络优化模型

基于拥堵收费和可交易的电子路票建立了多模式物流网络优化模型。模型考虑了商品所有者的收入对多模式物流网络下配送需求的产生、配送模式的选择以及配送路径选择的影响,得到了物流网络流畅策略对不同配送商品价值和地域分组的物流需求分配的影响。模型被描述为带有均衡约束的数学规划问题,并可通过无导数算法求解。     

带混合时间窗的配送车辆路径问题研究

针对传统的配送车辆路径问题,在传统的运距及容量等限制下,增加客户的混合时间窗和车辆在客户点的服务时间,以惩罚、配送总成本最低为目标,构建出带有混合时间窗的车辆路径问题的数学模型.并引入优良基因及最优个体保护策略改进遗传算法,同时设计参数自适应调整公式调整交叉概率,设计了带混合时间窗的配送车辆路径问题的改进遗传算法,最后由实例证明了VRPMTW模型及遗传算法的有效性.     

基于遗传算法的协同配送路径优化研究

针对现代物流配送中存在的运营成本高、效率低、整合度低等问题,构建基于多物流中心协同配送的路径优化模型,在算法选择上针对协同配送的特殊方式,提出引入虚拟客户的编码方式和基因换(移)位的变异方式来求解最优配送路径,并通过实例验证了模型和算法的有效性与可行性。     

纯电动汽车动力匹配的设计与实现

纯电动汽车拥有高效和节能以及终端零排放等多种特点,可以有效解决能源危机以及环境污染等问题。可是电动汽车由于受到电池能量密度以及驱动系统效率的制约,导致续驶里程相对较短,且充电时间过长,限制了纯电动汽车的进一步发展。对此,本文针对纯电动汽车的动力匹配进行分析,合理选择关键部件的型号,保证部件可以实现科学匹配,在一定程度上有效提升车辆驱动系统的工作效率,加强纯电动汽车的相关续驶里程。     

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。     

基于镍氢/镍镉的三段式脉冲充电控制技术研究

针对目前镍氢、镍镉因充电控制方式不当导致电池充电效率不高,充电时间过长等问题,本文提出一种三段式脉冲充电控制方式的充电器方案。三段式脉冲充电控制方式是对电池先预充电。再恒流充电,最后进行涓充电。文中最后对三段式脉冲充电效率进行了实验测试,结果证明三段式脉冲充电可以大大提高电池的充电效率,缓解电池温升。     

具有模糊可选时间窗的VRPSPD问题及其混合遗传算法

在经典VRP问题的基础上引入了模糊预约时间和可选时间窗的概念,从顾客满意的角度研究了具有同时配送和回收的车辆路径优化问题,建立了求解此问题的多目标混合整数规划模型,设计了求解此模型的混合遗传算法,并对已有文献中的算例进行了估算求解,估算结果表明,基于2-opt的混合遗传算法在求解没有时间窗约束的VRPSPD方面有比较好的性能.     

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.     

以均衡为目标的车辆调度问题研究

针对物流配送企业私人承包车辆以及均衡配送线路工作量等新的物流管理理念,提出新的车辆调度模型,将车辆调度问题（VRP）转换为车辆选型和车辆路径优化两个子问题,设计Ak-FirstFit混合算法解决车辆选型问题,运用遗传算法解决车辆路径问题。基于JAVA编写计算机程序,运行结果表明该两阶段算法能够在有效时间内得到满意解。与基于传统物流管理理念的模型进行比较,得出新的两阶段模型能充分体现兼顾效率与公平思想的结论,其理念在物流配送企业中具有相当的借鉴性和推广前景。     

有时间窗的车辆路径问题改进蚁群算法研究

针对目前蚁群算法在求解有时间窗的车辆路径问题上较少对蚁群算法本身进行优化的问题,提出了一种改进蚁群算法,通过改进状态转移概率和信息素更新规则,以及使用改进的精英蚂蚁策略,改善蚁群算法搜索能力。通过对Solomon标准数据集的实验,结果表明改进的蚁群算法在求解有时间窗车辆路径问题上是有效的。     

关于电动汽车充电桩的设计与研究

本文以电动汽车充电桩及控制系统设计作为切入点,简单叙述充电桩系统的设计方法,包括结构设计、硬件设计、软件程序设计和人机交互界面设计四方面的设计要点与注意事项。与此同时,对原有电动汽车充电桩系统设计方案加以改进,提出设计优化策略。旨在保障电动汽车充电桩系统安全、稳定运行,在使用期间发挥出应有功能效用。     

有时限取送混合车辆路径问题的模型及其禁忌搜索算法研究

研究了带时间窗的取送混合车辆路径问题.问题中,每个客户带有取货和送货两个时间窗,每个客户处的取货和送货任务可以通过访问一次全部完成,也可以分两次访问分别完成送货和取货任务.在对该类问题进行描述和取送一体化战略的基础上,建立了有时限取送混合车辆路径问题的数学模型.通过设计一种新的解的表示方法构造了该问题的禁忌搜索算法.实验计算结果表明,用该禁忌搜索算法求解有时限取送混合车辆路径问题,不仅可以取得很好的计算结果,而且收敛速度较快,计算结果也较稳定.     

基于免疫—蚁群算法的应急物流配送网络优化研究

论文针对应急物流的配送车辆路径优化问题,建立以应急物流初期有限资源的分配达到整体的最优化（时间短、效率高、安全高、成本低）的多目标模型,结合模型的特点,利用免疫算法和蚁群算法相融合的启发式算法进行求解,最后进行算例分析,解决应急物流配送车辆路径选择的实际问题。     

基于混合优化算法的带时间窗的车辆调度问题求解研究

论文建立了带时间窗的车辆调度问题的数学模型，并针对遗传算法在局部搜索能力方面的不足，提出将模拟退火算法与遗传算法相结合，从而构造了求解车辆调度问题的混合优化算法，并进行了实验计算。计算结果表明，用这种混合优化算法求解车辆调度问题，可以在一定程度上用模拟退火算法突跳性克服遗传算法在局部搜索能力方面的不足，从而得到质量较高的解。     

铅酸蓄电池大电流快速充电方法探讨

本文以电动自行车上广泛使用的全密封型免维护铅酸蓄电池为对象,通过对智能充电算法的研究,采用单片机作控制器,实时监控电压、电流,使充电过程按理想的充电曲线进行,达到既保护电池,又能使电池充满的最优效果。     

区域物流中VRPTWSDP问题的混合遗传算法

研究了区域物流中带时间窗约束的具有同时集送货需求的车辆路径问题（VRPTWSDP）,给出了VRPTWSDP的混合整数规划模型,设计了求解VRPTWSDP的混合遗传算法（HybridGA,HGA）。算法以最优划分方法计算适应值,邻域搜索法作为变异算子,设计了新颖的交叉算子和群体更新策略,定义了群体多样性结构和变异概率的变化规律。对典型VRPTWSDP实例进行测试的结果表明：HGA算法能较快地获得小规模问题的最优解,并能有效地求解大规模的问题。     

基于混合粒子群算法的车辆路径优化问题研究

设计了一种引入了量子和遗传算法思想的粒子群算法．该算法结合了粒子群优化算法的快速寻优能力和量子算法可以同时处理多个目标的优点．避免了基本粒子群算法易陷入局部最优的缺点,提高了求解速度。该算法用于解决车辆路径问题。通过实验表明了这种算法具有较好的性能。     

带时间窗车辆路径问题的混合量子粒子群算法

针对带时间窗的车辆路径问题,采用混合量子粒子群算法对该问题进行了求解,该算法将量子粒子群算法与模拟退火算法相结合．充分发挥量子粒子群算法全局寻优能力强以及模拟退火算法局部寻优能力强的特点,从而能有效地避免早熟。仿真结果表明,该算法不仅收敛速度快,而且还具有较高的求解质量。