单车场大规模车辆路径优化问题研究

针对传统优化技术在解决大规模车辆路径问题中存在的缺陷,提出了一种解决单车场大规模车辆路径优化问题的综合启发式算法。首先,采用Sweep技术将区域分解成几个子区。其次,设计了分区的禁忌搜索算法,并采用相邻区域综合优化技术,提高了算法的全局搜索能力。仿真试验表明,该算法能够有效解决大规模车辆路径优化问题。     

基于混合禁忌搜索算法的物流配送路径优化问题研究

在对配送路径优化问题进行描述的基础上,建立物流配送路径优化问题的数学模型,提出了一种求解车辆路径问题的混合禁忌搜索算法。在该混合算法中,通过车辆—任务分配结构的划分,将大规模问题拆分成可并行计算的若干小规模问题,减少了算法的计算时间。并通过理论分析和仿真算例,证明了该混合禁忌搜索算法的有效性。     

车辆调度问题的混合算法

针对多配送中心车辆调度问题,以及考虑到遗传算法与禁忌搜索算法各自的优缺点建立了多配送中心车辆优化调度的数学模型设计了遗传算法和禁忌搜索算法相结合的混合算法。该算法避免了遗传算法和禁忌搜索算法各自的缺陷,并进行了仿真分析。     

基于遗传禁忌混合策略的配送车辆优化调度问题研究

本文从为物流配送的企业提供智能化、决策化支持的目标出发,对车辆优化调度问题进行分析,提出了实用性强的遗传禁忌混合式启发算法对物流配送车辆进行优化调度,为物流配送企业实现计算机优化车辆调度、降低物流成本和提高物流经营管理水平、更快地响应顾客,最终能显著增加企业竞争力提供参考。     

禁忌搜索算法在编组站调机运用计划中的应用

在分析论述调机运用计划编制方法的基础上,提出应用禁忌搜索算法进行编组站调机运用计划的编制。分别以最小化延迟解体列车和编组列车加权数量为目标建立数学模型,以解编顺序作为优化对象,设计禁忌搜索算法对其进行求解,并以解体顺序为例,采用两两交换(2-opt)方式构建邻域,以该操作前后列车解体顺序的变化作为禁忌对象构建禁忌表,利用软件编程实现模型计算,并通过算例验证该算法的可行性和有效性。     

铁路客运站到发线分配问题研究

通过探讨铁路客运站到发线分配问题的有效合理解决方法,以行车交叉干扰小、方便旅客出行和到发线应用均衡性为优化目标,建立客运站到发线分配问题的整数规划模型,并综合考虑捕食搜索算法和禁忌搜索算法的优缺点,设计了基于捕食策略的禁忌搜索算法的求解.通过实例验证分析,得到的分配结果令人满意,表明模型的应用和设计算法具有可行性.     

基于启发式函数蚁群算法的VRP优化研究

车辆路径问题是一个NP难题,蚁群算法是求解诸如车辆路径安排等组合优化问题的有效工具,为此利用启发式函数对传统的蚁群算法进行改进和优化.并通过实例对该方法进行检验,其结果显示,启发式函数蚁群算法的性能,优于传统的蚁群算法.     

突发事件下的车辆路径问题研究综述

车辆路径问题是物流管理研究中的一项重要内容。概述突发事件下车辆路径问题研究的背景和意义,介绍车辆路径问题的衍化分类,针对突发事件下车辆路径问题的特点,综述国内外研究现状。重点探讨突发事件下车辆路径问题的研究范围和前景。     

运输路径优化蚁群算法问题研究

对于某一特定源点和目的地之间的车辆运输调度问题,建立基于风险、考虑成本和时变条件下的路径优化模型,采用蚁群算法的信息素更新策略,使边上残留信息素能够正确反映时变网络中边上权值的变化,并结合遗传算法,采取最优个体交叉策略将蚁群每次遍历后形成的解作为初始群种进行单点交叉计算,以避免陷入局部最优解,提高算法的收敛性。通过算例分析验证算法的有效性。     

冷链物流车辆路径问题研究综述

随着冷链物流的快速发展,冷链物流车辆路径问题成为当下的一个研究热点和车辆路径问题研究中的重要内容.本文综述了带时间窗、多车舱车辆路径问题研究现状,指出在计算碳排放时将更多的实际因素如天气变化、突发故障等考虑在内的冷链物流车辆路径问题、多个时间窗的冷链物流车辆路径问题、电动车冷链物流车辆路径问题和外界温度变化等对新鲜度的...