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。     

单车场大规模车辆路径问题求解框架

针对传统优化技术在解决单车场大规模车辆路径问题中存在的缺陷,对该类车辆路径优化问题进行了描述和特点分析,提出了一种解决问题的二阶段的求解框架:将问题拆分为配送区域划分和单车线路优化两个步骤分别进行求解。研究成果能广泛应用于卷烟、饮料等日用品的配送领域。     

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。     

浅谈物流配送中的车辆路径问题

本文通过分析物流在国民经济的重要地位,进而得出优化物流的核心是配送中的车辆路径问题,并对车辆路径问题进行描述和分类,便于进一步对车辆路径问题进行研究,从而优化物流配送,提高国民经济水平。     

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.     

车辆路径问题研究综述

作为现代物流领域的研究前沿,车辆路径问题的求解算法及应用领域一直是学者研究的重点。本文在研读大量文献的基础上介绍了遗传算法的研究现状及其应用情况,并对车辆路径优化在生鲜农产品配送上的应用进行了简单的综述。     

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。     

商贸物流城市配送车辆路径问题目标选择策略——基于时间与距离参数的实证分析

车辆路线问题具有广泛的应用性和重大的经济价值,一直受到国内外学者的普遍关注。本文考虑城市交通拥堵普遍存在的现实情况,打破已有研究中"距离与时间正相关"的理论假设,受基于时间竞争的现代战略思维启发,提出总时间最少方案优于总距离最短方案的可能,以总时间最少为目标构建车辆路径问题模型;通过采集实例小样本数据应用精确算法对问题求解,实证证明了总时间最少方案优于总距离最短方案的假设,为商贸物流企业制定合理的城市配送车辆路径问题目标选择策略提供了参考依据。     

物流配送中的车辆路径优化问题

配送是物流活动中直接与消费者相连的重要环节。在物流的各项成本中,配送成本占了相当高的比例。运输线路是否合理直接影响配送速度、成本和效益。在高度发展的商业社会中,消费者对时间的要求越来越严格,以往的到货"日"现已转换成到货"时",于是时间窗的概念应运而生。随着商品运输呈现小批量、多品种、多频次、及时性等趋势,多用户运输路径的确定更为复杂。因此,车辆路径问题(Vehicle Routing Problem,简称VRP)成为众多学者竞相研究的热门话题。     

需求可拆分车辆路径问题研究综述

SDVRP允许单一节点的订单需求由多个车辆进行配送,与传统VRP相比可提高车辆利用率并降低车辆使用数目和运输成本。文中在国内外研究的基础上,重点介绍了SDVRP的主要分支,并与国内研究现状对比,发现我国在该领域的研究仍处于起步阶段。     

求解车辆路径问题的改进布谷鸟算法

将一种新型的智能优化算法——布谷鸟算法(Cuckoo Search Algorithm,CS)用于车辆路径问题的求解。针对基本CS算法种群多样性差、寻优精度低等不足,提出一种动态交叉算子来丰富种群多样性,避免种群个体陷入局部最优,增强算法的全局寻优能力。通过对比试验验证了算法在求解VRP问题时具有寻优精度高、性能稳定等特点,是求解VRP问题的一种有效的算法。     

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.     

数据挖掘中聚类算法研究

随着数据挖掘技术的发展,作为数据挖掘中重要方法之一的聚类分析,先后出现了许多聚类算法。这些聚类算法均有其自身的优缺点。为了方便用户找到适合的聚类算法,本文根据不同的聚类原理对聚类算法进行分类,并概述了各类算法的发展情况。针对聚类的典型要求,归类出了一些有代表性的算法,同时对它们进行了分析和评价。文章最后给出了几种常用聚类算法的性能比较,并对聚类算法的发展进行展望。     

带时间窗车辆路径问题的最优解

带时间窗的车辆调度问题是物流配送系统的关键之关键,对它的研究越来越重视。本文将建立物流管理中的带时间窗车辆路径问题的模型,并得到此模型的最优解,有一定的实用意义。     

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。