车辆路径问题:研究综述及展望

车辆路径问题是物流系统优化中的关键内容之一,是现代物流管理研究中的重要内容。文章梳理分析了车辆路径问题(VRP)的分类、模型及算法等,详细综述了多车型、多车场、时间窗车辆路径问题研究现状,指出联盟车辆调度问题、考虑车辆(供应)时间窗的车辆调度问题可能是VRP问题未来新的研究趋势。     

时间窗约束下的非满载车辆优化调度算法研究

在车辆优化调度问题上．文章将配送车辆根据任务的性质分成满载和非满载两类问题。针对时间窗约束下的非满载车辆优化调度问题，同时考虑特定的时间窗和车辆客量、行驶距离等约束条件．运用数学规划理论对其进行了研究。并在分析其数学模型的基础上．给出了实例分析，对提高物流配送效率和降低成本具有重要意义。     

爱尔朗排队模型在配送中心车辆调度中的应用研究

利用随机过程和排队论的相关知识,通过对爱尔朗排队模型进行性能分析以及参数求解,给出其在配送中心中的具体应用,并通过实例求解。通过求解系统空闲的概率、系统平均队长、排队等候平均队长、车辆在配送中心中的逗留时间、平均排队时间,比较单路排队和多路排队的区别,以此判断配送中心的车辆调度系统建设是否合理。     

爱尔朗排队模型在配送中心车辆调度中的应用研究

利用随机过程和排队论的相关知识,通过对爱尔朗排队模型进行性能分析以及参数求解,给出其在配送中心中的具体应用,并通过实例求解.通过求解系统空闲的概率、系统平均队长、排队等候平均队长、车辆在配送中心中的逗留时间、平均排队时间,比较单路排队和多路排队的区别,以此判断配送中心的车辆调度系统建设是否合理.     

物流配送中心车辆优化安排的研究

针对物流配送中心如何根据货物运单来调度运输车辆的问题,在研究了各种货物配装优化模型的基础上,建立了车辆安排的多目标优化模型。然后,利用线性加权法和主要目标法将多目标优化问题转化为单目标优化问题,采用精确算法思想进行模型求解。最后,编程实现了车辆优化安排功能,将该功能应用到了物流配送中心管理系统中,通过实例验证了该模型的优越性和实用性。     

基于动态时间窗的满载车辆调度系统

针对时间约束在满载问题中的复杂性,建立了一个考虑装载时间和次序的具有动态时间窗的满载车辆调度模型,并给出了一个基于动态构造原理的启发式算法.该模型和算法改进了以往在满载问题中对时间窗的考虑,使得解更具有实际派车意义,以此为核心的软件-车辆调度系统在实践中取得良好效果.     

物流配送中心车辆优化安排的研究

针对物流配送中心如何根据货物运单来调度运输车辆的问题,在研究了各种货物配装优化模型的基础上,建立了车辆安排的多目标优化模型.然后,利用线性加权法和主要目标法将多目标优化问题转化为单目标优化问题,采用精确算法思想进行模型求解.最后,编程实现了车辆优化安排功能,将该功能应用到了物流配送中心管理系统中,通过实例验证了该模型的优越性和实用性.     

带时间窗约束的配载车辆调度问题研究

运用启发式算法求解带时间窗约束的配载车辆调度问题。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,排除不符合约束条件的线路构形,构造求解调度模型的启发式算法。并给出算例,验证调度模型和启发式算法的可行性。     

考虑多模糊时间窗医药物流配送路径优化

以医药物流客户满意度最大和总成本最低为目标,建立了考虑多模糊时间窗的车辆路径问题优化模型。为满足低碳物流的要求,在路径规划中引入碳排放成本,为防止类似大型医疗器械运输超载问题引入超载惩罚项,引入多模糊时间窗来评价客户在可以忍受送达时间段和期待送达时间段的满意度。以单个配送中心3辆配送车辆25个客户为算例,运用遗传算法对模型求解,求解得到的最优车辆配送路径提高了满意度并降低了总成本。该模型亦适用于满足相应约束条件的类似行业的供应链优化。     

多车场多车型车辆路径问题的优化研究

针对多车场多车型车辆路径问题,通过建立虚拟配送中心将多车场路径优化问题转化为单一车场路径优化问题。文章建立了数学模型并利用遗传算法求解模型,同时根据问题性质对遗传算法的编码和解码方式进行改进。基于企业实例的实证研究表明:文章提出的模型对求解多车场多车型车辆路径问题具有一定的优势,能够为企业实际的物流运输调度提供决策支持。     

一种多车场多车型VSP问题的求解算法

论文考虑了一种具有模糊指派功能、车辆具有车型利用水平约束和容量约束、顾客有Hard时间窗的多车场车辆调度问题。同时设计出两阶段的求解算法，第一阶段考虑将各个客户需求点模糊指派给各个车场；第二阶段安排优化子路线时，增加了多车型、车型利用水平、硬时间窗的约束。最后给出一个算例。     

C—W算法在JIT采购中的应用

文章研究Just in Time（JIT）背景下制造商主导的第三方物流（Third Party Logistics,3PL）运输调度问题。制造商根据其生产计划的要求进行采购。文章使用C—W路线优化算法,在线路规划中考虑了车辆载重量、客积以及车辆到达时间的影响．实现以最小的成本达到JIT采购的目的,并用一个实例验证了修正的C—W算法对解决采购物流中运输调度问题的适用性。     

易腐农产品的动态车辆调度问题研究

文章依据易腐农产品固有的自然属性、储存时间的有限性、运输装备的特殊性,以车辆固定成本、运输成本、能耗成本、货损成本以及客户惩罚成本构成的综合成本最低为目标函数。在满足车辆载重量约束、客户时间窗约束等限制条件下,针对客户需求的不断变化,在冷链物流配送的基础上建立动态车辆调度优化模型。利用基本动态规划算法对模型进行求解,验证了模型的有效性。     

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。     

基于JIT采购的3PL运输调度问题研究

研究Just in Time(JIT)背景下制造商主导的第三方物流(Third Party Logistics,3PL)运输调度问题。制造商根据其生产计划的要求进行采购。使用C-W路线优化算法,在线路规划中考虑了车辆载重量、容积以及车辆到达时间的影响,实现以最小的成本达到JIT采购的目的,并用一个实例验证了修正的C-W算法对解决采购物流中运输调度问题的适用性。     

基于PDDL智能规划的车辆路径问题研究

针对车辆路径问题和多种扩展问题,文章提出一种基于PDDL智能规划的建模和求解方法,给出了多种车辆路径问题的PDDL模型,并利用SGPlan6和DaeYa规划器对PDDL模型进行了求解。实验结果表明,该算法能够在较短时间内给出高质量的车辆路径安排方案,并具备很好的扩展能力。     

自然灾害下的公交疏散路线模型

自然灾害通常给社会带来巨大的危害,以自然灾害所引起的紧急情况作为研究背景,进行应急交通疏散预案研究。讨论自然灾害下的应急交通疏散问题并重点探讨疏散路线设计、疏散时间计算,用以达到在自然灾害发生前将人们转移至安全地点的目的。利用公交车作为疏散工具,将公交疏散路线问题归为带时间窗的车辆路径问题(VRPTW),建立基于VRPTW的公交疏散路线模型,以某地区为案例利用TransCAD软件中的车辆路径功能(VRP功能)设计疏散路线,得到标有疏散时间和疏散路线的地区图形,并最终计算得到每条路线的疏散时间、疏散人数、公交车数等信息。     

带车辆路线安排的多配送中心选址问题的求解——基于SPSS和遗传算法

研究了带车辆路线安排的多配送中心选址问题。首先根据宏观的定量指标对需求点运用SPSS进行区域划分,将一个多配送中心选址问题转化为多个单配送中心选址问题,然后,在一辆配送车一次只能为一个需求点供货的情况下,建立并求解了单配送中心选址问题的整数线性规划模型;在一辆配送车一次可以为多个需求点供货的情况下,用遗传算法求出了最佳车辆配送路线和最佳选址位置。     

基于约束规划求解车辆调度问题

在约束规划基础上,结合启发式方法,提出了一个求解集送货问题的新思路,并给出了具体的带有时间窗的集送货一体化问题的算例,求出了较高质量的满意解。