基于扫描算法的启发式构造方法比较

针对车辆路径问题,基于扫描算法第一阶段的解,应用启发式算法中的最近插入算法、凸包算法和最远插入算法求解第二阶段。通过仿真实验,从总里程和算法运行时间两个方面对各算法性能给出评价。结果显示,在应用扫描算法进行聚类后,求解路径排程阶段,凸包算法虽然用时多于其它两种算法,但在里程上有明显优势,最远插入算法与最近插入算法在运行时间上没有显著差别,但在总里程上,前者较好。     

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。     

超限车合理径路的选择方法研究

在分析了超限车运行特点及其径路选择的影响因素的基础上,建立了基于Dijkstra算法的多约束最优路径决策模型,其中引入了广义里程的概念并给出具体算法步骤.以沈阳至哈尔滨的局部路网为实例,应用Matlab软件进行辅助求解.最后,应用综合评判法对选出的两条路径进行了进一步选优.     

超限车合理径路的选择方法研究

在分析了超限车运行特点及其径路选择的影响因素的基础上,建立了基于Dijkstra算法的多约束最优路径决策模型,其中引入了广义里程的概念并给出具体算法步骤。以沈阳至哈尔滨的局部路网为实例,应用Matlab软件进行辅助求解。最后,应用综合评判法对选出的两条路径进行了进一步选优。     

基于蚁群算法的通勤车路径问题优化研究

在探讨车辆路径问题和蚁群算法基本原理的基础上,建立了某高校通勤车路径优化模型,并采用蚁群算法对该单位通勤车运行路径进行了优化研究.优化后通勤车总行驶路程减少了10.28％、总时间减少13.93％,而且运行时间和载客量标准差分别减少了43.78％、66.35％.优化方案解决了车辆载客量不均以及驾驶员工作量不均等问题,新的路线方案更加合理.应用蚁群算法解决通勤车路线规划问题的探讨,对解决类似问题具有参考和指导意义.     

物流配送路线优化问题研究

物流配送路径优化问题具有很高的计算复杂性,且无确定解,精确、高效的算法存在的可能性不大,但可采用启发式算法求得最近似的最优解,节约里程法是最有名的启发式算法.本文首先阐述物流配送路线优化概念,然后介绍节约里程法和多回路运输的基本原理.最后以节约里程法和多回路运输相结合的形式完成对郑州周边城市的配送路线优化,根据各种限制条件提出相对的最优配送路线.     

连锁超市车辆路径优化的实例分析

以某连锁超市为研究对象,将其车辆路径问题分解为车辆分配和单—车辆路线安排两个相互关联的子问题.采用启发式算法中的两阶段算法,分别用先分组后路径和先路径后分组的方法进行求解.通过对比分析,证明该方法可行并实现了运输距离和车辆资源的优化.     

基于多目标迭代局部优化算法的成本—路径平衡多目标电动车路径问题

电动车凭借低碳、环保的优势越来越多地被企业接受用于物流场景,但续航里程和充电限制仍制约着电动车的应用。以往文献极少在电动车背景下同时考虑运行成本和路径平衡。因此,将总运营成本和路径平衡两个目标纳入问题,构建了数学模型,结合迭代局部搜索算法和变领域搜索算法的特性,采用五种领域算子,设计了多目标优化算法求解问题。研究构造了九组算例,对比了提出的算法与VNS算法、ILS算法的表现。数据实验验证了算法的可行性、有效性和稳定性。     

汽车零部件循环取货车辆路径优化研究

在现代汽车制造企业中,循环取货模式在零部件配送中得到越来越广泛的应用。文章针对汽车零部件循环取货特点．建立车辆路径优化模型,并提出了结舍扫描法和禁忌搜索法的两阶段求解算法,将车辆路径问题转化为多个旅行商问题,降低了算法的复杂度．