单车场无时间窗甩挂运输车辆调度的启发式算法

考虑了牵引车空驶、带空挂车行驶和带重挂车行驶所引起的成本差异，定义了牵引车运行成本的概念，将总运行成本最小作为调度方案优劣的判别指标，并同时考虑牵引车数量最少。将牵引任务分为四种类型，定义了任务链、虚拟任务、链内交叉和链间交叉的概念，提出了一种求解该类单车场甩挂运输车辆调度无时间窗约束的启发式算法，包括初始调运方案、链内优化、空车调运交叉、牵引车数量优化和链间交叉。最后给出了仿真算例，算法优化后的最终方案与初始方案相比，牵引车数量减少，总运行成本降低，验证了算法的有效性和可行性。     

TS算法视域下物流配送车辆优化调度问题研究

针对传统TS算法的全局寻优能力受限于初始解的质量的缺陷,提出了一种基于改进TS算法并采用C-W算法获得初始解来解决物流配送车辆优化调度问题。首先,定义了车辆调度问题的数学模型,在此基础上提出了一种采用C-W算法来求初始解的方法,在此基础上定义了禁忌算法的禁忌表结构、禁忌长度以及领域的构造,从而定义了一种改进的TS算法。仿真实验证明该方法能有效地解决带时间窗的车辆调度问题,且与传统的TS算法相比,本方法在求解质量和寻优效率上有大幅提高。     

TS算法视域下物流配送车辆优化调度问题研究

针对传统TS算法的全局寻优能力受限于初始解的质量的缺陷,提出了一种基于改进TS算法并采用C-W算法获得初始解来解决物流配送车辆优化调度问题.首先,定义了车辆调度问题的数学模型,在此基础上提出了一种采用C-W算法来求初始解的方法,在此基础上定义了禁忌算法的禁忌表结构、禁忌长度以及领域的构造,从而定义了一种改进的TS算法.仿真实验证明该方法能有效地解决带时间窗的车辆调度问题,且与传统的TS算法相比,本方法在求解质量和寻优效率上有大幅提高.     

多式联运条件下集装箱空箱调运问题研究

阐明了集装箱空箱调运的内涵以及多式联运条件下集装箱的流转过程,深入分析了集装箱空箱的产生原因。然后指出,为实现以最低成本进行空箱调运的目标,在综合考虑调运空间、调运数量以及租箱决策三要素的基础上,给出空箱调运成本表达式,并建立空箱调运模型。通过数学规划求解lingo软件,带入相应数据,并对运行结果进行分析,得知该模型是有效的和可行的。     

随机时变下带时间窗的取送货车辆路径问题优化研究

针对城市交通路网存在时变性和随机性的特点,文章研究了随机时变下带时间窗的取送货车辆路径问题,提出了随机时变车辆行驶时间的鲁棒优化方法,考虑车载限制和客户服务时间窗的约束,以总行驶时间最小化为目标,建立混合整数规划模型,并提出两阶段的混合遗传模拟退火算法。使用三行染色体编码方式、多段多点交叉算子和修复算子的遗传算法获得较优解,使用模拟退火算法进行优化,获得高质量的解决方案。最后,基于PDPTW标准数据集和STDPDPTW测试算例对文章所提出的算法进行了大量的数值实验,充分验证了模型及算法的有效性。     

基于混合交叉作业的集装箱物流码头调度问题研究

以集装箱物流码头的整体运营效益为基础,考虑了集装箱物流码头生产作业过程中的泊位动态分配、搬运作业、装卸过程等各个重要环节之间的关系,提出了基于混合交叉作业体系的调度优化方案,建立了集装箱物流码头调度问题模型,并设计了求解此类问题的双层遗传算法,算法解决了物流码头的设备资源的合理配置和集装箱卡车的线路优化问题。通过实例分析,验证了所提出的基于混合交叉作业的模型和算法的应用效果,能充分提升集装箱物流码头的生产作业效率,有效控制了码头运营费用,为集装箱物流码头的调度优化问题提供了决策支持。     

基于网络甩挂的运输资源调度研究

针对甩挂运输模式的车辆调度问题,选择用服务网络设计的方法代替更为常见的VRP方法,建立混合整数规划模型,旨在满足运输条件的同时使调度成本最小化,从而达到降本增效的目的。在相同假设条件下,以最小化牵引车和挂车的固定成本,以及牵引车和货物的操作成本之和为目标建立甩挂运输模型,以最小化卡车的固定成本以及卡车和货物的操作成本之和为目标函数建立传统运输模型,并将甩挂运输模型与传统运输模型进行对比。以某第三方物流企业为研究对象,采用其订单数据进行数值实验,结果表明设计的模型可以有效求解较小规模的甩挂运输模式中的车辆调度问题,验证了甩挂运输模型的可行性与有效性。     

电子商务下闭环供应链物流网络优化模型与算法

针对电子商务环境下部分退货经简单处理可直接进入正向销售渠道的特点,研究了整合正向物流与逆向物流的反应型闭环供应链物流网络的优化问题。为了填补关于考虑工厂到顾客间直接配送的反应型闭环供应链物流网络设计问题的研究空白,在考虑网购商品退货特点及初始退货收集点退货收集规模经济性的基础上,建立了确定混合中心与初始退货收集点位置与数量的闭环供应链物流网络优化模型,并设计了混合遗传算法对其进行求解。通过算例验证了模型与算法的有效性,敏感度分析计算结果表明初始退货收集点库存持有周期为3天时可产生较大成本节约。     

考虑需求可拆分的共享单车调度优化研究

研究考虑需求可拆分的共享单车调度优化问题为可拆分单商品取送货TSP问题，考虑一辆调度车，允许调度车多次访问各站点，每次满足站点的部分需求，即允许对站点的需求进行拆分。首先，考虑到调度车容量限制，统筹安排调度车行驶路径和调度车在每个站点的取车量、送车量，使得企业的运营成本达到最优。其次，提出了一种改进的变邻域搜索算法求解上述问题，使算法在陷入局部最优解时改变邻域结构，扩大搜索范围，以此提升算法跳出局部最优解的能力，加快收敛速度。最后，用数值实验验证了算法的有效性。研究结论拓展了可拆分单商品取送货问题的相关理论，并为共享单车企业的实际运营提供决策支持。     

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.     

班轮公司协同的空集装箱调运优化问题研究

从降低空集装箱调运成本的目的出发,从班轮公司协同的视角研究和构建了空集装箱协同调运优化模型,从而为协同方提供了更为节约的成本和更高的业务运作效率.首先以协同班轮公司的空集装箱拥有数量和运输能力状况为基础,结合空集装箱运输的成本费用、租赁费用、航线节点可达性、调运方向以及最大空集装箱运输能力等多种因素,以重集装箱的顺利运输为前提,研究和探讨了使得班轮公司协同体获得最小的运作成本的方案和途径,然后通过实例应用验证了模型的实践有效性和合理性.以期为班轮公司空集装箱调运优化工作提供一定的帮助和参考.     

基于信息熵的混沌遗传算法求解网格工作流调度问题

网格发展的主要思想是有效的利用分布在世界各地的计算资源。而在网格环境下,是通过很多相互依赖的任务来描述作业的,这让工作流调度面临巨大的挑战。在本文中,提出了一个改进型的混沌遗传演算法来解决在工作流应用程序中的调度优化问题,它利用信息熵的概念动态调整了交叉和变异概率,优化了传统的遗传算法,并最终通过实验证明了算法的有效性。     

某汽车座椅发泡修整区作业调度优化研究

文章以某汽车座椅发泡车间修整区为研究对象,围绕降本增效建立了模糊作业工时下综合考虑包括最小化完工时间、最小化拖期、最小工位总负荷、和最小化电能消耗的多目标混流生产作业调度问题数学模型.模型求解上,针对常规NSGA-II算法收敛过程不稳定的缺陷,引入线性微分递减控制策略实现交叉和变异过程的自适应调整,避免了收敛过程容易陷入局部解问题.通过对比,各优化指标得到明显提升,证明了优化方案可行性和有效性.     

港口集装箱空箱调度的遗传算法优化

对集装箱空箱调运系统进行了分析,建立了符合实际情况的空箱调运模型。然后采用遗传算法对模型实例进行优化,求得成本最优的空箱调运方案。     

基于不确定运输时间的军械紧急调运模型研究

针对运输时间不确定的军械紧急调运问题，将运输时间处理为模糊随机变量，建立在任务时间限制期下的最大可能性路径选择模型以确定调运路径。而后，引入超期风险概念，建立以超期风险最小为首要优化目标的军械紧急调运多层觇划模型，实现了对调运方案的优选。最后，给出一个具体军械调运实例来验证模型的适用性。     

基于蚁群算法的飞机加油车辆调度问题研究

飞机加油是停机坪地面保障作业的重要环节,能否对飞机按时按量的完成加油作业的关键因素在于对飞机加油车辆的合理调度,因此对飞机加油车辆调度的研究是十分有意义的。本文首先对飞机加油车辆的类型、功能、行驶过程及其注意事项做了简单的介绍,然后根据车辆调度的基本模型对飞机加油车辆调度的模型进行了比较具体的描述,文章最后用蚁群算法对某机场3个小时内飞机油罐加油车辆行驶情况进行仿真计算,希望通过对该模型的仿真优化计算,为机场加油车辆运行提供一种可行优化算法。     

甩挂运输——绿色高效的运输方式

甩挂运输是指牵引车按照预定的运行计划,在货物装卸作业点甩下所拖的挂车,换上其他挂车继续运行的运输组织方式。它是世界公认、广泛采用的先进运输组织方式,是提高运输和物流效率的有效手段,对节能减排、建设资源节约型、环境友好型社会意义重大。其主要特点有:     

半挂牵引车节油技术的研究

随着油价的飙升,燃油消耗成本在汽车运输总成本中所占的比例逐渐增大,经实际市场调研分析发现,目前重型公路牵引车总运输成本中,燃油消耗成本所占比例已超过40%,因此节油技术的研究迫在眉睫。文章分析和研究了影响汽车能耗的主要因素,并提出了节能降耗的主要技术措施,分别从优化设计发动机本体及其附件、降低行驶阻力、优化动力匹配、培养良好的驾驶习惯等方面来实现节油。     

云计算环境下的物流资源调度算法研究

针对系统处理大规模物流调度信息能力不足的情况,提出了一种基于云计算环境下的物流资源调度优化模型对问题进行求解.在云计算环境下处理订单信息、车辆调度信息,并针对所有订单生成最合理的配送方案,通过对物流主要资源配送车辆的调度研究,建立配送路径算法模型以及最小配送成本算法模型,作为物流资源调度方案的解决策略.通过仿真结果表明,该算法能有效处理大量的物流资源调度信息,同时缩短计算求解时间.     

基于演化蚁群算法的多目标物流网络优化

物流网络优化中普遍存在着多目标优化的问题.传统的多目标优化算法容易陷入局部最优,采用了多种群相关的蚁群算法求解多目标物流网络优化问题,两个种群分别针对总运费最小和最大单程距离最小两个优化目标,考虑蚁群算法的收敛速度,采用遗传算法对蚁群算法的多个初始参数进行优化选择.实验结果证明,该模型算法可以有效迅速地求得最佳路径,为决策者提供多个可选择的优化方案,避免局部最优解.