同时取送货车辆路径问题的改进粒子群优化算法

同时取送货车辆路径问题(VRPSDP)是指车辆在服务过程中,对顾客同时进行取货和送货服务,针对这类问题,提出一种改进的粒子群优化算法.通过惯性权重的更新和路径链接更新策略有效地扩大算法的搜索空间,从而改进了算法的性能.另外,采用邻域搜索扩大策略(ENS)加快了算法的搜索速度.最后,应用所提出的改进的粒子群优化算法求解了两类同时取送货的车辆路径问题的算例.结果表明,该算法与经典的求解结果相比较,取得了比较好的计算结果,表明该算法是求解同时取送货车辆路径问题的有效工具.     

同时取送货车辆路径问题的改进粒子群优化算法

同时取送货车辆路径问题(VRPSDP)是指车辆在服务过程中,对顾客同时进行取货和送货服务,针对这类问题,提出一种改进的粒子群优化算法。通过惯性权重的更新和路径链接更新策略有效地扩大算法的搜索空间,从而改进了算法的性能。另外,采用邻域搜索扩大策略(ENS)加快了算法的搜索速度。最后,应用所提出的改进的粒子群优化算法求解了两类同时取送货的车辆路径问题的算例。结果表明,该算法与经典的求解结果相比较,取得了比较好的计算结果,表明该算法是求解同时取送货车辆路径问题的有效工具。     

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。     

有里程和软时间窗约束的开放式多车场集送货一体化车辆路径问题研究

基于现代物流业的现实状况和实际需求,研究了一个带有里程和软时间窗约束的开放式多车场集送货一体化车辆路径问题。给出一个遗传算法对该问题进行求解。在该算法中,为了提高其性能,并全面考虑所有约束,论文采取如下措施:(1)在初始种群形成之前,将各个任务的送货点按时间窗进行排序;(2)在所有任务的一个序列中用里程约束来控制车场的插入,并对软时间窗约束采取加入惩罚的方式解决。最后论文举例对该遗传算法进行说明,并对进一步的研究工作进行了展望。     

约束满足与邻域搜索结合的混合算法及应用

总结约束满足求解技术和邻域搜索算法,分析约束满足与邻域搜索单一算法的优劣,以及两者结合的优势,提出约束满足与邻域搜索相结合的混合算法的一般框架,并以Job Shop调度优化问题为例对该算法框架进行实例说明。     

区域物流中VRPTWSDP问题的混合遗传算法

研究了区域物流中带时间窗约束的具有同时集送货需求的车辆路径问题（VRPTWSDP）,给出了VRPTWSDP的混合整数规划模型,设计了求解VRPTWSDP的混合遗传算法（HybridGA,HGA）。算法以最优划分方法计算适应值,邻域搜索法作为变异算子,设计了新颖的交叉算子和群体更新策略,定义了群体多样性结构和变异概率的变化规律。对典型VRPTWSDP实例进行测试的结果表明：HGA算法能较快地获得小规模问题的最优解,并能有效地求解大规模的问题。     

B2C电子商务中带退货的多配送站点车辆路径优化问题研究

研究了一个带退货的多配送站点车辆路径优化问题,建立了求解该问题的0-1整数规划模型,以实现各个配送站点在给他们客户配送货物的同时,沿途取回这些客户的退货,以节约运输成本的目的。设计了一种新的解的表示方法和邻域变换,以此为基础构造出直接求解多配送站点车辆路径优化问题的禁忌搜索算法,在该禁忌搜索算法中首先通过一个启发式算法求得了0-1整数规划模型的一个较好的初始可行解,从而提高了禁忌搜索算法的收敛速度及性能,最后通过例子对禁忌搜索算法及其性能进行了说明。     

同时取送货车辆路径问题的改进的蚁群算法

提出一种同时取送货车辆路径问题(VRPSDP)改进的蚁群算法.应用该算法求解28个同时取送货的车辆路径问题的benchmark算例,结果表明,该算法能获得16个算例的已知最好解,更新了其中3个已知最好解.最后,对算法的几个性能进行测试,结果进一步表明所提卅的算法具有很好的求解性能.     

基于干支线联合调度的D公司物流网络优化研究

针对包含一个物流中心、多个中转站和多个终端零售客户的D公司物流网络布局,根据物流配送决策的实际过程,建立一个基于接驳点的干线-支线联合优化问题模型。干线为中转站选址与物流中心到中转站的运输;支线优化表示所选中转站的车辆分配、客户选择及配送路径问题。文章首先采用贪婪算法构建初始方案,再使用变邻域搜索算法优化初始方案,采用移除算子和交换算子等进行邻域扰动,形成使配送与运输决策更加合理的方案,有效提高了D公司的车辆利用率,降低运输成本,节省运输时间,提升整个运输环节的效率。     

同时取送货车辆路径问题的改进的蚁群算法

提出一种同时取送货车辆路径问题（VRPSDP）改进的蚁群算法。应用该算法求解28个同时取送货的车辆路径问题的benchmark算例，结果表明，该算法能获得16个算例的已知最好解，更新了其中3个已知最好解。最后，对算法的几个性能进行测试，结果进一步表明所提出的算法具有很好的求解性能。     

基于低碳排放的应急物流车辆路径优化

针对应急物流的车辆路径优化问题,基于低碳绿色物流思想,以车辆固定成本、运输过程中产生的成本、未满足需求量的惩罚成本以及碳排放成本之和最低为优化目标,建立了基于低碳排放的应急物流车辆路径优化模型。由于受灾点的需求具有不确定性,模型运用三角模糊数来估计需求量。为了求解模型,采用混合遗传算法,利用节约算法获得初始解,并利用大规模邻域搜索算法“破坏”与“修复”的思想改进遗传算法的局部搜索操作。最后通过算例仿真,验证了模型的实用性与算法的有效性。     

基于混合集合规划的车辆路径优化

使用自然约束语言NCL对车辆路径优化问题进行建模.用混合集合规划可以方便地描述问题中的复杂约束与目标.最后对带有时间窗口的取货送货问题的算例进行了求解.     

有时限取送混合车辆路径问题的模型及其禁忌搜索算法研究

研究了带时间窗的取送混合车辆路径问题.问题中,每个客户带有取货和送货两个时间窗,每个客户处的取货和送货任务可以通过访问一次全部完成,也可以分两次访问分别完成送货和取货任务.在对该类问题进行描述和取送一体化战略的基础上,建立了有时限取送混合车辆路径问题的数学模型.通过设计一种新的解的表示方法构造了该问题的禁忌搜索算法.实验计算结果表明,用该禁忌搜索算法求解有时限取送混合车辆路径问题,不仅可以取得很好的计算结果,而且收敛速度较快,计算结果也较稳定.     

带油耗的单车场开放式车辆路径问题研究

基于现代物流业的实际需求,研究了一个带油耗的开放式单车场多车型车辆路径问题。首先建立了该问题的0-1整数规划模型,接着给出一个禁忌搜索算法对该问题进行了求解,在此禁忌搜索算法中,为了提高其性能,采取了如下策略:(1)给出一个改进的最近邻算法来求得问题的一个可行解,并将其作为禁忌搜索算法的初始解;(2)根据车辆有不同的类型而采用了一些特殊的邻域操作。最后举例对该禁忌搜索算法进行说明,并对进一步的研究工作进行了展望。     

带出餐时间的外卖订单分配及路径优化问题研究

外卖行业的迅猛发展导致用户数量和交易规模急剧增加,而订单分配和路径优化作为影响外卖配送效率的核心问题在近几年受到了广泛关注。针对该问题,建立旨在提高配送效率并满足任务分配均衡性的优化模型。在订单分配阶段,利用时间切片,将动态分配过程转化为静态,通过改进K中心点聚类算法形成时间切片下的订单子集,最后利用匈牙利算法进行订单子集的指派完成订单分配。在路径优化阶段,将原问题转化为带有时间窗和取送货的TSP问题进行求解。最后利用数值实验验证模型和算法的有效性。     

邮轮舾装托盘配送路径优化研究

对于邮轮多品种且巨量物资建造的精细化管理需求,船厂需要通过研究改善物流流程,提高造船过程中的生产效率。本文对邮轮建造过程中的舾装托盘配送路径优化问题进行研究,建立了一个最小化时间窗惩罚成本以及车辆运输成本的配送路径优化数学模型,设计了变邻域模拟退火算法对模型进行求解。最后通过算例实验证明了模型的合理性。     

基于蚁群算法的战时运输路径优化模型

针对多式联运,必经点等战时维修器材供应运输中的现实问题,考虑当各路段通行时间和运输方式转换时间为随机变量时,建立起了给定时间的最大置信水平约束下,以最小时间和费用为优化目标的随机机会约束模型,然后根据所建模型特点,基于随机模拟方法,设计了的模型求解的蚁群算法。算例结果表明:该模型和和算法具有有效性,能为确定战时交通运输路径提供有效的决策支持。     

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.     

具有同时送货和取货特点的单车辆配送路径优化算法

在分析具有同时送货和取货特点的单车辆配送路径问题的基础上,建立OV-VRPSDP数学模型,提出一种新的求解OV-VRPSDP问题的比值法优化算法,并通过实例验证该算法的有效性和可行性。新算法首先对配送树图的顶点和边做适当处理,计算各树枝的份量,使配送车辆优先沿着份量较大的树枝前进,选择一条最优路径。实例表明,比值法能够快速解决OV-VRPSDP问题,并且具有较好的优化效果。     

基于多种运输方式的第四方物流路径问题研究

建立了基于多种运输方式的第四方物流路径优化模型,通过虚拟运输网络,将第四方物流路径问题转化为一个带时间约束和能力约束的最短路径问题,并给出了基于Dijkstra的启发式算法。算例显示,该算法能方便有效地求解基于多种运输方式的第四方物流路径问题。