基于启发式函数蚁群算法的VRP优化研究

车辆路径问题是一个NP难题,蚁群算法是求解诸如车辆路径安排等组合优化问题的有效工具,为此利用启发式函数对传统的蚁群算法进行改进和优化.并通过实例对该方法进行检验,其结果显示,启发式函数蚁群算法的性能,优于传统的蚁群算法.     

基于改进遗传算法的垃圾分类回收选址-路径优化研究

<正>本文主要针对垃圾回收选址-路径问题进行研究,加入了垃圾分类。建立了考虑垃圾分类的垃圾回收中转站选址-路径模型,最小化物流总成本。根据问题模型特点,设计了改进遗传算法来对问题进行求解。采用自适应交叉、变异算子、变邻域算法以及精英保存策略来对算法进行改进。通过模拟实际案例和与标准遗传算法的对比实验了模型的适用性及有效性,为优化垃圾分类背景下的选址-路径问题提供决策支持。1.引言目前,随着我国经济的发展,人民生活质量水平的提升,城市及农村的垃圾产量也在逐年增长,环境问题也日益严重。而随着垃圾量的提升,     

单车场大规模车辆路径优化问题研究

针对传统优化技术在解决大规模车辆路径问题中存在的缺陷,提出了一种解决单车场大规模车辆路径优化问题的综合启发式算法。首先,采用Sweep技术将区域分解成几个子区。其次,设计了分区的禁忌搜索算法,并采用相邻区域综合优化技术,提高了算法的全局搜索能力。仿真试验表明,该算法能够有效解决大规模车辆路径优化问题。     

基于混合禁忌搜索算法的物流配送路径优化问题研究

在对配送路径优化问题进行描述的基础上,建立物流配送路径优化问题的数学模型,提出了一种求解车辆路径问题的混合禁忌搜索算法。在该混合算法中,通过车辆—任务分配结构的划分,将大规模问题拆分成可并行计算的若干小规模问题,减少了算法的计算时间。并通过理论分析和仿真算例,证明了该混合禁忌搜索算法的有效性。     

基于遗传模拟退火算法的战时物流配送路径优化研究

综合考虑战时物流配送车辆路径问题（VRP）的多目标评价，提出多属性道路网络下战时物流配送的VRP算法，并建立完全分层优化模型。将进化算法与传统优化技术相结合，构造了模型的两层求解算法，第一层采用遗传算法和模拟退火算法混合的GASA算法，第二层采用枚举法。并以成品燃油配送为例进行了实验，结果表明算法较标准遗传算法更有效。     

卷烟企业网格化物流配送线路优化模型研究

<正>引言卷烟配送期间，配送成本与运输成本总和之比为60%。为控制运输成本，案例单位从2021年6月开始，建立全新的网格配送体系，以此控制配送里程数，减少车辆运输能耗，合理控制车辆磨损。里程总数优控期间，案例单位创建了智能调配物品的模型，准确获取中转站、直送部的服务区域，给出最短的运输路线，降低运输能耗，保证运输成本的可控性。1.网格式配送线路优选模型的创建思路1.1高效经济，智能优选路径。在配送路径优选前期，采取人工整理形式，梳理各项配送路径，以Excel表格形成进行汇总。     

复杂工况条件下地铁多列车优化操纵综合节能控制方法及实现

为构建由弯道、坡道混合组成的复杂工况下的地铁多列车协同调度的能量回收模型、列车调度时刻表模型，进而研究多列车协同利用制动能量及行车调度综合节能控制方法，提出了一种矩阵离散算法，该方法将列车时刻表、运营工况、线路信息、制动点位等参数进行分解、离散并编码，最后构建列车优化操纵控制与能量回收模型。通过调研国内地铁再生能量装置应用现状，系统分析了不同再生能量回收装置应用的优势与不足，进一步以车站运营实际轨道线路为对象，搭建复杂工况多列车优化操纵综合节能矩阵控制模型。以此为基础，建立多列车节能优化操纵节能控制指导系统，并将车站运营数据与指导系统数据进行对比分析。结果表明，该方法可有效构建复杂工况条件下的多列车协同利用再生能量优化操纵模型，提升再生能量利用效率。     

基于NFC+技术的共享快递盒回收体系研究

<正>“共享快递盒”为解决过度包装、快递垃圾等问题提供了新思路，但共享快递盒回收难的问题阻碍成为阻碍共享快递盒发展的关键因素。针对共享快递盒回收问题，提出基于NFC+技术共享快递盒回收体系构建思路，提出优化共享快递盒回收流程、创新共享快递盒回收技术、改变消费者行为习惯，完善共享快递盒回收法律法规的对策，希望为共享快递盒回收及绿色物流的发展带去好的建议。一、引言“共享快递盒”为解决过度包装、快递垃圾等问题提供了新思路，根据官方数据，一个共享快递盒成本为25元，预计可使用1000次以上，单次成本仅为0.025元。     

基于低成本的逆向物流回收策略探讨

在产品回收活动中采取什么样的回收路线,才能降低回收成本是企业实施逆向物流的关键。回收路线的选择属于非线性规划问题,运用随机运筹中Markov决策规划的MDP模型,将逆向物流回收决策问题转化为有限阶段模型,用向后归纳法求解出最优策略,并运用节约矩阵法对回收路线进行优化。     

基于改进禁忌搜索算法的车辆路径优化

为解决车辆路径优化问题,提出改进禁忌搜索算法.首先,采用车辆一需求分配结构,将整个车辆路径问题分解成若干子问题,然后用禁忌搜索算法求解每个子问题,最后从所有子问题的最优解中选取全局最优解,并通过具有代表性的算例试验和分析.仿真试验结果表明,该算法拓展了搜索空间,提高了最优解的质量,能够有效地解决车辆路径优化问题.     

连锁零售企业车辆配送路径优化研究

研究连锁零售企业配送中心车辆配送路径的新策略，即配送中心车辆在为其连锁店送货的同时，承担各店需返回物件（如商品包装、顾客退货等）的回收工作。通过建立模型定量分析了该流程的总成本，提出相应的解法，并用实例证明了该解法的可行性[编者按]     

运输路径优化蚁群算法问题研究

对于某一特定源点和目的地之间的车辆运输调度问题,建立基于风险、考虑成本和时变条件下的路径优化模型,采用蚁群算法的信息素更新策略,使边上残留信息素能够正确反映时变网络中边上权值的变化,并结合遗传算法,采取最优个体交叉策略将蚁群每次遍历后形成的解作为初始群种进行单点交叉计算,以避免陷入局部最优解,提高算法的收敛性。通过算例分析验证算法的有效性。     

物流运输车辆多站点协同配送模式及运行路径优化

<正>0.引言：在物流配送操作中,不仅要控制物流成本,增加利益,更需要降低碳排放量,保护环境。因此,物流运输车辆的配送方式与运行路径的设定与选择具有重要的理论意义与现实意义。1.物流运输车辆多站点协同配送模式及运行路径优化方法设计对比多种方法后,在本次研究中选择多目标优化技术以及遗传算法,对原有多站点协同配送模式及运行路径优化方法进行完善,完善的优化方法基本结构如图1所示。     

基于遗传禁忌混合策略的配送车辆优化调度问题研究

本文从为物流配送的企业提供智能化、决策化支持的目标出发,对车辆优化调度问题进行分析,提出了实用性强的遗传禁忌混合式启发算法对物流配送车辆进行优化调度,为物流配送企业实现计算机优化车辆调度、降低物流成本和提高物流经营管理水平、更快地响应顾客,最终能显著增加企业竞争力提供参考。     

运用枚举法优化校车路径

近年来在部分省份的“两会”上,代表们提出成立校车营运公司,纳入政府公共服务。目前有关部门对校车运行的一些基础性问题研究得还不够深入,本文利用运筹学的一些基本原理,将校车运行路线问题归结为车辆路径问题,采用枚举法求解最优路径,并用C＋＋语言编程给予实现,将有助于达到减少校车行驶时间、降低运营成本和减少环境污染的目的。     

多中心协同模式下动态的车辆路径优化研究

<正>1.引言随着共享经济的兴起，作为物流配送优化系统中的关键环节，多中心协同的车辆路径优化问题（Collaboration Multi-depots vehicle routing problem CMVRP）受到了广泛关注。传统的车辆路径（VRP）问题中，在优化之前，客户的地理位置、货物需求、时间窗等配送信息都是已知的，且是相对稳定的，     

我国报废车回收拆卸业存在的问题及对策

有数据显示，2007年我国汽车保有量达到了5696万辆，如果按照6％的数字估算，去年报废的汽车应在300万辆以上，机动车报废量进入了快速增长阶段。由于报废车辆的技术状况已经不能满足有关要求，对道路交通安全、环境产生了危害，有效地进行报废车辆的回收管理工作已经迫在眉睫。     

高速公路营运公司战略成本管理探索

随着国民经济持续、快速、健康的发展,我国的高速公路事业进入了一个蓬勃发展的时期,本文以高速公路运营公司为研究对象,以提高高速公路运营公司管理水平和经济效益为研究目的。论文首先对战略成本管理的基本理论体系进行了阐述,然后,对高速公路成本管理现状及存在问题进行了分析。研究了高速公路运营公司战略成本管理的方法体系,包括高速公路公司价值链和成本动因以及高速公路运营公司战略成本管理控制。     

车辆修理集中化布局的双层规划模型研究

在对车辆修理点布局问题分析的基础上,以规划期内修理点的改扩建费用、运营费用和运输费用之和最小为目标建立上层模型,以运输费用最小为目标建立下层模型,以此建立了车辆修理点布局的双层规划优化模型,并给出了相应的求解算法。模型具有较好的适用性和实用性,为铁路车辆修理点的进一步优化调整奠定了较好的理论基础。     

铁路超限装载方案的运输路径选择研究

为使超限装载方案和运输路径更为安全、经济,针对铁路超限装载方案和运输路径综合优化问题,以超限运输的装载方案优化和运输路径优化为主要目标,同时兼顾运输里程及对既有线路正常运营组织的干扰,以装载方案符合基本要求、路段运输限界、线路通过能力为约束,构建超限装载方案和运输路径的综合优化模型,并根据模型的特点设计遗传-蚁群算法进行求解。最后通过实例验证表明,提出的模型和算法求出的全局最优解,能解决现有分阶段决策方法的最优解为局部最优解的问题。