带混合时间窗的配送车辆路径问题研究

针对传统的配送车辆路径问题,在传统的运距及容量等限制下,增加客户的混合时间窗和车辆在客户点的服务时间,以惩罚、配送总成本最低为目标,构建出带有混合时间窗的车辆路径问题的数学模型.并引入优良基因及最优个体保护策略改进遗传算法,同时设计参数自适应调整公式调整交叉概率,设计了带混合时间窗的配送车辆路径问题的改进遗传算法,最后由实例证明了VRPMTW模型及遗传算法的有效性.     

基于改进蚁群算法的时间窗约束下物流配送车辆路径优化研究

物流配送车辆路径优化作为一个涉及多影响因素、多目标需求的组合优化问题,其中带时间窗约束的物流配送车辆路径优化问题更是一个NP难题,较难得到最优解。文章分析带时间窗约束的车辆路径问题并建立相应数学模型,提出将变异和动态信息更新的改进蚁群算法应用于解决这类优化问题,同时仿真实验结果表明该算法能快速收敛于全局最优解,能有效地解决有时间窗约束下的物流配送车辆路径优化问题。     

蚁群算法解决有时间窗的车辆优化调度问题研究

有时间窗的车辆路径问题（Vehicle Routing Problem With Time Windows，VRPTW）属于NP-Hard问题，严格的时间约束使VRFTW非常复杂。应用蚁群算法（Ant Colony Algorithm,ACA）思想来解决VRPTW。对已有蚁群算法解决车辆路径优化问题（VRP）的模型进行改进，对算法中相应的转移规则和轨迹更新规则进行了重新设定，改进了算法转移策略和信息素更新策略。给出了算法的实现步骤。通过算例分析，将计算结果与遗传算法（GA）和粒子群算法（PSO）作了比较，对模型和算法的正确性、高效性、适用性进行了验证。实验结果表明，ACA可以快速、有效求得VRFTW的优化解，是求解VRFTW的一个较好方案。     

基于混合微粒群算法的带时间窗的车辆路径问题研究

本文在基本微粒群算法（PSO）的位置更新中引入了模拟退火算法思想，并改进了模拟退火算法（SA）中的降温操作该算法结合了基本PSO的快速寻优能力和SA的慨率突跳性，避免了基本PSO易于陷入局部最优的缺点，提高了进化后1期算法的收敛精度.把该算法用于解决有时间窗的车辆路径问题（VRHTW），它可以有效地求得有时间窗车辆路径问题的优化解。     

现代物流中车辆路径问题的研究

本文阐述了车辆路径问题(VRP)的几种典型的模型和常见算法，分析了这些算法用于计算车辆路径问题的优缺点，并指出了VRP的研究范围还需向范围更广的供应链方向扩展。     

基于遗传算法的农产品物流车辆路径问题决策研究

我国农产品物流成本较高的主要原因之一是缺乏科学的管理技术,尤其是基于定量分析的决策技术。对物流车辆路径问题的优化可以有效降低农产品的物流成本。针对农产品的时效性,对带有时间窗的农产品物流车辆路径问题,引入客户满意度函数,建立实例决策模型,运用遗传算法工具箱进行优化求解。通过对优化前后的数据进行比较,验证决策模型的可行性和合理性。     

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。     

混合蚁群算法求解物流配送车辆路径优化问题研究

文中在分析VRP与旅行商问题（TSP）区别的基础上,构造了求解VRP的混合蚁群算法。将蚁群系统（ACS）算法同节约量和局部搜索策略2-opt法相结合来改进基本蚁群算法。仿真实验结果表明混合蚁群算法性能优良,能够有效地求解VRP问题。     

有时间窗的车辆路径问题改进蚁群算法研究

针对目前蚁群算法在求解有时间窗的车辆路径问题上较少对蚁群算法本身进行优化的问题,提出了一种改进蚁群算法,通过改进状态转移概率和信息素更新规则,以及使用改进的精英蚂蚁策略,改善蚁群算法搜索能力。通过对Solomon标准数据集的实验,结果表明改进的蚁群算法在求解有时间窗车辆路径问题上是有效的。     

物流配送中车辆路径问题的模型及算法研究

本文介绍了车辆路径问题的分类及限制条件,重点论述了国内外关于车辆路径问题的模型及算法研究现状,分析了各种算法的优缺点和适用范围,并指出了车辆路径问题的研究前景.     

配送时间窗约束下车辆调度遗传算法研究

通过改进传统的遗传算法,结合中海油服物资配送特点,采用启发式交叉算子的方法,确保了算法迭代中的种群多样性。制定了基于配送时间窗约束情况下模糊预约时间的钻井平台损失惩罚函数,对可行解的范围进行了限定,从而加速收敛,保证了运算的效率。通过案例进行分析证明了可行性。     

基于混合粒子发群算法的车辆路径化问题研究

设计了一种引入了量子和遗传算法思想的粒子群算法.该算法结合了粒子群优化算法的快速寻优能力和量子算法可以同时处理多个目标的优点,避免了基本粒子群算法易陷入局部最优的缺点.提高了求解速度.该算法用于解决车辆路径问题.通过实验表明了这种算法具有较好的性能.     

基于混合粒子群算法的车辆路径优化问题研究

设计了一种引入了量子和遗传算法思想的粒子群算法．该算法结合了粒子群优化算法的快速寻优能力和量子算法可以同时处理多个目标的优点．避免了基本粒子群算法易陷入局部最优的缺点,提高了求解速度。该算法用于解决车辆路径问题。通过实验表明了这种算法具有较好的性能。     

物流配送车辆调度问题算法综述

配送车辆调度优化问题旨在解决配送中路径和车辆调度问题的一类组合优化问题,是近年来物流控制优化领域的研究热点。文章对运输调度问题进行了分类总结,给出总体模型的概括描述,分析遗传算法、模拟退火算法、禁忌搜索算法、蚁群算法和微粒群算法的特点及其在求解配送车辆调度优化问题中的求解思路,并讨论了其求解现状,对未来研究方向进行展望,指出改进混合现有算法,开拓新算法将是更有效解决配送车辆调度问题的好方法。     

基于进化策略的开放式车辆路径问题

开放式车辆路径问题(OVRP)是标准车辆路径问题(VRP)的一个扩展,该问题是针对车辆在服务完最后一个顾客点后不需要回到车场的车辆路径问题.针对这类问题,提出了一种改进的进化策略.首先通过优化选择方案研究初始种群,然后基于轨迹进行变异获得子代,同时通过多父代组合来确定每个个体的策略参数.最后,通过若干经典OVRP实例对该算法进行了检验,结果表明这种改进的进化策略是一种求解OVRP问题的有力工具,     

基于进化策略的开放式车辆路径问题

开放式车辆路径问题(OVRP)是标准车辆路径问题(VRP)的一个扩展,该问题是针对车辆在服务完最后一个顾客点后不需要回到车场的车辆路径问题。针对这类问题,提出了一种改进的进化策略。首先通过优化选择方案研究初始种群,然后基于轨迹进行变异获得子代,同时通过多父代组合来确定每个个体的策略参数。最后,通过若干经典OVRP实例对该算法进行了检验,结果表明这种改进的进化策略是一种求解OVRP问题的有力工具。     

遗传算法在VRP问题中的应用

配送是物流系统中一个直接与消费者相连的重要环节,对配送系统进行优化,可以提高物流经济效益、实现物流科学化。因此配送系统的优化问题显得尤为重要。进行配送系统优化,主要是配送车辆调度的优化。文章在全面分析研究物流配送业务特点的基础上．针对配送中的核心问题——车辆调度优化问题进行了深入的研究,建立了单源点物流配送车辆调度优化问题的数学模型,并运用遗传算法对其进行求解,仿真实例证明了该方法的有效性。     

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。     

随机时间约束的城市物流配送车辆路径问题研究

考虑了城市物流配送中道路交叉口延误的影响,提出了基于一定置信水平下满足客户时间约束的机会约束模型,并用遗传算法进行了求解,实例分析表明,该模型及其算法是可行的。