基于前景理论的电动汽车配送路径优化

针对带时间窗的电动汽车物流配送路径优化问题,基于前景理论的价值函数量化了客户对电量补给的行为感知,由此设计了超时配送的补偿费用函数;并以补偿费用、充电费用、车辆行驶费用组成的配送总成本最低为目标,构建了决策模型,采用改进的遗传算法进行求解;最后通过Solomon-R101算例对模型及算法进行验证,得到的配送方案可以兼顾客户高满意度、高时效性、高载重量和低成本四个方面。     

多时间窗车辆路径问题的数学模型及算法

研究了多时间窗车辆路径问题,增加了车容量及最大行驶距离等限制条件,以总成本最低为目标,建立了整数线性规划模型,并利用Lingo软件编写了求解该模型的精确算法程序.然后通过引入最优个体保留机制对传统的遗传算法进行改进,设计了求解多时间窗车辆路径问题的遗传算法,最后通过具体实例验证了模型及算法的有效性.     

考虑多模糊时间窗医药物流配送路径优化

以医药物流客户满意度最大和总成本最低为目标,建立了考虑多模糊时间窗的车辆路径问题优化模型。为满足低碳物流的要求,在路径规划中引入碳排放成本,为防止类似大型医疗器械运输超载问题引入超载惩罚项,引入多模糊时间窗来评价客户在可以忍受送达时间段和期待送达时间段的满意度。以单个配送中心3辆配送车辆25个客户为算例,运用遗传算法对模型求解,求解得到的最优车辆配送路径提高了满意度并降低了总成本。该模型亦适用于满足相应约束条件的类似行业的供应链优化。     

基于遗传算法的快递配送车辆路径问题研究

在快递配送过程中,快递配送中心作为货物集散点,首先要分派车辆到各个配送点(客户)送货和取货,为降低配送成本,提高配送效率,车辆的调度是一个重要的问题.根据快递配送的特点,主要研究的车辆路径问题为配送中心在为各分点进行快递配送时,采用快件送达和收集同时服务的配送策略,假设车辆在各点之间的行驶时间服从正态分布,配送分点有软时间窗约束并且快件收集数量服从泊松分布的条件下,建立了问题的求解模型,并进行了基于遗传算法求解的应用设计.该遗传算法通过基于适应度排名和最佳个体保留的选择策略和自适应交叉概率的参数控制来保证所求结果的优良性,并设计算例用matlab编程进行实验,证明了算法的可行性.     

基于双层规划模型的冷链物流网络多目标优化

针对冷链物流时效性强这一特性,应用软时间窗反映客户满意度,并结合T.T.T理论换算货损成本。在考虑满足客户时间窗的条件下,寻找配送中心建设及操作成本、车辆成本、惩罚成本及货损成本所构成的总成本最小时的最优配送方案,建立冷链物流配送选址及路径优化的双层规划模型,并将改进的遗传算法运用到该模型中,借助Matlab软件对具体实例进行求解,得到最优结果,为冷链物流网络多目标优化问题提供理论依据。     

多时间窗车辆路径问题的数学模型及算法

研究了多时间窗车辆路径问题,增加了车容量及最大行驶距离等限制条件,以总成本最低为目标,建立了整数线性规划模型,并利用Lingo软件编写了求解该模型的精确算法程序。然后通过引入最优个体保留机制对传统的遗传算法进行改进,设计了求解多时间窗车辆路径问题的遗传算法,最后通过具体实例验证了模型及算法的有效性。     

邮轮建造管加工车间物资配送优化研究

为了优化邮轮建造管加工车间的生产物流,提高管加工车间物资配送的物流效率,进而提高生产效率,缩短生产周期,有必要对邮轮建造管加工车间的生产物流进行优化,首先将邮轮建造管加工车间的物资配送作业优化问题转换为带时间窗的车辆路径问题（VRPTW）,其次借助改进的遗传算法求解模型,最后与传统的遗传算法运行结果相对比,体现了改进遗传算法性能的显著优越性。     

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.     

混合柔性充电策略支持下的电动汽车配送路径优化

针对电动汽车在市区配送中应用越来越广泛的现象,提出了混合充电策略支持下带时间窗的电动汽车路径规划问题。在充电站,电动汽车可以选择快速充电方式充满电池或充一部分必须的电量,也可以选择直接更换满电状态的电池,这种柔性的充电策略为电动汽车提供了更灵活的运作方式,降低配送的时间和成本。通过引入充电策略相关的决策变量,在车辆路径问题的基础上,建立了混合充电策略的电动汽车路径优化的非线性混合整数规划模型。设计了一种改进的蚁群算法,通过集成局部搜索算法,提高了问题求解的效率。最后通过三个具有不同客户点分布特征的实例验证了算法的有效性,并分析了混合充电策略的影响。     

带时间限制的车辆路径问题的遗传算法

研究了带时间限制的车辆路径问题,考虑了不同时间段内车辆行驶速度与道路交通状况的关系,分别设计了求解该问题的传统遗传算法和改进遗传算法.利用具体实例进行了模拟计算,结果显示,改进的遗传算法比传统遗传算法具有很多优越性,利用改进的遗传算法可以得到理想的计算结果.