考虑一致性约束的车辆路径问题综述

车辆路径问题是物流和交通运输领域的研究热点.近年来,为应对激烈的市场竞争,越来越多的企业开始关注如何在降低成本的同时保证服务效率和服务质量.实践表明提高车辆路径方案的一致性不仅可以提高服务效率,还能显著提高客户满意度.因此,考虑一致性约束的车辆路径问题(又称一致性车辆路径问题)应运而生.一致性车辆路径问题是相对较新的车辆路径问题变种,相关成果具有重要的实践和学术价值.随着多样化一致性约束的提出以及相关数学模型和优化方法的迭代更新,目前针对一致性车辆路径问题已有一定数量的研究积累.本文从车辆路径问题的分类、一致性车辆路径问题的背景介绍、模型、求解算法等方面对该问题进行了综述.在一致性车辆路径问题中,一致性约束主要有时间一致性、人员一致性和路线一致性要求.时间一致性和人员一致性约束较为常见,路线一致性约束则相对更为新颖.一致性车辆路径问题的求解方法以启发式算法为主,尤其是大、中型实例(时间周期5d,客户数量50以上)的求解;而部分精确式算法对中小型实例(时间周期3～5d,客户数量50及以下)也展现了良好的性能.     

求解客户需求动态变化的车辆路径规划方法

对于集货过程中客户需求随时间变化的动态车辆路径规划问题,按时间段划分为一系列车辆已驶离中心车场的静态车辆路径问题,引入虚拟任务点与相关约束方法,将其进一步等价转化为普通的静态车辆路径问题,使用适用于静态问题的算法对其进行求解。应用此车辆路径规划方法,以改进的节约法为静态算法,对于客户数为20的动态路径规划问题进行求解,得到重新优化路径所用的时间为0.49s,说明这种规划方法可行。     

车辆路径问题的混沌粒子群算法研究

针对车辆路径问题中单仓库非满载这一基本类型的具体特性,设计了一种混沌粒子群算法;利用混沌系统的随机性、规律性和遍历性初始化粒子,大范围覆盖车辆路径问题的解空间,加强算法最优路径的搜索能力;通过在求解过程中的次优路径处施加混沌扰动,使算法放弃当前求解的路径,避免结果为次优解。并通过试验验证了该算法在车辆路径问题中具有很强的寻优能力。     

提案-验证通用推理及在铁路选线中的应用

为开发可直接利用软件工程中事实知识并能在智能铁路选线系统中重用的推理机,提出并实现了提案-验证通用推理模型．用面向对象技术表示知识,使用规则层次模型,把知识表示为事实知识、约束知识、启发知识、策略知识和目标验证知识;采用双层形式化模型,把知识可阅读和可执行形式联系起来;把问题求解知识表示为推理控制知识,用目标验证知识描述任务目标,实现推理机与控制策略分离．推理基于数据驱动方式,利用反射技术实现动态模式匹配和规则执行;用分类组织知识和按领域特征排列知识对象的冲突消解机制,使推理有序进行．提出的方法已成功应用于新建铁路的线路平面自动生成．     

基于拉格朗日分解的电动汽车充电路径优化

针对电动汽车充电路径优化问题,构建简单有效的车辆充电网络,考虑车辆剩余电量和充电站服务能力约束,以车辆行驶总时间最小为优化目标,建立基于多商品流的0-1整数规划模型.在拉格朗日分解框架下,构造所建模型的对偶问题,并利用次梯度算法对其求解.次梯度迭代过程中,对偶问题能够被分解为易处理的最短路径问题和半指派问题.通过应用标号算法求解最短路问题,设计有效的启发式方法求解半指派问题.仿真计算表明,求解算法能够在很短时间内达到非常小的优化间隙,验证了所提方法的可行性.     

一致性车辆路径问题下基于模板路径的模拟退火法

根据一致性车辆路径问题的“服务一致性”特征,本文提出了基于模板路径的 模拟退火法（TSA）以更好地求解此问题.该算法求解分为2 个阶段：第1 阶段求解模板路 径,第2 阶段以所得模板路径为参考获得各天车辆具体配送路径方案,2 个阶段均采用模 拟退火法进行优化.借助小、中规模基准数据集,文章对TSA算法进行数值实验,并将实 验结果与ConRTR算法和TTS算法的结果作比较,利用TSA法求解一致性车辆路径问题 得到的配送路径方案和“服务一致性”指标均得到优化.实验结果表明,运用TSA算法规 划车辆配送路径方案,不仅能够降低运营成本,还能提高配送服务质量.     

基于交通限制的路网最优路径算法

为了解决车辆诱导系统中复杂道路结构表达及因为城市道路交通信号管理而产生的最优路径选择求解的复杂性,依据图论中最短路径算法的基本原理,提出了含有禁行路线路网的最优路径求解算法。以行程时间最少为目标,按照网络转化法把含有禁行路线的路网转化为不含有禁行路线的路网,采用邻接节点矩阵和邻接节点权矩阵实现了道路节点关系的表达,改善了传统的Dijkstra算法,将全局节点路径的求解转化为与求解节点紧密联系的局部区域求解,将所研究的网络转化方法和改进的路径寻优算法应用于车辆诱导系统。结果表明应用该算法能够在含有禁行路线的路网中求解最优路径,减少了问题求解的路网节点数,提高了计算效率。     

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针对城市建设发展中道路交通阻塞问题，研究了两种类型的车辆路径与调度问题，给出了相应的求解框架，并构建了一个具有可变行驶时间的动态车辆路径与调度模型，涉及了车辆的固定费用、运营成本和早到或者延期的惩罚费用等多种费用。该问题是一个NP-hard问题，采用遗传算法确定最优解，并给出了车辆路径与调度方案的表示方式。最后设计了一个交通网络，通过动态交通仿真更新行驶时间，研究了多个不同时间段道路阻塞情况下算法的性能。结果显示比不考虑实时行驶时间信息的模型，该模型能够得到更低的总成本。     

城市垃圾清运中的周期多车场车辆路径问题

城市垃圾清运问题可以使用周期多车场车辆路径问题来很好地描述。将这种典型的复杂组合优化问题分为两个阶段依次求解：首先求解整数规划,解决清运周期问题;然后采用一种混合遗传算法解决多车场车辆路径问题,从而可以降低求解难度。     

基于禁忌搜索的动态车辆路径问题研究

在对动态车辆路径问题进行描述的基础上,分析了求解动态车辆路径问题的主要策略.通过将计划周期分片,将动态车辆路径问题转换为一系列的静态子问题,对静态子问题采用禁忌搜索算法进行求解.采用该算法对9个算例进行了测试,与文献中其他算法的计算结果相比较,有3个问题得到了最好解,7个问题得到了最好平均解,表明了算法的有效性.     

基于空间特性的行李跟随系统的车辆调度方法

为了提高车辆配送初始解获得的效率,在不确定条件下,研究了上海世博会行李跟随系统需求点的空间特性,提出了基于空间特性的车辆调度方法,建立了需求点的空间特性SLINK聚类分析方法和聚类分析结果评估方法。计算结果表明:在需求点群聚状态下,采用基于空间特性的聚类分析法的调度初始解总距离为583,而传统SWEEP扫描法的调度初始解总距离为595,因此,在对车辆调度问题进行求解时,对需求点的空间分布特性进行分析有助于不确定环境下车辆调度问题的最终求解。     

Creation of extension knowledge base system about intelligent detection in dendrobium huoshanense photosynthesis process

Aiming at the limitations of the existing knowledge representations in intelligent detection, a novel extension-based knowledge representation (EKR) is proposed. The definitions, grammar rules, and formal semantics of EKR are presented. A rhombus solving strategy (RSS) based on EKR is discussed in detail, including creation of the problem oriented model, extension operator, the solution formation of contradictions problem and extended inference of matter-element. A knowledge base system based on EKR and RSS is developed, which is applied in intelligent detection in the Dendrobium huoshanense photosynthesis process (DHPP). More reasonable results are obtained than traditional rule-based system. The EKR is feasible in intelligent detection to solve the limitations of traditional knowledge representations.     

Semantic-Based Knowledge Categorization and Organization for Product Design Enterprises

Former knowledge engineering research aimed at boosting automatic reasoning.However recent knowledge management research focused on promoting the knowledge sharing and reusing among the people.Because of the different aims between the two directions,former knowledge representation schemata,such as rule based representation,frame from knowledge engineering research does not fit to the current knowledge management scenarios.In this paper,for the purpose of building knowledge management systems for product design enterprises,knowledge items are classified into seven types based on the semantics of their usage.Then their representations are discussed respectively.Based on the above classification,a knowledge representation meta-model and a basic domain ontology reference model for cooperative knowledge management systems are put forward.The reference model is an abstraction that can be reused and extended in knowledge management systems of different enterprises.Finally,the patterns of knowledge acquisition processes in cooperative knowledge management scenarios of product design processes are studied.     

基于VRP模型的两阶段物流网络路径优化模型

以基于VRP模型的两阶段三层次物流网络路径优化问题为研究对象,利用启发式算法中的分解法将问题分为选择物流中心与配送路径优化两个子问题,并与数理规划软件LINGO 8.0相结合给出了基于VRP模型的MSDL-RP问题——多供应商、多配送中心选址与路径优化问题的求解模型。利用所提出的模型可以求出商品从多供应商经过多物流中心到最终客户这一过程中能使费用最小的供应商的最佳位置与数量、物流中心的最佳位置与数量及从物流中心到客户的最佳配送路径,并通过实例进行了验证。对于小规模问题,运用所提出的方法能在很短的时间内求出问题的最优解,具有一定的实用价值。     

基于XSLT的知识表示方法研究

由于知识库缺乏统一的标准和规范,知识库资源存储格式各不相同,导致了严重的重复投资和信息资源的浪费.针对当前知识表示的共享问题,文中在XML表示知识方法的基础上,从技术的角度提出一种基于XSLT的知识表示方法,能有效增强知识表示可读性与可扩展性以及基于网络的共享问题.用实例验证该方法的可行性并简要地总结了该方法的优点、前景和值得改进之处.     

基于GPS信息的物流配送车辆路径优化模型

物流配送车辆路径优化是物流领域中亟待解决的重要问题和研究热点.本文通过对国内外物流车辆路径优化研究现状的分析研究,以及GPS等智能交通技术在该领域中的应用现状分析,以最小化物流运送成本为优化目标,引入动态VRP和不确定影响因素,提出了一种改进的新模型,利用已有的算法,并通过算例对模型算法进行检验.     

面向产品全生命周期工艺知识分类编码系统

在对产品全生命周期工艺知识进行调研的基础上,采用面分类法和线分类法相结合的方式对工艺知识进行了分类,得到工艺知识分类体系,在此基础上对工艺知识进行编码,并开发了相应的计算机辅助分类编码系统,可有效地解决机械制造企业信息化过程中知识的交流与共享问题.     

Range profile target recognition using sparse representation based on feature space

A novel method is presented to improve the recognition rate of warhead in this paper. Firstly, a tool for electromagnetic calculation, like CST Microwave Studio, is used to simulate the frequency response of the electromagnetic scattering. Secondly, the echo and further the range profile are acquired from the frequency response by further processing. Thirdly, a set of discriminative features is extracted from the range profiles of the target. Fourthly, these features are used to construct a dictionary for the sparse representation classifier. Finally, the sample of the target can be classified by solving the sparsest coefficients. Since the reconstruction result is determined by a linear combination of the training samples, this method has a good robustness for the variable features. By formulating the problem within a feature-based sparse representation framework, the presented method combines the discriminative features of each sample during the sparse recovery process rather than in a postprocessing manner. Moreover, based on the feature representation space rather than a single feature or image pixel, the constructed dictionary exhibits both strong expressive and discriminative powers that can enhance the classification performance of the test sample. A series of test results based on the simulated data demonstrates the effectiveness of our method.     

基于案例推理和神经网络的车辆故障诊断研究

将人工神经网络和基于案例的推理技术相结合,应用于车辆故障诊断系统中,建立了应急故障诊断模型;基于此模型,研究了车辆维修案例的表示方法并设计了CB神经网络的学习规则,通过系统的仿真训练和仿真诊断,该模型有效地提高了故障诊断的效能,满足车辆应急故障诊断的需求。