基于量子蚁群算法的随机需求的动态车辆路径问题

针对随机需求的动态车辆路径问题,以最小化成本和最大化客户满意度为目标,采用两阶段建模,把动态车辆路径问题转换为静态车辆路径问题,将量子理论与蚁群算法结合并加以改进,用量子Hε门代替传统的量子旋转门实现对蚁群的更新.用Matlab7. 0软件实现数据仿真,验证了本文改进的量子蚁群算法是求解该问题有效的方法之一.     

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。     

一类动态车辆路径问题模型和两阶段算法

针对一类动态车辆路径问题,分析4 种主要类型动态信息对传统车辆路径问题的本质影响,将动态车辆路径问题(Dynamic Vehicle Routing Problem, DVRP)转化为多个静态的多车型开放式车辆路径问题(The Fleet Size and Mixed Open Vehicle Routing Problem, FSMOVRP),并进一步转化为多个带能力约束车辆路径问题(Capacitated Vehicle Routing Problem, CVRP),基于CVRP模型建立了DVRP模型;然后,在分析DVRP 问题特点基础上,提出两阶段算法,第一阶段基于利用K-d trees 对配送区域进行分割的策略,提出了复杂度仅为O(nlogn)的快速构建型算法,第二阶段通过分析算法搜索解空间结构原理,设计混合局部搜索算法;最后,基于现有12 个大规模CVRP标准算例,设计并求解36个DVRP算例.求解结果表明了模型和两阶段算法的有效性.     

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针对一类动态车辆路径问题,分析4种主要类型动态信息对传统车辆路径问题的本质影响,将动态车辆路径问题(Dynamic Vehicle Routing Problem, DVRP)转化为多个静态的多车型开放式车辆路径问题(The Fleet Size and Mixed Open Vehicle Routing Problem, FSMOVRP),并进一步转化为多个带能力约束车辆路径问题(Capacitated Vehicle Routing Problem, CVRP),基于CVRP模型建立了DVRP模型;然后,在分析DVRP问题特点基础上,提出两阶段算法,第一阶段基于利用K-d trees对配送区域进行分割的策略,提出了复杂度仅为O(nlogn)的快速构建型算法,第二阶段通过分析算法搜索解空间结构原理,设计混合局部搜索算法;最后,基于现有12个大规模CVRP标准算例,设计并求解36个DVRP算例。求解结果表明了模型和两阶段算法的有效性。     

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.     

带时间窗的动态车辆路径问题的局部搜索算法

为有效求解带时间窗的动态车辆路径问题,建立了该问题的数学模型,通过计划周期分片,将动态问题转换为一系列的静态子问题,采用插入法构造初始解,并将重定位法、节点交换法和2-opt*法3种线路间局部搜索方法,以及2-opt法和Or-opt法2种线路内局部搜索方法的不同组合应用于初始解的改进,分析了客户出现时间、地理位置分布与不同客户时间窗范围对线路选择的影响,比较了标准算例的求解结果。结果表明:在线路间进行局部搜索时,重定位法的效果最好,2-opt*法次之,节点交换法的最差;在线路内进行局部搜索时,2-opt法优于Or-opt法;当客户请求出现时间越早,客户比较集中,客户时间窗较宽的情况下,使用的车辆数量较少,整个线路的行驶距离较短,客户延迟时间也较短。     

最小费用最大流算法在路径规划中的应用

针对一类动态路径规划问题，先利用最短路算法将其简化，把动态的路径规划问题转化为静态的路径规划问题，然后建立非线性规划模型，再利用最小费用最大流算法进行求解，得到了比较精确的结果，找到了一种解决传统算法一般难以求解复杂动态规划问题的方法。     

动态车辆路径问题中的实时最短路径算法研究

分析了现有算法处理动态车辆路径问题时的缺陷,提出了一个动态网络环境下的实时路径评估模型,在此基础之上构造了一个改进的Dijkstra双桶算法.该算法能根据静态和动态的交通信息找出客户之间的实时最短路径,并对车辆的旅行线路进行调整,具有对随机事件和突发事件进行实时处理的能力,已用于解决动态车辆路径问题.实验结果表明,该算法能在动态网络环境下找到实时的最短路径,减少车辆旅行的总成本.     

基于混合蚁群算法的车辆路径问题研究

为了求解车辆路径问题,设计了一种结合节约算法和邻域搜索算法的混合蚁群算法,该算法改善了标准蚁群算法搜索时间长、容易陷入局部最优解的问题。首次引入节约算法以提高初始解的质量,使得蚁群算法在较优的路径中进行搜索,从而更有效地收敛到最优解;运用最大最小蚂蚁系统控制路径的信息素,避免算法陷入局部最优解;采用邻域搜索算法优化某阶段最优解的子路径。应用该混合蚁群算法对VRPLIB数据库实例进行了运算,取得了较为满意的结果。     

多资源约束下车辆配送路径优化模型

本文研究了在车载能源量、车辆载货能力等多资源约束下的车辆配送路线优化问题,建立了多资源约束下配送路径优化的静态模型和动态模型。在静态配送路径优化模型中,通过修改网络结构,增加虚拟资源点,解决了含有子回路的配送路线优化问题;在动态模型中,采用时空网络模型来避免子回路的产生,对车辆配送路线规划问题的描述更加直观准确,该模型以扩大模型规模为代价丰富了车辆配送路径选择方案,并能求解车辆到达、离开客户点的时刻。以商业优化软件CPLEX12.6.2为工具对上述两个模型进行验证和数值计算实验。     

混合超启发式法求解大规模VRP的优化研究

车辆路径是一类NP(non-deteministic polynomial)完全问题,研究解决车辆路径问题的高质量启发式算法有着重要理论价值和现实意义.提出一种将最近邻搜索法和禁忌搜索法优势相结合的混合超启发式算法,用来解决带容量约束的车辆路径问题.先利用最近邻搜索法构建初步路线,再利用禁忌搜索法对内部线路和互跨线路进...     

求解不确定车辆数车辆调度问题的混合算法

针对不确定车辆数的车辆调度问题,建立了使用配送车辆数最少和总行驶距离最短的双目标数学规划模型.在分层序列法思想的框架内,提出一种分两阶段求解的混合算法.基于改进的粒子群算法进行车辆的分配,获得完成任务集所使用的最少车辆数,把粒子群的优化方案转化为禁忌算法的初始解进行路径的优化,以使车队完成给定的配送任务集所花费的成本最少.通过实例求解结果对算法进行了总结分析.     

单车场集送一体化车辆路径问题及其混合算法研究

针对物流配送中的单车场集送一体化车辆调度问题提出了基于禁忌规则的模拟退火算法.采用了基于自然数的一体化配送对路径表示方式,用里程约束来控制车场的插入,以增加惩罚的方式加入时间窗约束.算法在状态生成函数中利用3种邻域扩大抽样范围;根据问题的特点,在模拟退火算法抽样过程中加入了禁忌规则.介绍了算法的原理,应用算法求解了多个有代表意义的问题实例.对算例结果进行分析表明,该算法可以有效地求得有里程和时间窗约束的单车场集送一体化车辆调度问题的优化解.     

一种基于时空距离的带时间窗车辆路径问题算法

带时间窗的车辆路径问题是典型的NP难题,一种常用的求解方法是先对顾客分组,后进行路径优化的两阶段启发式算法. 传统算法在顾客分组时主要考虑顾客的空间位置关系,但是忽略了顾客对服务时间窗口的要求. 本文同时考虑顾客的时间和空间特性,提出了一种基于时空度量的顾客分组方法. 在路径优化阶段,本文提出了一种禁忌搜索算法来进行求解,该算法中禁忌的对象不是解,而是这些解的目标函数值的区间,以便于提高收敛效率. 作为验证,本文以Solomon标杆问题集为算例进行演算,结果表明,在窄时间窗约束下,基于时空距离的两阶段启发式算法明显优于基于空间距离的算法,且部分算例的解达到了国内外已发表的最好解.     

带硬时间窗车辆路线问题的混合遗传启发式算法

为了提高物流配送效率,建立了集货和配送一体化的带硬时间窗的车辆路线问题的数学模型,提出了混合遗传启发式算法,并对模型进行了求解。采用改进节约法与随机法相结合的手段构造了初始解群体以增加解的多样性,对遗传算法中较优的一部分染色体进行了禁忌搜索以使搜索更容易跳出局部最优,同时加快搜索初期的搜索速度。仿真计算结果表明:混合遗传启发式算法具有更好的适应性,采用改进交叉算子使解的精度提高11.0%;在宽时间窗情形下采用倒位变异可使解的精度提高11.6%。     

客户配送要求变动下的VRPSDP干扰管理优化

为解决客户配送要求变动对VRPSDP方案造成的干扰问题，从成本和服务时间两个方面，就干扰事件对原物流配送车辆路径方案造成的影响进行了干扰辨识分析.构建了VRPSDP干扰管理模型，并设计基于禁忌搜索的调度算法.从Solomon标准测试算例中随机抽取6组算例对模型和算法的有效性进行验证.结果显示，本文的干扰管理方案与传统的增派车辆和全局重调度方案相比较，广义总费用偏离有明显地降低，且本文方法能够在较短的时间内生成满意的物流配送车辆调度调整方案.     

A Hybrid TCNN Optimization Approach for the Capacity Vehicle Routing Problem

Introduction The vehicle routing problem(VRP)is one ofthe well-known NP-hard optimization problems[1]occurring in many transport logistics and distribu-tion systems of considerable economic significance.The capacity vehicle routing problem(CVRP)likeVRP with the additional constraint that every vehi-cle must have a capacity,so it is also an NP-hardoptimization problems.It involves minimizing costvehicle schedules for a fleet of vehicles originatingand terminating from a central depot.The …     

Intelligent Iterated Local Search Methods for Solving Vehicle Routing Problem with Different Fleets

Introduction Vehicle routing problem (VRP) with differentfleets is an important investment decision in reality. Itconsists of two decision-making processes: selectingvehicles of available types and routing the selectedfleet. A desirable fleet has more than one type of ve-hicles. Typically, the fixed cost of vehicles accountsfor approximately 80% of the total cost associatedwith vehicles[1]. The fixed cost is a major factor todetermine vehicle combination in a fleet.A few models were develope…