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。     

时变单车路径问题建模及算法设计

讨论了一类时变单车配送路径优化问题。综合考虑车辆行驶速度随时间、路段不同而变化的特点,及车辆为多条路线上的客户提供服务时对车辆路径优化的影响,建立了以配送完成时间最早为优化目标的时变单车配送路径优化模型。在行驶时间满足FIFO规则下,设计了基于Inver-over操作的PSO启发式算法及满足贪婪配送策略下的动态规划精确求解算法,并讨论了增加贪婪补货策略的单车配送路径问题解与原问题解的关系。最后分别用两种算法对算例进行求解,并通过对求解优化结果及计算时间的对比分析验证了IOPSO算法的有效性。     

时变单车路径问题建模及算法设计

讨论了一类时变单车配送路径优化问题。综合考虑车辆行驶速度随时间、路段不同而变化的特点,及车辆为多条路线上的客户提供服务时对车辆路径优化的影响,建立了以配送完成时间最早为优化目标的时变单车配送路径优化模型。在行驶时间满足FIFO规则下,设计了基于Inver-over操作的PSO启发式算法及满足贪婪配送策略下的动态规划精确求解算法,并讨论了增加贪婪补货策略的单车配送路径问题解与原问题解的关系。最后分别用两种算法对算例进行求解,并通过对求解优化结果及计算时间的对比分析验证了IOPSO算法的有效性。     

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.     

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。     

动态行驶时间取送一体化车辆路径问题

为优化真实路网下的车辆配送路径,采用优化 + 调整的两阶段求解方法. 在优化阶段,根据常发拥堵信息,采用遗传算法求解时变取送一体化车辆路径,安排车辆初始配送路径. 在调整阶段,以路段行驶时间为时间间隔,采用滚动更新策略调整车辆配送路线躲避偶发拥堵. 在针对车辆路径调整问题构建了一系列混合整数规划模型的基础上,设计了2-opt + insertion启发式算法求解模型,并结合Dijkstra算法求解到的客户点间最短行驶路线,将车辆配送路径转化成了真实路网中的车辆配送路线. 数值实验测试结果表明:滚动更新策略中,以路段行驶时间为时间间隔比以客户间行驶时间为时间间隔减少车辆行驶时间0.24～11.95 min;以路段行驶时间为时间间隔比以24 min为时间间隔减少车辆行驶时间0.08～8.06 min,比以6 min为时间间隔减少更新次数10.02～34.59次,因此,固定时间滚动更新策略中的最优时间间隔难以确定,其实用性较差. 2-opt + insertion启发式算法求解速度是遗传算法的4倍.      

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.     

基于改进Dijkstra算法的高速公路 应急疏散路径规划

为解决采用传统Dijkstra 算法在高速公路应急疏散规划路径中存在可用性差的缺陷,考虑 高速公路路网中有通行容量及条件限制的节点和路段特征,对其进行改进,提出容量限制节点的 表征方式及流量计算方法,并根据待疏散车辆特征对具有限高、限重属性的路段进行筛选,提出 分类路径规划方法。最后,以河南省高速公路局部路网疏散路径规划问题为基础设计算例,分别 采用传统算法和改进Dijkstra 算法对高速公路应急疏散路径进行求解。结果显示,传统算法得到 的路径规划及交通量分配结果中,容量限制节点上游路段的分配交通量高于节点容量,在节点处 形成疏散瓶颈,且对于规划路径中有限重条件的路段,案例中超重车辆无法使用该路段疏散;相 比而言,由改进算法得到的路径规划及交通量分配结果则不存在上述问题,从而使得疏散效率和 疏散路径的可用性得到了保证。     

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.     

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.     

物流配送车辆路线求解算法

为进一步降低日益复杂的物流配送成本,通过对物流配送网络系统分析,提出更为接近实际的三层次物流配送网络结构。针对第二层次车辆路线问题(VRP)网络模型,运用四叉树原理进行客户分区,使用两阶段启发式算法优化车辆行驶路线,采用C语言编程实现了算法设计。运用模拟数据通过LINGO程序仿真测试,显示该算法计算结果与LINGO计算结果相同,而计算时间大幅度降低,说明了该算法快速、有效。     

车辆路径问题的形式化及其知识表示方法研究

针对目前车辆路径问题(Vehicle Routing Problem,VRP)求解方法缺乏动态自适应能力这一缺陷,从面向问题的角度出发,研究车辆路径问题的形式化和知识表示。通过深入分析车辆路径问题及其特点,提出了基于知识的车辆路径问题的形式化方法及车辆路径问题的树状知识表示方法,并以此为基础,实现了车辆路径问题的知识表示支持系统,为模型自动生成和问题求解创造条件。     

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。     

混合下单模式下在线餐饮订单配送优化模型

针对在线餐饮订单量激增及订单到达非均匀分布导致的调度不合理与资源浪费等问题，提出顾客提前下单与动态实时下单相结合的下单模式，研究此模式下订单配送优化. 考虑在线餐饮订单配送优化具有的动态VRP和多回程VRP属性，以最小化配送成本为目标，建立带有软时间窗的整数规划模型. 设计基于插入算法和2-opt 邻域搜索的混合启发式算法求解模型. 通过算例，分析提前下单顾客比例、提前下单时长等因素的影响. 结果表明，单个因素的增加会降低配送成本，当两者同时增加，因系统达到饱和使配送成本不升反降，因此要调整措施使顾客下单情况与系统配送能力相适应.     

混合下单模式下在线餐饮订单配送优化模型

针对在线餐饮订单量激增及订单到达非均匀分布导致的调度不合理与资源浪费等问题，提出顾客提前下单与动态实时下单相结合的下单模式，研究此模式下订单配送优化. 考虑在线餐饮订单配送优化具有的动态VRP和多回程VRP属性，以最小化配送成本为目标，建立带有软时间窗的整数规划模型. 设计基于插入算法和2-opt 邻域搜索的混合启发式算法求解模型. 通过算例，分析提前下单顾客比例、提前下单时长等因素的影响. 结果表明，单个因素的增加会降低配送成本，当两者同时增加，因系统达到饱和使配送成本不升反降，因此要调整措施使顾客下单情况与系统配送能力相适应.     

Overview of Stochastic Vehicle Routing Problems

Stochastic vehicle routing problems (VRPs) play important roles in logistics, though they have not been studied systematically yet. The paper summaries the definition, properties and classification of stochastic VRPs, makes further discussion about two strategies in stochastic VRPs, and at last overviews dynamic and stochastic VRPs.     

Research on the Best Routing Algorithm of Terminal Distribution Based on the Random Factor of Road Hustling Degree

Dijkstra algorithm is a basic algorithm to analyze the vehicle routing problem (VRP) in the terminal distribution of logistics center. According to the actual client demands of service speed and quality, the conceptions of economical distance of delivery and the best routing algorithm were given on the base of the Dijkstra algorithm with consideration of a coefficient of the road hustle degree. Economical distance of delivery is the shortest physical distance between two customers. It is the value of goods delivery in shortest distance when concerning factors such as the road length, the hustle degree, the driveway quantity, and the type of the road. The improved algorithm is being used in the development and application of a distribution path information system in the terminal distribution of logistics center. The simulation and practical case prove that the algorithm is effective and reasonable.     

基于冲突回避的动态滑行路径算法

为解决机场场面航空器滑行路径分配问题,在时间依赖最短路径算法的基础上,提出了基于冲突回避的动态滑行路径分配算法.根据机场场面交通的实际情况,定义了3种不同类型的滑行冲突以及航空器的滑行优先级.给出了在不同类型冲突和不同滑行优先级情况下的滑行道时间延误函数.仿真实验表明,当跑道运行飞机达到32架次/h时,与固定路径相比,动态路径运行的航空器平均滑行时间减少了3 min/架次,航班延误减少了3.5 min/架次.