带模糊预约时间的动态VRP的插入启发式算法

为有效解决动态环境下考虑顾客偏好的车辆路径优化问题,在对反映顾客偏好的模糊预约时间以及具有模糊预约时间的动态车辆路径问题进行简单描述的基础上,给出了该问题的求解思路,即当新顾客出现时,在保证车辆运载能力和服务时间的可行性的前提下,由最佳车辆在最合适的时间为该新顾客服务.基于此思路,设计了由前后双向可推的推-碰过程确定最佳服务时间的插入启发式算法.在该算法中,通过对顾客的服务时间的前推或后推,确定能使所有顾客的综合满意度达到最大的服务时间调整方案.同时,通过综合考虑顾客满意度、车辆行驶距离和车辆等待时间等因素,使由于新顾客的加入而引起的综合成本增加值得以优化.最后,给出了一个算例,以说明该插入启发式算法求解考虑顾客偏好的动态车辆路径问题的有效性.     

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.     

带时间窗的甩挂运输路径优化问题研究

针对带时间窗的甩挂运输路径优化问题,考虑整车和卡车2种运输方式,以及整车、卡车、混合3种行驶路径,以行驶时间为目标函数构建模型,设计基于A、B策略的两阶段混合启发式算法.算例分析结果表明：针对客户规模在100以内的小规模算例,均可在3s内求得结果,策略B的求解时间少于策略A,而策略A的目标函数优于策略B;当客户规模逐步增至900时,选择策略A可获得更高的求解效率.可见,本文所构建的模型与算法是可行和有效的,对实际配送过程中的车辆指派与路径优化具有一定的参考价值.     

求解双目标带时间窗车辆路径问题的蚁群算法

针对运输网络为多重图的双目标带时间窗车辆路径问题设计了蚁群算法.首先,建立了多重图的双目标带时间窗车辆路径问题的数学模型,提出了针对该问题解的搜索空间构建方法,定义了一种综合考虑各优化目标、时间窗和信息素等启发信息的状态转移概率公式. 为了对比说明该算法的有效性,同时设计基于NSGA-II的多目标遗传算法.针对本文算例,对蚁群算法中的各参数进行了敏感性分析,根据分析结果设定算法参数,获得了算例的Pareto最优路径集,同时与NSGA-II算法及相关文献算法针对运行时间、收敛性和群体多样性进行比较.结果显示,本文设计的蚁群算法在这3个指标上均明显优于NSGA-II算法;在相同蚂蚁数量情况下,本文的算法在收敛性和群体多样性方面优于相关文献算法.     

基于混合修正策略的随机时间车辆路径优化方法

针对带有随机旅行时间、随机服务时间及时间窗约束的车辆路径问题,建立了带修正策略的随机规划模型,并给出了两阶段求解方法.第一阶段运用改进遗传算法获取先验路径,第二阶段采用两种混合修正策略(分别记为A、B)调整"失败"的先验路径.混合修正策略A(B)通过随机模拟实验判断对当前顾客的延迟服务(对下一顾客的服务)是否会对该路径后续顾客造成大规模延迟服务,并采取相应的调整措施.基于Solomon算例进行了仿真实验,对小规模算例将仿真结果同CPLEX求解结果作对比;对大规模算例将仿真结果同已知最优解作对比.结果 表明:所给算法可获得小规模算例的精确解,大规模算例的近似最优解.同时,对比不同策略下的仿真结果表明两种混合修正策略具有优越性,研究结果对随机车辆路径问题的求解具有一定的参考意义.     

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。     

基于组合算法的易腐货物多式联运路径优化

为解决易腐货物多式联运路径优化问题,考虑时间窗约束,建立一种总成本最低的易腐货物多式联运路径优化模型.因遗传算法全局搜索能力强,禁忌搜索算法依赖初始解与领域结构的特点,设计了遗传-禁忌搜索组合算法,来求解最佳运输方式下的低成本最优路径.为验证多式联运的优势,特举实例将多式联运与单一运输方式进行对比;实例可知,组合算法有...     

蚁群算法在西餐连锁店配送路径中应用

西餐连锁店的路径优化是各连锁店食品配送路线的优化,要求满足各连锁店时间窗的约束,可抽象为带时间窗的车辆路径问题（VRPTW）.文中采用启发式算法对VRPTW求解.为正确衡量信息素和期望值浓度在进化的不同阶段对算法的贡献,引入了一种自适应转移策略来提高算法的求解效率,并通过综合考虑全局和局部信息的更新策略——蚁权策略进行信息素更新,加快算法的收敛速度.最后,通过11个经典VRPTW对该算法的性能进行了检验.并以大连市西餐连锁店为研究对象,运用本文所提出的蚁群算法求解大连市西餐连锁店的配送路线.     

考虑时间窗的通勤定制公交线路优化

针对常规定制公交线路规划方法不能满足乘客高峰通勤需求等问题,在考虑乘客期望时间窗和最大容忍时间窗的基础上,引入柔性时间窗的概念,基于通勤者居住地与工作地时空分布差异性特点分别设置上下车站点罚函数,以车辆固定成本、车辆运行成本、车辆延误惩罚成本和未提供乘车服务惩罚成本之和最小为优化目标,以时间窗、运行距离和最大站点数量等为约束,建立考虑柔性时间窗的通勤定制公交线路优化模型。在兰州市通勤乘客数据基础上,选取两组大小不同规模的算例集,使用Gurobi和传统TS算法求解小规模算例与基于目标控制原则的动态禁忌长度TS算法求解大规模算例验证模型有效性。结果表明,在小规模算例中Gurobi求解可得到较优的目标值,但随着数据规模的增加其求解效率逐渐劣于TS算法,设置柔性时间窗车辆提供乘车服务的人数比硬时间窗背景下增加了276人,且有效规避了软时间窗背景下车辆到达末站点的时刻波动。本文所提方法在均衡乘客和运营方利益的同时,可通过调节柔性系数产生多元化的运行方案,能够为通勤定制公交运营及管理提供决策支持。     

���������ij������������ģ�����㷨�о�

在对多配送中心车辆调度问题进行直观描述的基础上，建立了该问题的数学模型。提出了采用距离最近分配法将多配送中心车辆调度问题分解为多个单配送中心车辆调度问题进行求解的策略．基于求解单配送中心车辆调度问题的禁忌搜索算法，设计了求解多配送中心车辆调度问题的算法，并进行了实验计算．计算结果表明，用本文设计的算法求解多配送中心车辆调度问题，不仅可以取得很好的计算结果，而且算法的计算效率较高，收敛速度较快，计算结果也较稳定．     

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 …     

基于单毛坯条带的矩形件最优两段排样方式

对大规模矩形件排样问题提出一种精确、可生成一种新的满足剪冲下料工艺需求的排样方式：基于单毛坯条带的矩形件最优两段排样方式．采用动态规划算法生成最优单毛坯条带,通过一维背包算法确定条带在级中的排样方式和级在段中的最优排样方式,选择最优的两个段组成排样方式．对传统文献中的43道大规模基准测题进行计算,有38道测题达到最优,剩余5道测题的优化结果与最优化结果的比率达到99．9％,每题的平均计算时间仅用2．17s．结果表明,本文算法优于经典两段和著名的T型排样算法,在解决大规模矩形件排样具有高效性．     

求解带硬时间窗车辆路径问题的改进UMDA 算法

针对带硬时间窗的车辆路径问题(VRPHTW)求解,提出了一种混合单变量边 缘分布算法(hybrid UDMA,hUDMA),改进了基本UMDA的概率模型.统计节点按路径分 布的概率,使其能够在解空间上找到节点-路径的分布关系,提高了UMDA的全局搜索 能力.采用两阶段插入法进行最佳节点搜索和路径分配完成UMDA采样操作,通过种群 进化来获取最优解.计算Solomon 100 客户的6 类问题56 个算例的实验结果表明：在最优 解的取得方面,C类算例能够全部取得最优解,R、RC类算例能以50%左右概率取得最优 解;在平均误差方面,C类算例计算结果与已知最优解一致,R、RC类算例计算误差率与 已知最优解比较接近,平均误差率为1.03%.     

带时间窗的多行程交换箱甩挂路径优化

针对市区-近郊的同城物流配送系统，为尽可能降低物流运输成本的同时提高客户满意度，研究带时间窗的具有多行程的交换箱甩挂运输问题. 在配送系统中，配送车辆从配送中心出发将货物运往各个客户点，由于道路条件的限制，客户点分为只允许小型卡车配送的限制点客户和卡车或带交换箱拖车的整车都可为其配送的灵活点客户. 在客户时间窗和多行程的约束条件下，建立以成本最小为优化目标的基于交换箱甩挂的路径优化模型，提出装箱算法与遗传算法混合的启发式求解算法. 算例验证了所提出算法的有效性，为带交换箱的甩挂车进行物流配送提供一定的决策指导和参考意见.     

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…     

严格伪压缩映像不动点和均衡问题的公共元的迭代算法

均衡问题的解在最优化理论及应用中具有十分重要的意义。物理学和经济学中的很多问题可归结为寻找平衡问题的解。有关非线性算子不动点的迭代构造问题及混合均衡问题的求解方法,许多学者进行了研究。利用杂交投影算法,用以逼近Hilbert空间中严格伪压缩映像不动点集与混合均衡问题解集的公共元,并证明其强收敛性。此算法的最终投影具有显示表达,因而更有利于应用。所得结果改进和推广了最近一些文献的相应结果。     

An Optimal Algorithm for a Class of Parallel Machines Scheduling Problem

This paper considers the parallel machines scheduling problem where jobs are subject to different releas etimes. A constructive heuristic is first proposed to solve the problem in a modest amount of computer time. In general, the quality of the solutions provided by heuristics degrades with the increase of the probiem‘s scale. Combined the global search ability of genetic algorithm, this paper proposed a hybrid heuristic to improve the quality of solutions further. The computational results show that the hybrid heuristic combines the advantages of heuristic and genetic algorithm effectively and can provide very good solutions to some large problems in a reasonable amount of computer time.     

考虑时空热度的共乘匹配问题建模及求解

在共乘匹配问题中，考虑时空热度对共乘车主收益的影响，构建了以共乘收益和共享路线百分比为优化目标的数学模型，提出了一种启发式多进程进化算法用于求解. 算法根据历史数据采用三次样条插值法和复合辛普森求积法得到预计订单的时空热度，从而预估车主共乘收益. 在进化算法中，根据差异度自适应选择不同的交叉策略，以达到搜索深度和广度的自动平衡. 实验结果表明，该算法与最优化算法(匈牙利算法)比较，在以相同效用矩阵作为输入条件时，本文方法可在较短时间内得到高质量的解，且在处理大规模实例上效果明显，能够高效求解共乘匹配问题.