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.     

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.      

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。     

基于随机时变路网的运输路径选择

针对运输路网中各路段上的行驶时间受交通管理、交通拥挤、天气变化等不确定性因素的影响而呈现出随机时变的特点,引入了路网评审技术中的三时估值法,建立了随机时变路网下以行驶时间最短为目标的路径优化模型,提出了车辆跨时段行驶时路段的时间依赖函数,设计了动态规划标号算法求解。算例求解优化结果的对比分析验证了模型及算法的有效性。     

基于双层规划的危险货物配送路径鲁棒优化

针对不确定环境下带时间窗的多配送中心危险货物配送路径优化问题, 提出一种含鲁棒控制参数的鲁棒优化方法; 综合考虑危险货物运输风险、运输费用和服务时间窗, 构建了危险货物配送路径多目标双层鲁棒优化模型, 上层模型追求运输风险和运输费用最小化, 下层模型采用用户均衡交通分配模型; 根据Bertsimas-Sim鲁棒优化理论, 对含有不确定参数的上层模型进行鲁棒对等转化; 联合增强型Pareto遗传算法和Frank-Wolfe算法构建了求解多目标双层鲁棒优化模型的混合算法, 采用3段式编码和解码方法、等位匹配交叉操作以及翻转变异等遗传操作方法求解上层模型, 采用Frank-Wolfe算法求解下层用户均衡模型; 以经典的Sioux-Falls交通网络为例, 对含有3个配送中心、7个需求点的危险货物配送路径优化问题进行案例分析, 以验证模型及其算法的合理性。研究结果表明: 当鲁棒控制参数分别为0、30和60时, 构建的混合算法能分别快速得到3、2和3组鲁棒最优解, 且所有解均为包含具体运输路段和发车时刻的配送方案, 而非配送顺序; 该混合算法与传统两阶段启发式算法相比, 运算时间能节省54.74%。可见, 该混合算法无论是在求解效率上, 还是在解的表达形式上均优于两阶段启发式算法, 能较好地完成不确定环境下危险货物配送路径多目标双层鲁棒优化任务。      

不确定环境下多式联运路径多目标优化

针对不确定环境下的多式联运网络,考虑转运成本、时间及运输方式班期等影响因素,构建运输总成本最小和运输总时间最小的双目标优化模型.通过蒙特卡洛方法处理网络中的不确定性,设计结合非支配排序的多目标蚁群算法求解Pareto解.为解决基本蚁群算法收敛过慢、过早收敛带来的求解质量低等问题,在状态转移策略中加入方向启发因子,在信息素更新策略引入"最大-最小蚂蚁系统",从而提高解的质量.最后通过算例检验改进蚁群算法的优化效率,并为决策人提供5个充分满足其对不同目标要求的决策路径.     

不确定环境下多式联运路径多目标优化

针对不确定环境下的多式联运网络,考虑转运成本、时间及运输方式班期等影响因素,构建运输总成本最小和运输总时间最小的双目标优化模型.通过蒙特卡洛方法处理网络中的不确定性,设计结合非支配排序的多目标蚁群算法求解Pareto解.为解决基本蚁群算法收敛过慢、过早收敛带来的求解质量低等问题,在状态转移策略中加入方向启发因子,在信息素更新策略引入"最大-最小蚂蚁系统",从而提高解的质量.最后通过算例检验改进蚁群算法的优化效率,并为决策人提供5个充分满足其对不同目标要求的决策路径.     

城市区域物流无人机路径规划

针对城市区域物流无人机路径规划问题，采用栅格法进行环境建模，综合考虑无人机性能、任务性质和城市环境等影响要素，以航程、高度变化和危险度最小为目标函数，构建多约束物流无人机路径规划模型.改进A*(A-star)算法求解：为合理预估距离，采用欧氏距离与曼哈顿距离线性组合的方式设计启发函数；为提高搜索效率，引入双向搜索策略；为保证平稳飞行，采用B样条(B-spline)法进行路径优化.结果表明：模型可以实现多目标优化，具有有效性；算法与传统A*算法相比，规划时间少，规划路径航程短，高度变化少，飞行安全稳定.分析参数权重值得出：当3个子目标代价权重系数分别为0.4、0.1和0.5，2种距离权重系数分别为0.15和0.85时，规划路径最优.     

城市区域物流无人机路径规划

针对城市区域物流无人机路径规划问题，采用栅格法进行环境建模，综合考虑无人机性能、任务性质和城市环境等影响要素，以航程、高度变化和危险度最小为目标函数，构建多约束物流无人机路径规划模型.改进A*(A-star)算法求解：为合理预估距离，采用欧氏距离与曼哈顿距离线性组合的方式设计启发函数；为提高搜索效率，引入双向搜索策略；为保证平稳飞行，采用B样条(B-spline)法进行路径优化.结果表明：模型可以实现多目标优化，具有有效性；算法与传统A*算法相比，规划时间少，规划路径航程短，高度变化少，飞行安全稳定.分析参数权重值得出：当3个子目标代价权重系数分别为0.4、0.1和0.5，2种距离权重系数分别为0.15和0.85时，规划路径最优.     

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对一般集装箱办理站,其空箱调运往往需要经过前方技术站进行中转作业才能完成,由此会产生一定的时间和费用消耗.以降低空箱调运成本为出发点,在计划期内建立了动态集装箱空箱调运模型.模型以空箱调运过程中所产生的车辆租用费用、技术站车辆编解服务费以及积压库存费用或延误损失费用之和最小为目标,在满足空箱需求与供应能力基础上,考虑了技术站中转作业和运输走行时间对空箱需求站时间窗的影响,以及车站作业能力的限制.设计了混合遗传模拟退火算法求解实例表明,该模型和算法可以有效地优化动态空箱调运问题.     

城际零担货运平台车辆路径问题研究

在考虑城际零担货运平台现有各种不同补贴方案的基础上，以平台补贴成本、车辆使用成本及燃油成本之和最小为目标函数，建立考虑车-货匹配、车辆三维装载等约束条件的车辆路径优化模型。设计一种混合量子粒子群优化算法，计算货物匹配方案、车辆路径、货物装卸顺序、货物装载位置以及平台补贴最优决策方案。实验结果表明：改进的量子粒子群算法得到的小规模算例优化解与CPLEX优化软件得到的最优解偏差为3.31%；改进的量子粒子群算法通过在求解最佳中间位置时引入适应度函数值作为权重，求解的大规模算例结果比传统量子粒子群算法提高了0.91%；通过分析最优解的特点，将改进的量子粒子群算法与启发式算法相结合，算法的求解 质量提高了4.05%；通过补贴模式对比实验发现，在合理规划周期内，货主时长补贴和空载补贴的增长在维持总成本基本不变的情况下，可有效提升平台利润，提高车辆利用率。     

基于计重收费数据库的高速公路网货物运输量计算

随着公路基础设施建设持续快速发展,现行的运输量统计已不能全面反映运输市场的现状,暴露出诸多问题,需要加以改进。而把非调查目的形成的现有数据源用来进行高速公路运输量计算可以在人力、财力、时间投入较少的情况下获取大量数据。文章基于江苏省2008—11高速公路联网收费系统数据库分析计算了江苏省高速公路货物运输量、车籍识别率、分车籍区域运输量、宁沪高速公路江苏段货运量等。计算结果可作为统计数据的验证与补充,供相关部门参考。     

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。     

甩箱模式下考虑多箱型任务组合的集卡调度优化

针对甩箱模式下港口堆场与内陆腹地间多箱型任务组合的集卡调度问题，本文根据运输过程中集卡剩余箱位随集卡执行任务动态变化的特点，考虑不同箱型任务需求与集卡当前状态的匹配，以集卡的启用、行驶及等待过程的成本最小化为目标，建立混合整数规划模型。并根据模型特点设计基于不可行弧过滤策略的蚁群算法，以提升算法性能。利用Solomon标准数据集 随机生成任务类型比例和规模大小不同的算例进行数值试验，试验结果证明了模型的正确性与算法的稳定性和有效性，进而对比了甩箱模式与传统模式下的总成本。结果表明：相较于传统模式，甩箱模式下集卡的运输总成本平均减少了45.10%；当任务规模越大时，两种模式之间的成本差距越大，显示了甩箱模式与港口多箱型集疏运任务运输作业结合的显著优势。     

带时间窗车辆路径问题的启发式遗传算法

为了在运输生产中按时间要求合理安排车辆路径,建立了带时间窗车辆路径问题数学模型,用启发式遗传算法进行求解。先构造染色体,产生初始群,再对其进行优化,根据个体生存能力的体现进行性能估计,并计算优化值。运用VisualBasic编写相应计算程序,设定迭代代数为100,运算次数为10次,对有时间窗限制的有1个中心仓库与8个分仓库的实际问题进行求解。模拟结果显示需要3辆车按照3条运输线路进行物流配送服务,总运行距离为483km,总运行时间为15.55h,车辆未出现闲置时间,且全部仓库得到及时服务。可见启发式遗传算法有效、可行。     

基于地铁-货车联运的物流配送路径优化

为应对配送车辆引起道路拥堵和环境污染问题，提出地铁与货车联合运输. 在不改变地铁运行方案的前提下，利用地铁非高峰时段开展货物配送；考虑地铁剩余运能、货车容量、最大行驶距离、客户服务时间窗等限制条件，以配送距离最短为优化目标，构建基于地铁-货车联运的物流配送路径优化模型. 通过地铁配送路径设计不规则二维矩阵编码结构，使用改进自适应遗传算法求解. 以某市地铁货物运输为例，验证模型和算法的实用性、有效性. 结果表明，地铁-货车联合配送距离短，在客户时间窗范围内送达比例高，有效提高客户满意度.     

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由于车辆运输式半挂车运输危险性高、效率低,提出使用铁道平车对车辆进行运输.铁路输送中的多型号平车装载问题旨在满足运输和安全的要求下,提高铁路平车利用率,节省铁路运输资源.针对平车优先的平车装载问题,建立数学模型,将改进的自适应遗传算法、模拟退火算法思想、优先适应降序算法结合,提出了一种自适应混合遗传算法;给出了算法的编码,遗传算子的设计、适应度函数的定义、交叉概率和变异概率的自适应改变算法.进行仿真实验,得出适应度变化曲线和装备装载顺序.与混合遗传算法解决该问题的最优结果对比,模拟退火混合遗传算法的运算过程快,且优化程度高.     

混合模式下的多车型交叉甩挂调度优化

多车型是甩挂运输发展的新趋势,载重大的牵引车拖带不超过吨位限制的多 种挂车称之为交叉甩挂.为分析多车型交叉甩挂的优势和客户点分布规律的影响,本文建 立了轴辐式与网络型相结合的混合模式下的多车型交叉甩挂调度模型,针对该模型的特 点设计了混合模拟退火算法进行求解,并将其与其他3 种牵引车-挂车匹配策略进行对 比,验证了模型和算法的有效性,同时体现了多车型交叉甩挂在成本节约方面较之于其 他3 种甩挂匹配策略的优势.最后运用4 种策略求解改进的Solomon 经典算例,分析了客 户点分布对目标函数的影响,可为甩挂运输车辆调度提供决策支持.