基于可信性测度的模糊车辆路径问题

车辆路径问题(VRP)主要用来寻找有效路径。车辆的起始点都是位于交通中心的仓库,通过车队运输来满足客户对商品的需求。文中介绍不确定条件下的车辆路径问题,即客户的服务时间窗是模糊的。设计一个基于可信性测度的模糊车辆路径模型,并通过模糊模拟和遗传算法的混合智能算法进行求解。最后,结合一个实例说明该模型的应用性和可行性。     

基于大数据平台下的物流配送车辆路径问题研究

利用大数据平台对多源大量数据进行实时计算处理的优势,考虑具有载重限制、运输路径限制且带时间窗限制的路网中物流配送车辆路径问题,建立以配送时间最短和配送成本最低为目标的数学模型.构建大数据下的多源信息分析处理平台构架图以获取实时交通信息,根据实时路况环境,对配送车辆的路径进行优化.通过利用大数据平台Hadoop中的MapReduce编程模型进行遗传算法并行化设计并求解.结果表明:利用大数据平台进行遗传算法并行化设计能有效求解多目标配送车辆路径问题,创新性地对车辆路径问题进行研究,具有解决实际问题的积极意义.     

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。      

带时间窗的车辆路径混合遗传算法

基于标准遗传算法，将每一个染色体与分组信息相结合，使染色体结构包含有更多信息，辅以λ-交换局部搜索技术，构造了一种新的混合遗传算法，对带时间窗约束的车辆路径问题进行了求解，并与标准遗传算法的求解结果进行了对比研究，发现使用混合遗传算法，总行驶里程为162km，而使用标准遗传算法，总行驶里程为182km。结果表明混合遗传算法的求解结果比标准遗传算法更加接近最优解，所需的行驶里程缩短，有效降低运输企业的车辆运行成本。     

考虑时空相异的危险品运输车辆安全调度

为确保危险品运输车辆间的安全距离, 从时空角度优化了危险品运输车辆的行驶路径和发车时间间隔; 分析了危险品运输车辆发生事故对其他车辆的影响及其与时空距离的关系, 提出了危险品运输车辆间时空安全距离评价方法, 并以时空安全距离为约束, 提出了车辆安全出发时间间隔计算方法; 建立了满足时空相异约束的危险品运输车辆调度模型, 设计了用于生成车辆调度时刻表的两阶段求解方法, 第1阶段采用NSGA-Ⅱ算法优化车辆行驶路径, 第2阶段分别设计了遗传算法和基于插入思想的近似算法以优化发车时间间隔; 为了验证车辆调度模型与算法的有效性, 对比了每个阶段中不同算法的优劣, 并分析了危险品事故影响系数和事故影响接受度对车辆调度结果的影响。研究结果表明: 提出的方法可针对不同危险品事故影响系数获得危险品运输车辆调度时刻表, 生成的车辆调度时刻能够保证车辆在行驶过程中始终保持安全距离; 遗传算法和近似算法获得的平均运输总时间分别为2.45和2.49 h, 表明近似算法获得的解劣于遗传算法, 但运行时间仅为遗传算法的1/10 000~1/5 000;危险品事故影响系数或事故影响接受度越小时, 车辆发车时间间隔越大, 导致运输总时间变长; 考虑时空相异性的车辆调度可以弥补相异路径方法仅从空间上考虑相异性的不足, 同时能够避免采用相异路径方法可能遗漏最佳运输路径的问题。      

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。     

求解软硬时间窗共存配送路径问题的改进遗传算法

探讨用于求解软硬时间窗共存情况下的车辆路径问题的改进遗传算法。对基本遗传算法的交叉、变异操作的交叉概率和变异概率进行改进,使之更加具有自适应性,能根据种群染色体的优劣程度自动进行调整。通过算例证明改进的算法比原算法在计算软硬时间窗共存配送路径问题上更具有效性。     

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.      

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.     

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。     

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.     

时间依赖型绿色车辆路径问题研究

城市配送系统中考虑交通拥堵和环境污染车辆路径问题的时间依赖性体现在：不同道路 拥堵程度下车辆运行速度不同,则不同出发时间对应的运输总时间也不同,导致运输成本和造成 的环境污染也有较大差异。因此,本文提出一个时间依赖型绿色车辆路径模型,通过优化运输路 径和出发时间降低运输成本、减少环境污染。模型的目标函数最小化包括油耗成本在内的运输 总成本,其中,车辆油耗的度量基于综合模式排放模型,其创新之处在于,定义了允许车辆在节点 处等待的情形,使车辆选择合适的时间出发以规避拥堵,即通过优化车辆路径以及路径上各节点 处的出发时间寻求成本最优的运输方案。本文提出嵌套遗传算法求解模型,外层遗传算法优化 路径,内层遗传算法优化路径上各节点处的车辆出发时间。并通过响应面分析法(RSM)调试算法 关键参数,得到适用于模型的最佳参数搭配,算法性能测试结果表明了本文算法的高效性。本文 基于污染-路径问题实验数据库进行数值实验,结果证明,允许车辆在客户处等待并选择合适时 间出发,可以在一定程度上降低燃油消耗和总成本。此外,目标函数中引入油耗要素,可以有效 降低决策方案的燃油消耗,减少环境污染。     

考虑交通拥堵及工作量平衡性的一致性车辆路径问题

为研究快递公司在提供一致性配送服务时,交通拥堵以及快递人员工作量平衡性因素对配送路径的影响,在传统车辆路径问题研究的基础上,提出了考虑拥堵和工作量的一致性车辆路径问题,并构建了混合整数规划模型。针对该模型的NP难性质,提出了基于模板路径的两阶段模拟退火算法（template-based simulated annealing heuristic,TSA）。该算法通过构建模板路径求解初始路径方案,再利用模拟退火算法优化路径方案,降低车辆总行驶时间。将该模型和算法应用于3组基准数据（benchmark data set）的数值实验,结果表明:本文模型和算法能有效解决此类问题,交通拥堵使最优配送路径的总行驶时间平均增加18.38%,使快递人员在任意两天到达同一顾客的最早与最晚时刻之差平均增加12.92%;当快递人员配件量的不平衡性平均下降35.82%后,二者仅分别平均增加2.29%和1.68%。      

基于列生成启发式的单线电动公交车与司机整合调度优化

在考虑电动公交车里程约束与司机连续工作时间和总工作时间约束的基础上,研究单条 公交线路的电动公交车与司机整合调度问题,即将给定时刻表车次分配给电动公交车和司机,同 时,生成车辆运营计划和司机排班计划,设计基于列生成启发式方法求解提出的整合调度问题。 列生成方法用于生成线性松弛最优解,将整个问题分解为一个主问题和两个定价子问题。其中, 主问题从可行车辆行车路径集合和司机车次链集合中选择最优的司机车次链和电动公交车行车 路径,覆盖所有车次,并保证车辆运营计划产生的空驶弧都被司机排班计划覆盖;定价子问题描 述两个基于时空网络的资源约束最短路问题,分别用于生成可行的车辆路径和司机车次链,并设 计深浅算法得到整数可行解。使用合肥市3条公交线路随机生成算例检验提出算法的有效性。     

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.     

交通区域协调控制模型

为提高交通区域通行效率,构建了适合各种交通状态的区域信号协调控制模型。以区域交叉口总排队车辆数与区域总输出车辆数为性能指标,考虑上下周期排队车辆数、各交叉口闭合相位差与有效绿灯时间,建立了模型约束条件。利用粒子群算法初始化有效绿灯时间与滞留车辆数,采用模拟退火算法求解有效绿灯时间,在不同交通状态下对某交叉口路网进行了仿真。仿真结果表明:与TRANSYT模型相比,低峰时段,采用本文模型排队车辆数降低了5.3%,区域总输出车辆数增加了5.5%;高峰时段,排队车辆数降低了17.9%,区域总输出车辆数增加了33.4%。交叉口的信号方案优化结果表明:与TRANSYT模型相比,采用本文模型时,各车道饱和度均降低,平均为1.8%,最大排队车辆数平均降低2.9%。分析结果表明:本文模型在各种交通状态下都是有效的,特别是在高峰状态下,控制效果优于TRANSYT模型。