拉格朗日松弛启发式算法求解时空网络下的弧路径问题

为减少车辆调度成本,优化车辆运输路径,在时空网络中研究路段作业车辆的弧路径问题;考虑道路出行的时变性,利用车辆运行的时间、空间特征,构建时间-空间网络,建立弧路径问题的时空网络流模型;设计了拉格朗日松弛启发式算法,引入拉格朗日乘子松弛耦合约束,构建拉格朗日松弛问题;进一步通过拉格朗日分解,把松弛问题分解为单车最短路问题;用次梯度算法更新乘子,求解拉格朗日对偶问题,并更新原问题最优解的下界;使用启发式算法获得可行解,并更新原问题最优解的上界;用六结点运输网络和Sioux-Falls网络下的算例对算法进行实证分析。计算结果表明:六结点运输网络中6个算例的上下界间隙值等于0或接近0,Sioux-Falls网络中算例2的间隙值为0.02%,其余5个算例的间隙值等于0,均可以得到质量较高的近似最优解;在最复杂的算例(15辆车,70个任务)中,算法在可接受的时间内也得到了间隙值为0的解,找出了最优的车辆路径;随着迭代次数的增加,拉格朗日乘子会逐步收敛到固定值;当车辆容量从50增加到100时,最优解从52下降到42,说明在任务数和车辆数一定时,适当增加车容量可以降低运营成本。可见,与商业求解器相比,拉格朗日松弛启发式算法的间隙值更小,求解质量更高,可以更有效地求解弧路径问题。      

基于时空状态网络的电动物流车辆路径优化方法

针对电动物流车辆续航里程有限与充电基础设施不足的问题,综合考虑电池容量、车辆承载能力、充电站能力、客户服务时间窗、路网空间结构等约束条件,基于离散时空状态网络建立整数线性规划模型。扩展的状态维度可同时表征车辆剩余载重量和剩余电量的时空轨迹。通过对客户服务需求和充电站能力约束进行拉格朗日松弛,并增加二次惩罚项,构建增广拉格朗日模型。经过线性化处理二次目标函数,在块坐标下降框架下,原问题被分解为最短路径子问题,嵌入前向动态规划算法,循环依次求解。惩罚项的引入可以克服解的对称性问题,加快算法的收敛速率。通过计算最优上界与下界之间的间隙,评估可行解的质量。基于Sioux Falls网络构建测试算例,实验结果表明,该方法可以在时间、空间和状态维度上同步优化电动车辆路径和充电决策,可以有效避免车辆绕行充电,节省在途充电时间和配送成本,实现城市电动化物流资源的时空优化配置。     

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.      

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.     

考虑充电需求的电动公交车运营优化模型与算法

随着新能源汽车技术的快速发展,电动公交车被视为缓解城市交通拥堵和降低环境污染的有效手段,然而电动公交车的里程限制和充电需求等特点使得公交网络设计和运营面临新的挑战。本文在公交分配的基础上,考虑电动公交车充电需求,对新型电动公交的发车频率、运营车辆数、车辆充电计划进行优化设计。构建一个双层规划模型,上层为带有电动公交线路运营充电仿真模块的公交网络优化模型,从运营商的角度来实现乘客出行成本和电动公交网络运营总成本最小;下层基于UE(User Equilibrium)均衡准则来描述乘客出行路径选择行为并预测公交网络流量。提出基于代理模型的算法（Surrogate-model-based Algorithm）来求解所构建的双层规划模型,并嵌入基于超路径的投影算法求解下层电动公交均衡分配问题,利用线路运营充电仿真模块求解上层运营车辆数车辆、充电计划及车次数量。最后采用数值算例验证了该模型和算法的有效性,算例结果显示,所提出的代理模型算法比传统遗传算法求解效率和精度更高,且随着网络规模的增大效果更为明显。     

应急车辆动态路径选择的两阶段优化模型

为研究突发事件情境下交通路网动态变化时的应急车辆路径选择问题，提出应急车辆动态路径选择的两阶段调度优化模型。通过结合路网动态状况和应急救援特征，建立基于最大路径可靠度和最短行程时间的两阶段优化模型；通过混沌搜索改进布谷鸟算法初始种群，并加入蛙跳算法改进局部搜索操作，设计混合布谷鸟算法，改善全局寻优能力；以某市某区部分区域路网为例，将该区域路网实时交通数据应用于模型和求解算法中。实验表明，利用两阶段优化模型和算法编码方案能成功获得出发点到救援点的动态可靠路径，相同行驶路径情况下模型与算法求解的最短行程时间与实地驾车获得的最短行程时间最大误差不超过8%，说明优化模型可行。3 种不同算法求解K最短路径的结果发现，混合布谷鸟算法得到的最短行程时间比粒子群算法和 经典布谷鸟算法得到的结果都要小，且计算时间最短，表明混合布谷鸟算法求解的结果最优，性能最好。     

随机交通网络约束最可靠路径问题

为了模拟仿真交通网络中,约束条件下考虑风险性车辆路径选择行为,建立随机交通网络环境下约束最可靠路径问题数学规划模型,并讨论了其对偶问题.采用梯度下降算法求解对偶问题,获得原问题最优值的上界和下界,通过迭代获得原问题的近似解.针对Sioux Falls network展开数值试验并对数值结果进行了对比分析.计算结果表明：在随机交通网络环境下,无约束和有约束条件下求解的最可靠路径是不同的;不同的资源约束条件下求解的最可靠路径也是不同的,资源约束条件对交通网络中最可靠路径的选择有很大的影响.     

基于层次蝙蝠算法的应急车辆调度与交通疏散协同决策

城市路网多事故应急救援中，因交通拥堵造成应急车辆滞留现象时常发生，严重影响道路交通事故救援效率.提出通过交通疏散提高救援路径的可靠性，构建双层规划模型对应急车辆调度和交通疏散进行协同决策. 设计一种双层蝙蝠算法，上层算法在应急车辆需求、事故时间窗和可用车辆约束下求解响应时间最短的调度方案，下层算法在路段容量和疏散需求约束下求解多条最短路径的交通疏散策略，从中选取最短时间路径. 算例结果表明，本文模型通过缩短应急车辆在途时间有效提升了应急救援效率，算法具有优秀的寻优能力和运行速度.     

考虑回路因素的电动汽车最短路问题研究

电动汽车保有量迅速增长，但仍存在里程焦虑、充电设施缺乏等问题，导致驾驶员有时必须绕路才能给电动汽车充电. 基于电动汽车在长途出行过程中绕路充电产生的回路现象，对电动汽车最短路径问题进行深入探索. 对路网进行重构，考虑驾驶员在不同充电速度和排队情况下的充电站选择行为，构造寻求电动汽车最短路径的混合整数规划模型，使用成熟的商业规划软件求解. 为提高大型路网下的模型求解速度，基于动态规划的思想提出一种改进的标签设置算法，高效求解路网中存在回路时的电动汽车最短路径问题. 通过算例验证所提模型和算法的合理性及高效性.     

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。     

半开放式的多配送中心纯电动车辆路径优化问题

电子商务促使越来越多的物流企业采用多配送中心模式优化车辆的配送路径,纯电动汽车逐渐替代了传统的燃油配送车辆,以改善生态环境. 结合多配送中心联合服务模式的特点和纯电动物流车辆的行驶特征,构建带时间窗的半开放式多配送中心纯电动车辆路径优化模型,设计蚁群算法对其求解. 算例对比分析结果表明：半开放式的多配送中心联合服务,能合理利用相关物流资源,改善车辆路径,降低物流费用,但需要寻找合适数量和位置的配送中心进行联合,才能达到节约成本的最佳效果;相比单配送中心,多配送中心联合服务提供了更多潜在的较低价格的充电点,在配送中心补充电量可在一定程度上节约物流成本.     

面向多目标站的灵活型公交路径优化调度模型

在已知乘客需求量、车辆载客容量和站点间行程时间的条件下,将车辆的运行时间和乘客出行时间最小化作为目标,构建面向多目标站的灵活型公交路径优化调度模型. 该模型采用引力模型进行车辆路径初始化,采用启发式算法对车辆路径进行最优化求解. 根据仿真案例结果发现,在乘客需求分布存在较大差异和不确定性时,模型仍能满足所有乘客需求,且车辆总行程耗时较为稳定,系统进行路径优化计算耗时较小,验证了模型及算法的实用性. 研究结果表明,面向多目标站的灵活型公交路径优化调度模型能够最大程度满足乘客需求,并在企业成本、乘客时间成本与需求响应方面达到最大平衡,在实际交通中具有重要意义.     

半开放式的多配送中心纯电动车辆路径优化问题

电子商务促使越来越多的物流企业采用多配送中心模式优化车辆的配送路径,纯电动汽车逐渐替代了传统的燃油配送车辆,以改善生态环境. 结合多配送中心联合服务模式的特点和纯电动物流车辆的行驶特征,构建带时间窗的半开放式多配送中心纯电动车辆路径优化模型,设计蚁群算法对其求解. 算例对比分析结果表明：半开放式的多配送中心联合服务,能合理利用相关物流资源,改善车辆路径,降低物流费用,但需要寻找合适数量和位置的配送中心进行联合,才能达到节约成本的最佳效果;相比单配送中心,多配送中心联合服务提供了更多潜在的较低价格的充电点,在配送中心补充电量可在一定程度上节约物流成本.     

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.     

面向多目标站的灵活型公交路径优化调度模型

在已知乘客需求量、车辆载客容量和站点间行程时间的条件下,将车辆的运行时间和乘客出行时间最小化作为目标,构建面向多目标站的灵活型公交路径优化调度模型. 该模型采用引力模型进行车辆路径初始化,采用启发式算法对车辆路径进行最优化求解. 根据仿真案例结果发现,在乘客需求分布存在较大差异和不确定性时,模型仍能满足所有乘客需求,且车辆总行程耗时较为稳定,系统进行路径优化计算耗时较小,验证了模型及算法的实用性. 研究结果表明,面向多目标站的灵活型公交路径优化调度模型能够最大程度满足乘客需求,并在企业成本、乘客时间成本与需求响应方面达到最大平衡,在实际交通中具有重要意义.     

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。     

考虑轨迹相似度的综合客运枢纽出租车合乘方法研究

针对综合客运枢纽出租车停靠点乘客滞留问题，提出一种考虑轨迹相似度的枢纽出租车合乘模型. 以车辆数最小与总里程最短为目标，基于包围面积的轨迹相似度指标在形态上约束合乘后车辆的行驶轨迹. 设计两阶段算法求解此NP-hard 问题，第1 阶段利用kmedoids 方法对乘客需求聚类，第2 阶段设计蚁群算法求解得到乘客匹配方案及合乘行驶路径. 实测数据实验证明：该方法能较好优化车辆数和总里程，减少乘客等待时间；轨迹相似性度量约束能有效提高合乘后路径的JAC值，满足乘客希望合乘路径与原始路径差异最小化的心理.     

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.     

基于列生成算法的停机位指派的鲁棒性研究

引入停机位计划的概念来描述指派到同一机位上的一系列的航班,将停机位指派问题转化为选择符合相应的停机位类型的最佳停机位计划,建立增大停机位指派鲁棒性的数学模型.应用列生成算法求解该模型.算例分析表明,该停机位指派模型和算法在计算时间和指派结果上具有一定的优势,在实际操作中是有效可行的.     

浮动车数据在车辆路径问题中的应用

利用浮动车信息采集系统预测路段行程时间,实现对带时间窗的混合车辆配送路径选择的优化.提出了带时间窗的混合车辆路径选择优化问题的求解模型;设计了浮动车地图匹配和路段行程时间预测算法,以实现对路段行程时间的预测,并通过给出的成都市浮动车数据证明了所提出的算法比同类算法更有效——地图匹配率提高6%,路段行程时间预测值与实测值的拟合度更高,运输总费用节约24%.