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。     

全局搜索聚类的多车场多车型调度算法研究

针对物流配送中多车场多车型车辆调度问题的特征构造了一种以最短路径为代价的车辆调度的双多模型.为解决此类NP问题,本文提出了一种两阶段解决方案：第一阶段首先对全局隶属值的搜索训练找出最优隶属度,然后再利用任务相对紧急数组以K-Means算法为基础对用户进行聚类,把一个多车场多车型的车辆调度问题转化成多个单车场多车型的调度问题,大大降低了问题求解的复杂度;第二阶段对多个单车场多车型VSP问题利用遗传算法进行并行处理,为了保证染色体的多样性和尽可能地降低问题求解复杂度,提出了五类遗传交叉算子;最后对4车场32用户实例进行试验.结果表明,此算法对求解多车场多车型车辆调度问题很有效.     

有行驶里程限制的满载车辆调度问题

应用网络模型,对有行驶里程限制的多车场满载车辆的调度问题进行了探讨.将行驶里程限制约束转化为目标约束,建立了该约束条件下的路径选择模型;设计了基于自然数编码求解该问题的遗传算法,并用实例进行了验证.结果表明,该方法能有效地解决有行驶里程限制的满载车辆调度问题.     

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.     

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.     

基于交织的立体综合车场公交调度优化模型研究

公交调度是公交立体综合车场(简称立体车场)运营中的关键问题. 不同于以往公交调度问题，立体车场公交调度需要同时安排各车的场内停车位置、发车时间与行驶路径. 基于立体车场公交“早出晚进”特征对立体车场调度问题与调度模式进行研究，进一步分析立体车场公交车辆的交织条件；基于整数规划构建以立体车场公交车辆交织次数为目标的公交调度优化模型，求解立体车场公交调度方案. 研究结果表明：立体车场公交调度存在同层集发和异层分发两种调度模式，且异层分发模式优于同层集发模式；此外，车辆交织条件是空间与时间同时发生重叠. 通过案例验证了研究结论的正确性及调度优化模型的可行性.     

求解客户需求动态变化的车辆路径规划方法

对于集货过程中客户需求随时间变化的动态车辆路径规划问题,按时间段划分为一系列车辆已驶离中心车场的静态车辆路径问题,引入虚拟任务点与相关约束方法,将其进一步等价转化为普通的静态车辆路径问题,使用适用于静态问题的算法对其进行求解。应用此车辆路径规划方法,以改进的节约法为静态算法,对于客户数为20的动态路径规划问题进行求解,得到重新优化路径所用的时间为0.49s,说明这种规划方法可行。     

多车场车辆优化调度模型及算法

针对多车场满载运输问题的特征，提出了多车场车辆优化调度的数学模型，设计了求解该问题的启发式算法，应用结果表明，该算法是可行的。     

多车场车辆调度智能优化研究

针时物流配送中的多车场车辆调度问题提出了两种多车场的智能处理方法,并且用禁忌算法优化了容量约束的多车场VSP问题．本文介绍了此智能处理方法和禁忌算法的原理,给出了具有代表性的一个算例试验结果和结果分析．试验结果表明了此方法对求解多车场容量约束的车辆调度问题的有效性．     

基于禁忌搜索的公交区域调度配车模型研究

本文将以使用车辆总数和车辆总空驶时间最小为目标的公交车辆区域调度问题归结为一类约束极强的车辆调度问题(VSP),给出了目标函数和车场容量、车场存量以及续驶时间等约束条件,并设计了基于新解的表达方式的禁忌搜索算法的模型解法.通过一个简单算例的计算结果表明,用本文设计的算法求解该类VSP问题可以取得良好的运算结果,该算法是可行的,也是有效的.