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车辆路径问题的模拟退火算法 总被引:14,自引:0,他引:14
在构造车辆路径问题(Vehicle Routing Problem,VRP)数学模型后,采用路径间调整和路径内优化方法,结合模拟退火算法策略对该问题进行求解。重点阐述了VRP模拟退火算法的设计思路,详细分析和编制了求解程序框图,并实现了计算机求解。仿真测试结果表明:采用模拟退火算法求解VRP效果显著,计算速度较快,与有关算法对比显示了较强的实用性和可操作性,为解决大规模VRP提供了一种有效算法。 相似文献
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为提高物流配送效率,降低配送成本,探讨了三维装箱约束下的车辆路径优化问题.在装箱问题与车辆路径优化问题研究现状的基础上,将三维装箱与车辆路径优化进行整合,考虑客户需求、货物装载顺序、车辆尺寸、车辆重心等约束,建立以路径最短、车辆装载容积利用率和载重率最大的多目标组合优化模型,引入权重系数体现决策者偏好并归一化目标函数.设计适用的染色体编码规则,确定遗传操作中选择、交叉、变异方法,选取目标函数为适应度函数,引入最优个体保存策略防止算法的过早收敛,提高算法的准确性,通过Matlab编程实现该优化模型的求解.案例数值试验表明,该模型与算法能够实现装箱与车辆路径的组合优化,算法运行时间为17s左右,相较于引导式局部搜索遗传算法减少了5 s,车辆总行驶里程缩短了7 km. 相似文献
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为有效降低物流配送过程产生的能耗和碳排放,控制配送成本,以传统带时间窗车辆路径问题为基础,研究低碳条件下的车辆路径问题.通过三角概率分布在合理速度区间内对车辆速度进行估算,综合考虑车辆行驶速度、载重量及运行里程构建碳排放计算模型,建立以系统总成本最低、车辆周转时间最小的多目标低碳车辆路径优化模型.将新兴多因子优化算法中协同进化和信息交互的思想应用于NSGA-II算法,提出增强型NSGA-II算法.算例结果表明,多目标优化模型可以更好地兼顾不同物流配送参与者的利益,更符合实际决策过程,所提出的ENSGA-II算法在经济成本上平均节省超过3%,在车辆周转时间上平均改进达到5.02%,表现出较好的求解性能. 相似文献
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《公路交通科技》2017,(10)
为了解决传统禁忌搜索算法程序复杂、独立性低下等问题,在考虑带有时间窗的车辆路径问题的基础上,提出了带有时间窗和异构车队的车辆路径问题。为了更好地解决带有时间窗和异构车队的车辆路径问题,建立了带有时间窗和异构车队的车辆路径问题的模型,此模型同时考虑了时间窗、异构车队以及车辆数量限制的多重属性,提出一种改进的禁忌搜索算法来解决这一问题,改进的禁忌搜索算法其实质是在原有禁忌搜索算法的基础上加入了保留表,等级成本结构原则和车辆排序准则对其进行了创新。通过在原有算法中加入保留表,并使用等级成本结构的原则,提出了一种新的解决车辆路径问题的算法,这种改进的禁忌搜索算法解决了传统禁忌搜索算法的弊端,不仅可以使用户点在路径上紧密排列,同时还能达到优化运输路线的目的。最后为了演算改进的禁忌搜索算法的有效性,使用具体的案例数据对改进的禁忌搜索算法进行了演算,演算结果证明了这种创新算法在解决带有时间窗和异构车队的车辆路径问题上是有效的。 相似文献
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列车运行调整是铁路调度部门的重点研究对象,而自动调整是衡量铁路调度指挥自动化水平的核心。因此,以偏离运行图最小为优化目标,考虑了区间运行时分、追踪间隔时间、车站停车时分、越行约束等6个约束条件,建立了列车运行调整模型;在算法方面,针对遗传算法的缺陷,如收敛速度较慢,易于早熟收敛,提出了1种效果较好的免疫遗传算法,并对编码方案、适应度函数、抗体浓度、变异算子等进行设计改进。仿真结果表明该算法与遗传算法相比,在收敛速度,最优值以及试验成功率方面都具有更为优越的特性,可为调度人员提供1个较好的调整方案。 相似文献
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论述了车辆导航系统中路线优化算法所研究的核心内容,并对由交叉口延误带来的节点权重问题进行了研究。针对以往算法的时间复杂度和空间复杂度高以及拓扑数据难以建立和实时更新的缺陷,构造了方位角算法和转向角算法以解决节点权重问题,并以北京市二环以内的典型路网为研究对象,对上述算法进行了实证研究。理论分析和实际运行的结果表明,这些算法有效地克服了以往解决方案的不足,大大提高了算法的计算速度,并可在各种交通管制措施的限制下,提供有效的路径规划方案。 相似文献
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土地使用规划就是确定和选择可能的发展区域以满足使用土地的要求,包括新区域的形成及提供公共服务设施),最优土地发展规划就是从许多可能的发展区域和人口分配方案中选择最好的方案,这一问题能归结为一个单目标0-1规划问题,本文根据遗传算法和禁忌搜索算法自身的优势与不足,提出一种将二者混合使用求解土地使用规划的算法,以使总的费用最少,同时针对此模型中约束函数的特点,提出一种处理约束的新方法,并用实际问题进行了数值实验,这是第一次将遗传算法和禁忌搜索算法应用于实际的土地使用规划问题。 相似文献
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采用启发式算法中蚂蚁算法解决包含带宽、时延和最小代价约束条件在内的多播路由问题.章基于蚂蚁具有找到蚁巢与食物之间的最短路径原理工作.并在分析多约束OoS的多播路由的基础上,提出了一种基于蚁群算法的OoS多播路由算法(QMRA).仿真实验表明了该算法是合理的和有效的。 相似文献
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