配送中心选址与车辆路径一体优化模型与算法

在配送系统中,配送中心选址问题与在此基础上的车辆路径问题相互影响.为了反映两者之间的相互关系,建立了配送系统优化的双层规划模型.模型上层为配送中心选址问题,下层为车辆路径优化问题.由上层模型给出初始配送中心选址方案;在此基础上由下层模型进行配送车辆路径优化;然后计算上层模型中的供应商到配送中心的运输费用,从而得到上层模型的目标函数;再对上层模型方案进行调整.设计了基于遗传算法与粒子群算法的求解方法.算例分析表明,与两者分别优化相比,双层规划模型可以降低配送系统的总成本,提高配送系统的整体效率.     

一致性车辆路径问题下基于模板路径的模拟退火法

根据一致性车辆路径问题的“服务一致性”特征,本文提出了基于模板路径的 模拟退火法（TSA）以更好地求解此问题.该算法求解分为2 个阶段：第1 阶段求解模板路 径,第2 阶段以所得模板路径为参考获得各天车辆具体配送路径方案,2 个阶段均采用模 拟退火法进行优化.借助小、中规模基准数据集,文章对TSA算法进行数值实验,并将实 验结果与ConRTR算法和TTS算法的结果作比较,利用TSA法求解一致性车辆路径问题 得到的配送路径方案和“服务一致性”指标均得到优化.实验结果表明,运用TSA算法规 划车辆配送路径方案,不仅能够降低运营成本,还能提高配送服务质量.     

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。     

车辆数目未知的带时间窗口的车辆路径混合遗传算法

研究带时间窗口的车辆路径问题(VRPTW),主要考虑车辆容量约束、时间窗口约束、最大距离等约束,且完成配送所需的车辆数目不确定,要求在车辆数目最少的条件下再使总的行驶路径最短.用基于邻域搜索的混合遗传算法求解该问题,该算法既具有遗传算法的全局搜索能力,又具有邻域搜索算法的局部搜索能力.在求解过程中,设计新的前置交叉算子进行遗传操作,然后进行互换和逆转等邻域操作.应用MATLAB语言编程进行模拟计算,结果表明该混合遗传算法明显增强了群体演化的质量,提高了算法收敛速度,较好地解决了早熟收敛问题.     

寻找车辆最优路径的混合算法

从可见度、信息浓度更新、参数对蚁群算法加以改进,可见度计算利用节约值及距离,使用较优的数个解完成信息浓度的更新,根据迭代次数的改变灵活设置的影响系数,然后引入交换法完成局部搜索,得到混合算法。用此法对物流配送车辆路径问题进行求解,寻找最优路径。该方法得到车辆数为5veh,配送路径总长为855．68km,优于遗传算法的求解结果,表明该方法可行。     

考虑整理车厢成本和回程取货的车辆路径问题求解

考虑整理车厢的成本,建立带回程取货的车辆路径数学模型,采用禁忌搜索算法对模型进行求解,并对某大型物流企业在北京市1 d内的配送和收集业务进行了优化,优化计算在5 s内完成.计算结果表明:在总路径增长7.8%的情况下,车辆配送费用比节约算法降低了24.5%,实现均衡值提高了9.3%.可见,该算法降低了调度人员工作量,节约...     

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.      

多中心共同配送与收集网络联盟优化问题研究

针对多中心共同配送与收集网络中物流合作联盟构建和收益分配机制设计方面存在的不足,提出了多中心共同配送与收集网络联盟优化策略.首先,建立了网络运营总成本最小和配送与收集车辆使用数量最少的双目标优化模型.其次,提出了结合k-means聚类算法和Im-NSGA-Ⅱ算法的混合启发式算法求解模型,该混合算法通过引入贪婪求解思想和精英保留策略,提高了算法的全局收敛性能和局部寻优能力,并与NSGA-Ⅱ和MOGA算法进行对比分析,验证了所提算法的有效性.然后,运用最小费用剩余节约方法(MCRS)研究多中心共同配送与收集网络联盟的收益分配问题,并讨论合作联盟序列选择和联盟稳定性.最后,通过实例对提出的优化模型和算法进行验证.结果 表明,该方法能够优化多中心共同配送与收集网络资源配置,降低网络运营成本,为多级共同配送与收集网络优化提供参考和方法借鉴,并为可持续的城市物流网络规划和共享物流合作联盟构建提供决策支持.     

时变条件下城市物流配送车辆路径优化

针对城市交通网络依时周期性变化的特点,建立了城市物流配送车辆路径优化问题的数学模型,并利用两阶段算法对该问题进行求解,第一阶段采用插入法,求解出初始路径;第二阶段通过减少路径数和邻域搜索改进初始配送路径。最后,给出一个应用算例,结果证明了模型和算法的有效性。     

二维不平衡指派问题模型及粒子群算法求解

为解决运输中任务数与车辆数不等情况下的换装问题,建立了二维不平衡指派问题的优化模型,并用粒子群算法（PSO）求解此问题．对几种不同情况下的不平衡指派问题进行了数值模拟,并与全枚举法的计算结果进行了比较．结果表明,PSO收敛到最优解的概率和收敛速度均优于全枚举法,所建立的模型及其求解方法能获得决策者满意的换装方案．     

A Hybrid TCNN Optimization Approach for the Capacity Vehicle Routing Problem

Introduction The vehicle routing problem(VRP)is one ofthe well-known NP-hard optimization problems[1]occurring in many transport logistics and distribu-tion systems of considerable economic significance.The capacity vehicle routing problem(CVRP)likeVRP with the additional constraint that every vehi-cle must have a capacity,so it is also an NP-hardoptimization problems.It involves minimizing costvehicle schedules for a fleet of vehicles originatingand terminating from a central depot.The …     

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基于血液的生理特性及应急保障特性,以应急血液最晚运达时间最小、接收时的最低新鲜度最大、运输总费用最小为目标,建立考虑多品种、多式联运的应急血液调剂出救点选择,即运输路线安排问题两阶段决策优化模型,并设计了一种包含局部邻域优化的遗传,即禁忌混合算法进行求解.以“5.12”汶川大地震应急血液保障为背景构建算例,分析验证了两阶段决策方法在最晚抵达时间、新鲜度均值、运输总费用、血液积压量等指标上的优越性.     

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.     

求解流水车间调度问题的一种启发式算法

针对以总完工时间最小为目标的流水调度问题,提出了一个启发式算法:采用经典的调度规则构造初始解,通过禁忌搜索提高解的质量.仿真结果表明了算法的可行性,具有较好的工程应用价值.     

航空公司不正常航班机组恢复模型和算法研究

不正常航班机组恢复问题的建模和快速有效求解对民航资源优化利用、降低民航企业运营成本和提高旅客服务水平至关重要.采用约束规划建模,在ILOG Solver优化组件提供的框架基础上,设计了不正常航班机组恢复问题的禁忌搜索算法.该算法与直接使用CPLEX优化组件相比,提高了邻域搜索效率,能够满足大规模机组恢复问题的时间要求,给出算例验证了算法的实时性和有效性.     

求解流水车间调度问题的一种启发式算法

针对以总完工时间最小为目标的流水调度问题,提出了一个启发式算法:采用经典的调度规则构造初始解,通过禁忌搜索提高解的质量.仿真结果表明了算法的可行性,具有较好的工程应用价值.     

列车编组计划和技术站布局的综合优化

列车编组计划与技术站布局问题是铁路运输组织工作中重要而复杂的问题.针对两者的相关性,通过技术站改编能力约束,将列车编组计划问题与技术站布局问题组合并进行综合协调优化.以技术站车辆集结消耗和改编消耗整体最小为目标,构建综合优化0-1规划模型,利用禁忌搜索的两阶段算法求解,并给出算例说明模型与算法的有效性.算例结果表明,优化方案有利于路网上有调作业向作业能力大的技术站集中,为开行直达列车、提高直达列车开行比重创造条件.     

混合超启发式法求解大规模VRP的优化研究

车辆路径是一类NP(non-deteministic polynomial)完全问题,研究解决车辆路径问题的高质量启发式算法有着重要理论价值和现实意义.提出一种将最近邻搜索法和禁忌搜索法优势相结合的混合超启发式算法,用来解决带容量约束的车辆路径问题.先利用最近邻搜索法构建初步路线,再利用禁忌搜索法对内部线路和互跨线路进...     

危险品运输的集中管理模型

在定义危险品运输风险的基础上,建立了由政府集中管理的危险品运输网络优化模型,模型以政府最小化网络总风险为目标函数,同时政府从运输者角度出发,约束网络中的总出行时间不超过一定的范围,并针对建立的模型采用了相应的粒子群算法进行求解.最后应用算例分析了模型和算法的有效性.     

JD多车型配送车辆调度问题的模型及其禁忌搜索算法研究

在建立多车型配送车辆调度问题的数学模型的基础上,通过设计一种新的解的表示方法建立了求解该问题的禁忌搜索算法.实验计算证明,该算法不仅可以取得很好的计算结果,而且计算效率较高,收敛速度较快,计算结果也较稳定.