基于多邻域的车辆路径优化迭代局部搜索算法

针对物流配送中的带有容量约束的车辆路径优化问题,提出了一个基于多邻域的迭代局部搜索算法HILS.首先用简单插入法构造可行解,然后从该初始解出发,在多邻域内进行局部优化.当陷入局部最优解后,根据解的接受准则,选择某个解,并对该解进行扰动,然后从扰动后的解出发重新进行局部优化.为提高搜索效率,局部优化过程只在限定邻域内进行.在国际通用的14个benchmark问题上进行仿真实验,结果验证了本文算法HILS的有效性和稳定性,与文献中的其他几种算法的比较结果表明,算法HILS的总体性能更优.     

带软时间窗车辆路径问题及禁忌搜索算法

考虑不同容量和运输成本的多车型车辆,建立容量限制和软时间约束,并以最小化车辆在路段上的运输量和该路段的长度乘积为目标的数学模型,给出求解该问题的禁忌搜索算法。在算法中考虑使用车辆最少的插入算法生成初始解。最后,通过仿真算例,检验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.     

有时间窗配送车辆调度问题的禁忌搜索算法

在对有时间窗配送车辆调度问题进行描述的基础上，建立了该问题的基于直观描述的数学模型．通过设计一种新的解的表示方法构造了求解该问题的禁忌搜索算法，并以21个节点的运输网络为例进行了实验计算．计算结果表明，用作者设计的禁忌搜索算法求解有时间窗配送车辆调度问题，不仅可以取得很好的计算结果，而且算法的计算效率较高，收敛速度较快，计算结果也较稳定。     

一种求解Job-Shop调度问题的快速禁忌搜索算法

介绍了一种解决Job-Shop调度最短完工时间的有效的快速禁忌搜索算法,该算法首先利用插入算法构造尽可能好的初始解,然后使用禁忌搜索算法改进当前解,用基准实例进行仿真,实验结果表明该算法是可行的和有效的.     

军事空运装载问题的禁忌搜索算法实现

根据军事空运装载的特点,建立了空运装载的数学模型,考虑了多种现实约束,包括重心、物资放置顺序、物资放置方向以及物资承压约束;讨论了求解空运装载问题的禁忌搜索算法编码、解码、评价函数、邻域操作和禁忌表等关键问题,实现了对空运装载问题的求解。仿真实例表明:该求解方法实用有效,对于空运装载工作有指导意义。     

一种求解Job-Shop调度问题的快速禁忌搜索算法

介绍了一种解决Job-Shop调度最短完工时间的有效的快速禁忌搜索算法,该算法首先利用插入算法构造尽可能好的初始解,然后使用禁忌搜索算法改进当前解,用基准实例进行仿真,实验结果表明该算法是可行的和有效的.     

改进的禁忌搜索算法求解多机并行模糊调度问题

提出一种改进的禁忌搜索算法求解多机并行模糊调度问题,该算法在邻域中引入记忆结构,可以减少重复搜索,并对候选解集使用映射排序法进行剪枝,减少了搜索空间,从而极大的提高了算法效率.同时为了减少计算误差,该算法计算时不需要将模糊时间转换为精确时间求解,可以同时处理作业加工时间是三角模糊数或梯形模糊数的情况,从而更具有通用性.仿真结果证明该算法有效、可行.     

改进的禁忌搜索算法求解多机并行模糊调度问题

提出一种改进的禁忌搜索算法求解多机并行模糊调度问题,该算法在邻域中引入记忆结构,可以减少重复搜索,并对候选解集使用映射排序法进行剪枝,减少了搜索空间,从而极大的提高了算法效率．同时为了减少计算误差,该算法计算时不需要将模糊时间转换为精确时间求解,可以同时处理作业加工时间是三角模糊数或梯形模糊数的情况,从而更具有通用性．仿真结果证明该算法有效、可行．     

有限经济批量排产和运送问题的禁忌搜索算法

探讨使用禁忌搜索算法解决一个简单的供应链经济批量排产和运送问题。其中供应商通过一个灵活的生产流水线生产多个组件并进行装配。假定所有参数,如组件的需求率等具有确定性,找到本研究的目标就是求解最优的生产批量和排序,使供应链的平均投入和运输费用最小。     

基于禁忌搜索的动态车辆路径问题研究

在对动态车辆路径问题进行描述的基础上,分析了求解动态车辆路径问题的主要策略.通过将计划周期分片,将动态车辆路径问题转换为一系列的静态子问题,对静态子问题采用禁忌搜索算法进行求解.采用该算法对9个算例进行了测试,与文献中其他算法的计算结果相比较,有3个问题得到了最好解,7个问题得到了最好平均解,表明了算法的有效性.     

Dynamic Tabu Search Algorithm for Solving Departure Scheduling Problem

IntroductionWith the rapid development of air traffic, the in-creasing demand of air travel has made the airlinespurchase more aircrafts. Under these circumstances,large amounts of congestion are incurred at major air-ports. According to the related data[…     

带有能力约束的VRP的一种遗传算法

就商品配送中,带有能力约束的车辆路径问题(VRP),设计了一种新的遗传算法.该算法的核心在于构建一种新的染色体编码,将VRP问题转化为m个TSP问题,并设计出新的杂交算子.算法中染色体表示、评价函数的构造、杂交变异算子的设计经过实例计算的检验被证明较为可靠,算法运算速度快,容易获得有效解.     

有时间窗车辆路径问题的混合算法

提出了一种基于模拟退火算法（SA）和大规模邻域搜索（LNS）的混合算法,并采用PFIH算法构造较高质量的初始解,同时给出了一种调整客户时间窗的回归迭代策略,从而计算出每辆车的最佳出发时间,并证明这种策略可使每辆车的等待时间均为零。从试验结果可以看出,该算法用于求解VRPTW问题效果显著,计算速度较快;与其他算法相比,显示了其较强的实用性和可操作性,为解决VRPTW提供了一种有效的算法。     

基于改进遗传算法的车辆路径问题

为了研究物流中心的服务效率和车辆的合理调度方案,以汽车载重量作为影响车辆路线安 排的主要因素,以经典的车载容量约束条件下的车辆路径问题为原型建立数学模型,通过求解该 数学模型的最优解来获得车辆最优路径。由初始状态随机生成的可行解作为初始的车辆路径方 案,通过改进的遗传算法不断地调整染色体的交叉和变异概率进行优化,最终得到物流中心车辆 安排的合理方案。通过多次求解算例,都能够得到满意的车辆路径方案,不仅验证了该数学模型 的有效性和实践性,而且也验证了改进后遗传算法的收敛性和鲁棒性,同时得到了改进遗传算法 交叉和变异概率的调整范围。该模型和算法不仅可以提高物流中心的服务效率,而且可以为物流 中心的车辆调度方案提供支持和帮助。     

带回送和时间窗的车辆路径问题的模型及算法

在分析具有回送运输和时间窗的车辆路径问题特点的基础上，建立了该问题的优化数学模型，并通过设置与发货点距离为零的虚拟集货点使问题简化．在此基础上，构造了求解问题的改进遗传算法．在算法中，结合问题的特点设计了确保个体编码有效性的OX交叉算子，并采用基于Metropolis判别准则的复制算子，确保个体多样性和避免算法过早收敛．算例表明算法有效可行．