An Effective Hybrid Optimization Algorithm for Capacitated Vehicle Routing Problem

IntroductionVehicle routing problem(VRP)is a well-known combinatorial optimization problem and isalso a focal problem of distribution managementwithin the area of service operations managementand logistics.Capacitated vehicle routing problem(CVRP)is a very hard vehicle routing problem.The problem is to simultaneously determine theroutes for several vehicles from a central depot to aset of customers,and then return to the depotwithout exceeding the capacity constraints of eachvehicle.In prac…     

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在详细分析遗传算法的局限性的基础上，构造了一种基于遗传算法和禁忌搜索算法相结合的、用于求解车辆路径问题的混合遗传算法。这种混合遗传算法主要是将禁忌搜索算法嵌入到遗传算法中的变异操作与最优解判定之间，可以有效地避免遗传算法易出现“早熟”收敛的问题。然后，分别用混合遗传算法和遗传算法对同一实例进行求解，并对求解结果进行对比分析。结果表明该混合遗传算法的求解结果比遗传算法收敛速度快，更加接近最优解。     

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.     

改进的粒子群算法在VRP中的应用

提出一种新的求解VRP问题的粒子群算法,该算法通过引入随机交换序、PMX算子使粒子群算法能更好地求解VRP问题。经过实例验证,该算法是解决VRP问题的有效算法。     

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.     

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.     

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...     

带回程的车辆运输路径优化及定价模型

本文针对物流企业在定价时存在的问题,研究了带回程车辆的运输路径优化及定价模型,采用改进的遗传算法求解,并给出算例,从而得到承运者的最低运价,以期为物流企业提供科学的决策依据。     

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。     

车辆路径问题的混沌粒子群算法研究

针对车辆路径问题中单仓库非满载这一基本类型的具体特性,设计了一种混沌粒子群算法;利用混沌系统的随机性、规律性和遍历性初始化粒子,大范围覆盖车辆路径问题的解空间,加强算法最优路径的搜索能力;通过在求解过程中的次优路径处施加混沌扰动,使算法放弃当前求解的路径,避免结果为次优解.并通过试验验证了该算法在车辆路径问题中具有很强的寻优能力.     

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。     

基于混合遗传算法的物流配送模糊车辆调度问题研究

在同时考虑物流配送总费用和服务水平的基础上,建立适合物流配送模糊车辆调度问题的数学模型.并且采用期望值选择法,将爬山法与遗传算法相结合,构造了求解该问题的混合遗传算法.研究表明,用该算法求解物流配送模糊车辆调度问题,能够很快收敛到满意解.     

求解不确定车辆数车辆调度问题的混合算法

针对不确定车辆数的车辆调度问题,建立了使用配送车辆数最少和总行驶距离最短的双目标数学规划模型.在分层序列法思想的框架内,提出一种分两阶段求解的混合算法.基于改进的粒子群算法进行车辆的分配,获得完成任务集所使用的最少车辆数,把粒子群的优化方案转化为禁忌算法的初始解进行路径的优化,以使车队完成给定的配送任务集所花费的成本最少.通过实例求解结果对算法进行了总结分析.     

遗传算法在车辆路径问题中的优化

关于遗传算法的车辆路径优化问题,已经提出过多种思想方法,虽然有些也有实验结果,但仍大有改进余地。针对具体的车辆路径优化问题,对传统遗传算法作了多处关键性改进。针对多客户点基本均布于物流中心的特点,作初始群优化,降低交叉率,提高变异率,简化繁琐的染色体修正计算,极大地提高了寻优速度,减少了遗传操作的数量,为多计算点的遗传操作提供有力的支持。     

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。     

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在物流活动的商品配送运输中，由于受不确定因素的干扰，对配送车辆调度的适时性造成了很大影响，从而增加了配送成本和降低了配送的服务质量。本文考虑客户对配送时间的要求和车辆行驶时间的不确定性，建立了以车辆配送总行驶距离最小化为目标的机会约束规划模型，并构造了求解该模型的单亲遗传算法，通过实例对模型求解，结果表明，该算法是很有效的。     

空车配货VRP问题的路径匹配算法

针对现有VRP（Vehicle routing problem）问题的精确解法和启发式算法应用于空车配货信息检索时的局限,引入图的概念,提出了一个基于交通路网的路径匹配算法,给出了算法复杂度分析。该算法利用交通路网中各结点之间的距离关系,检索给定起讫点间及起讫点与各自邻近结点群之间存在的配货信息,同时规划出收益费用比最优的行驶路径,并能根据配货行驶路径的特点对检索出的所信息进行分析、评价和优选,以方便空车配货组织。最后用一个仿真实例验证算法的有效性。     

带时间窗的多行程交换箱甩挂路径优化

针对市区-近郊的同城物流配送系统,为尽可能降低物流运输成本的同时提高客户满意度,研究带时间窗的具有多行程的交换箱甩挂运输问题. 在配送系统中,配送车辆从配送中心出发将货物运往各个客户点,由于道路条件的限制,客户点分为只允许小型卡车配送的限制点客户和卡车或带交换箱拖车的整车都可为其配送的灵活点客户. 在客户时间窗和多行程的约束条件下,建立以成本最小为优化目标的基于交换箱甩挂的路径优化模型,提出装箱算法与遗传算法混合的启发式求解算法. 算例验证了所提出算法的有效性,为带交换箱的甩挂车进行物流配送提供一定的决策指导和参考意见.     

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基于遗传算法的车辆路径优化问题，虽然已经被提出过多种思想方法，但仍有较大的改进余地．而且具体的车辆路径优化问题，往往在时间和路程两方面都有限制和要求，而在这方面的研究相对较少．针对这种问题，在传统遗传计算基础上，加入了时间约束算法，对算法的实时实现作出保证；同时根据客户点的位置改进初始群，提高了变异率，减少低效计算，极大提高了寻优速度，为多计算点的遗传操作提供有力的支持．计算机仿真实现的结果和物流公司的实际运作都证明了算法的有效性．     

改进的遗传算法在车辆路径问题中的应用

通过对车辆路径问题的深入分析,针对遗传算法中“种群多样性”和“选择压力”两个最重要因素,对“交叉算子”和“变异算子”进行了改进,并和一般的遗传算法进行了比较,通过计算结果证明：在算法性能方面,改进的算法收敛速度较快,所求得的最优解质量较高,且计算结果稳定;在车辆配送路径方面,改进算法得到四条最优配送路线,并且四条线路没有交叉,完全形成回路,又同时满足车辆满载率的限制,而一般的遗传算法得到五条配送路线,最低装载量仅为3．1t,并不能达到车辆相应的满载率,因此,改进的遗传算法明显优于传统的遗传算法．