求解带硬时间窗车辆路径问题的改进UMDA 算法

针对带硬时间窗的车辆路径问题(VRPHTW)求解,提出了一种混合单变量边 缘分布算法(hybrid UDMA,hUDMA),改进了基本UMDA的概率模型.统计节点按路径分 布的概率,使其能够在解空间上找到节点-路径的分布关系,提高了UMDA的全局搜索 能力.采用两阶段插入法进行最佳节点搜索和路径分配完成UMDA采样操作,通过种群 进化来获取最优解.计算Solomon 100 客户的6 类问题56 个算例的实验结果表明：在最优 解的取得方面,C类算例能够全部取得最优解,R、RC类算例能以50%左右概率取得最优 解;在平均误差方面,C类算例计算结果与已知最优解一致,R、RC类算例计算误差率与 已知最优解比较接近,平均误差率为1.03%.     

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...     

策略性库存路线的PPSA算法

总结了Larson的SIRSA(Strategic Inventory and Routing Saving Algorithm)启发式解法,针对其补充周期短的缺陷,提出了以库存补充周期和补充阶段为变量的PPSA(Period and Phase Saving Algorithm)启发式解法。计算结果表明,当车辆每作业一次能补充的客户数较多,且客户间最大的可能补充时间间隔差别较大时,PPSA算法对车辆的需求明显少于SIRSA算法。     

Two-Phase Algorithm for Multi-warehouse and Multi-task Based Logistics Delivery

To a scaled logistic company, assigning is an important part of logistic, and further development will make the optimized assigning of multi-warehouse and multi-task possible. This paper provided a two-phase multiwarehouse and multi-task based algorithm which has two phases. In the first phase, it combines sweep algorithm,saving algorithm and virtual task point to present a method. And in the second phase it provides an algorithm for the arrangement of goods loading which is based on the constraints of time-window and attributes of goods and vehicle. It uses the computing results of the first phase to form more detailed delivery scheme based on the constraints of time-window and attributes of vehicle and goods.     

一种基于时空距离的带时间窗车辆路径问题算法

带时间窗的车辆路径问题是典型的NP难题,一种常用的求解方法是先对顾客分组,后进行路径优化的两阶段启发式算法. 传统算法在顾客分组时主要考虑顾客的空间位置关系,但是忽略了顾客对服务时间窗口的要求. 本文同时考虑顾客的时间和空间特性,提出了一种基于时空度量的顾客分组方法. 在路径优化阶段,本文提出了一种禁忌搜索算法来进行求解,该算法中禁忌的对象不是解,而是这些解的目标函数值的区间,以便于提高收敛效率. 作为验证,本文以Solomon标杆问题集为算例进行演算,结果表明,在窄时间窗约束下,基于时空距离的两阶段启发式算法明显优于基于空间距离的算法,且部分算例的解达到了国内外已发表的最好解.     

基于车载通信实时交通信息的城市道路路径选择方法

为车辆出行规划最优路径是智能交通系统（ITS）的一个重要研究目标.本文根据有效的实时交通信息提出一种车辆路径选择机制,这种机制包括两个阶段.第一阶段,由有线或无线传输设备和车载通信设备组成的交通信息系统（TIS）,收集用于车辆出行导航的实时交通信息数据,并将其存储至交通信息中心.第二阶段,利用有效的实时交通信息,提出两种基于Dijkstra 的路径选择算法,即一步路径选择和逐步路径选择.前者在整个车辆出行过程中,仅在其出行开始阶段单次计算通往目的地的最优路径.逐步路径选择在每个交叉口都实时更新并计算通往目的地的最优路径,并提出使用两种新优化方法以避免算法形成环路.利用NCTUns 6.0 进行路网仿真,结果表明两种算法都借助于实时交通信息,且逐步路径选择优于一步路径选择.     

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.      

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。     

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针对一类动态车辆路径问题,分析4种主要类型动态信息对传统车辆路径问题的本质影响,将动态车辆路径问题(Dynamic Vehicle Routing Problem, DVRP)转化为多个静态的多车型开放式车辆路径问题(The Fleet Size and Mixed Open Vehicle Routing Problem, FSMOVRP),并进一步转化为多个带能力约束车辆路径问题(Capacitated Vehicle Routing Problem, CVRP),基于CVRP模型建立了DVRP模型;然后,在分析DVRP问题特点基础上,提出两阶段算法,第一阶段基于利用K-d trees对配送区域进行分割的策略,提出了复杂度仅为O(nlogn)的快速构建型算法,第二阶段通过分析算法搜索解空间结构原理,设计混合局部搜索算法;最后,基于现有12个大规模CVRP标准算例,设计并求解36个DVRP算例。求解结果表明了模型和两阶段算法的有效性。     

一类动态车辆路径问题模型和两阶段算法

针对一类动态车辆路径问题,分析4 种主要类型动态信息对传统车辆路径问题的本质影响,将动态车辆路径问题(Dynamic Vehicle Routing Problem, DVRP)转化为多个静态的多车型开放式车辆路径问题(The Fleet Size and Mixed Open Vehicle Routing Problem, FSMOVRP),并进一步转化为多个带能力约束车辆路径问题(Capacitated Vehicle Routing Problem, CVRP),基于CVRP模型建立了DVRP模型;然后,在分析DVRP 问题特点基础上,提出两阶段算法,第一阶段基于利用K-d trees 对配送区域进行分割的策略,提出了复杂度仅为O(nlogn)的快速构建型算法,第二阶段通过分析算法搜索解空间结构原理,设计混合局部搜索算法;最后,基于现有12 个大规模CVRP标准算例,设计并求解36个DVRP算例.求解结果表明了模型和两阶段算法的有效性.     

考虑随机需求和时间约束LIRP联合协同优化

针对多节点多层次多功能的供应链管理中整体效益亟待提高的问题，结合某连锁超市的单一供应商、多分销中心、多零售店所构成二级分销网络，建立以系统总成本和供货时间为目标的多目标选址-库存-路径问题（location-inventory-routing?problem，LIRP）集成规划模型. 利用线性加权法将其转化为单目标规划模型，提出遗传算法和节约里程法相结合的两阶段启发式算法并求解模型，第1阶段用遗传算法求解选址-库存问题，第2阶段用节约里程算法求解车辆路径规划问题. 并结合某连锁超市实例，对不同总成本权重下的不同决策方案的分销网络进行LIRP集成优化，优化后的系统方案比原文献的总里程减少了3 606.9 km，系统总成本减小了6 526.2 元，缺货成本降低了124.6 元，只有19.7元，验证了模型和算法的有效性.      

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.     

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.     

基于可信性测度的模糊车辆路径问题

车辆路径问题(VRP)主要用来寻找有效路径。车辆的起始点都是位于交通中心的仓库,通过车队运输来满足客户对商品的需求。文中介绍不确定条件下的车辆路径问题,即客户的服务时间窗是模糊的。设计一个基于可信性测度的模糊车辆路径模型,并通过模糊模拟和遗传算法的混合智能算法进行求解。最后,结合一个实例说明该模型的应用性和可行性。     

汽车防抱死制动系统方向稳定性控制方法

为了保持汽车紧急制动时的方向稳定性,提出了控制前轮制动轮缸压力差的控制方法.将防抱死制动系统的控制过程分为首次控制和常规控制,首次控制在保证车轮不抱死的情况下,利用前轴两侧轮速差辨识路面;常规控制根据辨识结果,在单一附着系数路面下采用前轮增压同步控制,后轮独立控制,在分离附着系数路面下采用前轮修正低选控制,后轮独立控制.根据国家标准规定试验方法和流程,在试车场进行了4种典型路面上的制动试验,试验过程中车辆的方向盘修正角在2 s内均小于30,远小于国家标准规定的120,表明了控制方法的有效性.      

考虑时空相异的危险品运输车辆安全调度

为确保危险品运输车辆间的安全距离, 从时空角度优化了危险品运输车辆的行驶路径和发车时间间隔; 分析了危险品运输车辆发生事故对其他车辆的影响及其与时空距离的关系, 提出了危险品运输车辆间时空安全距离评价方法, 并以时空安全距离为约束, 提出了车辆安全出发时间间隔计算方法; 建立了满足时空相异约束的危险品运输车辆调度模型, 设计了用于生成车辆调度时刻表的两阶段求解方法, 第1阶段采用NSGA-Ⅱ算法优化车辆行驶路径, 第2阶段分别设计了遗传算法和基于插入思想的近似算法以优化发车时间间隔; 为了验证车辆调度模型与算法的有效性, 对比了每个阶段中不同算法的优劣, 并分析了危险品事故影响系数和事故影响接受度对车辆调度结果的影响。研究结果表明: 提出的方法可针对不同危险品事故影响系数获得危险品运输车辆调度时刻表, 生成的车辆调度时刻能够保证车辆在行驶过程中始终保持安全距离; 遗传算法和近似算法获得的平均运输总时间分别为2.45和2.49 h, 表明近似算法获得的解劣于遗传算法, 但运行时间仅为遗传算法的1/10 000~1/5 000;危险品事故影响系数或事故影响接受度越小时, 车辆发车时间间隔越大, 导致运输总时间变长; 考虑时空相异性的车辆调度可以弥补相异路径方法仅从空间上考虑相异性的不足, 同时能够避免采用相异路径方法可能遗漏最佳运输路径的问题。      

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.     

时变单车路径问题建模及算法设计

讨论了一类时变单车配送路径优化问题。综合考虑车辆行驶速度随时间、路段不同而变化的特点,及车辆为多条路线上的客户提供服务时对车辆路径优化的影响,建立了以配送完成时间最早为优化目标的时变单车配送路径优化模型。在行驶时间满足FIFO规则下,设计了基于Inver-over操作的PSO启发式算法及满足贪婪配送策略下的动态规划精确求解算法,并讨论了增加贪婪补货策略的单车配送路径问题解与原问题解的关系。最后分别用两种算法对算例进行求解,并通过对求解优化结果及计算时间的对比分析验证了IOPSO算法的有效性。     

高速公路ETC客户细分方法研究

应用大数据技术,提出一种基于车辆通行特征的ETC客户细分方法.构建了ETC客户细分指标体系并利用ETC收费数据提取了最近消费间隔、年通行频次和年消费金额等细分指标;为克服大数据聚类的失效问题,结合CLARA算法完成了ETC客户全样本数据聚类分析;建立了ETC客户细分决策树并提取出细分规则,最终实现了ETC客户星级评定.分析结果表明,本文提出的ETC客户细分方法能够解析各类客户通行特征、当前价值和增值潜能,可为高速公路运营管理单位探索ETC客户精准营销和分级费率优惠提供创新思路,同时可为进一步提高ETC客户规模和支付比例、提升ETC管理决策水平提供理论支持.     

考虑城市干道车队运行特点的交通信号协调控制算法

为建立交通信号协调控制算法并确定其适用条件,考虑车队离散、车辆转出、下游交叉口排队长度3个因素,在分析罗伯逊离散模型的基础上,提出了交叉口协调相位车流到达图式的预测方法,并根据车流到达时刻与协调相位绿灯启亮、结束时刻的关系,建立了协调相位车流延误的计算模型;以交通控制子区内各交叉口协调相位车流总延误最小为优化目标,以相位差为优化变量,设计了信号协调方案优化算法.仿真结果表明:与改进数解法相比,该算法降低了协调相位车流延误7.4%;随着交叉口间距、转出车辆数、下游排队长度的增加,信号协调控制效益逐渐下降.