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.     

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。     

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.     

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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．     

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针对车辆路径问题（VRP）研究的复杂性,提出了一种新的解决方案. 首先对客户货物的配送过程建立离散事件仿真模型,在模型中,配送过程事件、资源等利用面向对象的方法进行描述,VRP问题涉及的各种约束条件在仿真流程中予以处理,所以该模型可以真实模拟复杂的车辆配送过程. 然后利用遗传算法对离散事件的仿真结果进行优化,得到了车辆路径问题的最优解. 这种将离散事件仿真和遗传算法相结合的方法可以有效克服精确算法和智能启发式算法较难解决多约束车辆路径问题的弊端. 实验结果验证了新方法的有效性和可行性,由于仿真结果详细记载了配送的全过程,因此该方法对车辆路径问题的实际应用具有一定的指导意义.     

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.     

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．     

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.     

有行驶里程限制的满载车辆调度问题

应用网络模型,对有行驶里程限制的多车场满载车辆的调度问题进行了探讨.将行驶里程限制约束转化为目标约束,建立了该约束条件下的路径选择模型;设计了基于自然数编码求解该问题的遗传算法,并用实例进行了验证.结果表明,该方法能有效地解决有行驶里程限制的满载车辆调度问题.     

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。     

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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。     

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研究了动态车辆配送优化调度问题的高效求解算法。在分析配送车辆调度中造成车辆动态性的原因的基础上,提出了一种考虑车辆故障和车辆多次巡回配送的动态车辆配送优化调度问题。在对该问题进行描述的基础上,制定了求解该问题的两阶段策略：第一阶段制定整体优化计划;第二阶段进行实时局部优化调度。设计和实现了求解该问题的两阶段算法：第一阶段采用禁忌搜索算法制定优化的配送计划;第二阶段采用局部搜索算法实时进行优化调度。既充分利用了禁忌搜索算法全局搜索能力强的优势,又充分利用局部搜索算法收敛速度快的优势。最后,通过实验计算验证了算法的良好的性能。     

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。     

随机行驶时间车辆路径问题的模型与算法

车辆路径问题是现有物流管理系统中非常重要的一个方面,许多专家学者对此进行了深入研究.到目前为止,所有这些研究都是针对确定环境下的车辆路径问题或不确定车辆路径问题中具有模糊或随机需求的问题,尚未发现有对随机行驶时间的多类型车辆路径问题进行研究.针对随机信息条件下的多类型车辆路径问题进行了分析,运用不确定规划理论建立了该问题的优化模型,并利用遗传算法对问题进行求解.通过实验证明,该模型及算法对于多类型车辆路径问题具有一定的实用价值.     

带时间窗的地铁配送网络路径优化问题

为应对人们日益增加的货物需求与货车进城难题,提出整合地铁网和道路交通网,形成以地铁列车和城市配送车辆为载体的地铁配送网络.考虑列车开行时间表、客户服务时间窗、城市配送车辆容量等限制条件,构建带时间窗的地铁配送网络路径优化模型,综合优化地铁列车班次的客户分配、出站点的客户分配及末端配送路径.设计随机变邻域的迭代搜索算法(ILS-RVND)进行求解,以成都市地铁3号线运输货物为例,验证了模型和算法的实用性和有效性.结果表明,地铁配送网络配送成本低,准时性高,配送车辆行驶距离短,能满足比货车单独配送更精准的服务需求.     

带软时间窗的混合车队车辆路线问题的模型和算法研究

将典型的车辆路线问题扩展为综合考虑了客户具有间窗约束和中央仓库拥有多种类型配送车辆的情况。在构造了问题的数学模型后,着重阐述了求解本问题的TS算法设计过程。最后结合适应性记忆过程给出了TS算法的伪代码描述和一个算法。     

求解双目标带时间窗车辆路径问题的蚁群算法

针对运输网络为多重图的双目标带时间窗车辆路径问题设计了蚁群算法.首先,建立了多重图的双目标带时间窗车辆路径问题的数学模型,提出了针对该问题解的搜索空间构建方法,定义了一种综合考虑各优化目标、时间窗和信息素等启发信息的状态转移概率公式. 为了对比说明该算法的有效性,同时设计基于NSGA-II的多目标遗传算法.针对本文算例,对蚁群算法中的各参数进行了敏感性分析,根据分析结果设定算法参数,获得了算例的Pareto最优路径集,同时与NSGA-II算法及相关文献算法针对运行时间、收敛性和群体多样性进行比较.结果显示,本文设计的蚁群算法在这3个指标上均明显优于NSGA-II算法;在相同蚂蚁数量情况下,本文的算法在收敛性和群体多样性方面优于相关文献算法.     

时间依赖型绿色车辆路径问题研究

城市配送系统中考虑交通拥堵和环境污染车辆路径问题的时间依赖性体现在：不同道路 拥堵程度下车辆运行速度不同,则不同出发时间对应的运输总时间也不同,导致运输成本和造成 的环境污染也有较大差异。因此,本文提出一个时间依赖型绿色车辆路径模型,通过优化运输路 径和出发时间降低运输成本、减少环境污染。模型的目标函数最小化包括油耗成本在内的运输 总成本,其中,车辆油耗的度量基于综合模式排放模型,其创新之处在于,定义了允许车辆在节点 处等待的情形,使车辆选择合适的时间出发以规避拥堵,即通过优化车辆路径以及路径上各节点 处的出发时间寻求成本最优的运输方案。本文提出嵌套遗传算法求解模型,外层遗传算法优化 路径,内层遗传算法优化路径上各节点处的车辆出发时间。并通过响应面分析法(RSM)调试算法 关键参数,得到适用于模型的最佳参数搭配,算法性能测试结果表明了本文算法的高效性。本文 基于污染-路径问题实验数据库进行数值实验,结果证明,允许车辆在客户处等待并选择合适时 间出发,可以在一定程度上降低燃油消耗和总成本。此外,目标函数中引入油耗要素,可以有效 降低决策方案的燃油消耗,减少环境污染。     

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。