城市交通车辆模糊路径的柔性选择策略

基于有限理性的思想,通过引入决策者主观偏好的概念,阐述了给定时间约束下车辆模糊路径的柔性选择策略;建立了该问题的模糊机会规划模型,并给出了一种启发式算法.以最小化剩余旅行距离为目标,用随机模拟方法探讨了决策者主观偏好值P＊对最终目标的影响.结果表明,约束时间一定时,在特定的路网中,存在最优的P＊值.     

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。     

有偏好的多属性灰色关联路径选择模型

路径选择模型是动态交通诱导的核心问题.针对出行者不同偏好及路径属性不 完全确定条件下,提出了一种路径属性为区间值的有偏好路径选择模型.建立了以交通拥 挤程度、行程时间、行程距离和行程时间可靠性为属性的路径选择指标体系,给定路径属 性的区间值及出行者偏好值,计算每条路径客观信息与主观偏好的灰色关联系数.为了减 少主观偏好与客观信息的偏差,构建了单目标最优化模型,得到路径属性的权重值,进而 求得各路径主观偏好与客观信息的关联度,并根据关联度大小进行排序.最后以福州三坊 七巷交通网络为例,给出路径选择实例.结果表明该方法简单有效.     

带模糊预约时间的动态VRP的插入启发式算法

为有效解决动态环境下考虑顾客偏好的车辆路径优化问题,在对反映顾客偏好的模糊预约时间以及具有模糊预约时间的动态车辆路径问题进行简单描述的基础上,给出了该问题的求解思路,即当新顾客出现时,在保证车辆运载能力和服务时间的可行性的前提下,由最佳车辆在最合适的时间为该新顾客服务.基于此思路,设计了由前后双向可推的推-碰过程确定最佳服务时间的插入启发式算法.在该算法中,通过对顾客的服务时间的前推或后推,确定能使所有顾客的综合满意度达到最大的服务时间调整方案.同时,通过综合考虑顾客满意度、车辆行驶距离和车辆等待时间等因素,使由于新顾客的加入而引起的综合成本增加值得以优化.最后,给出了一个算例,以说明该插入启发式算法求解考虑顾客偏好的动态车辆路径问题的有效性.     

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.     

综合运输网络上多货类流量最短路分配

针对综合运输网络资源合理配置的需求,分析了综合运输网络上影响路径选择行为的用户偏好体系,并将其概括成客观类、主观类和调控类。在给出选择偏好在路径选择模型中的表达方法基础上,阐述了采用改进的最短路加载方法进行多货类运输流量分配的思路和执行流程,并面向可持续发展政策导向的运输网络规划,引入"诱导参数"对处于合理路径集中的联合运输路径进行优先选择。最后通过算例分析了不同"诱导参数"对双货类网络流量分布的影响,从政策调控的角度为综合运输网络宏观布局的评价模型提供理论参考。     

带模糊需求的多类型车辆路径问题研究

针对模糊需求信息条件下的多类型车辆路径问题进行了分析,运用模糊数学的可能性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.     

有偏好的交通网络路径选择模型

在城市交通网络中,已知路径的时间属性与费用属性,分析了出行者对路径有、无主观偏好时的路径选择问题。当无偏好时,利用信息熵理论和多属性综合决策方法给出了获得路径综合属性值的计算模型;当有偏好时,对不同的路径通过互反判断矩阵给出主观偏好,然后利用互反判断矩阵之间的偏差建立关于属性权重向量的优化模型,并采用解析的方法对模型进行求解,得到每个属性的权重,从而进一步计算出每条路径的综合属性值,属性值最大的路径为最优路径。分析结果表明:在无偏好时最佳选择路径2的综合属性值为0.918;在有偏好时最佳选择路径4的综合属性值为0.965,与无偏好的相差较大,且6条路径的选择次序不同。可见,出行者的主观偏好对路径选择结果有较大的影响。     

一种基于决策者风险偏好的危险品运输路径优化问题研究

在现实情况中,决策者风险偏好的差异性往往会对危险品运输路径优化产生影响。本文将决策者的风险偏好分为远期风险厌恶型、近期风险厌恶型和风险中性三种类型,将决策者风险偏好下的路径风险值、运营时间和运营成本的最小化作为危险品运输路径优化问题的目标函数,依此建立多目标决策模型。通过选择合适的加权开方乘方数将多目标决策模型中的目标函数转化为单目标函数,然后用标号算法求解最优折衷解,最后通过实例进行编程计算,验证了模型和算法的有效性。     

基于灰色模糊综合评判的最优路径选择

驾驶员在车辆的行驶过程中起主导作用,不同的驾驶员有不同的偏好,同时,对道路也有不同的要求。根据驾驶员的偏好和路径选择要求,从6个方面进行考虑,运用灰色模糊综合评判方法为驾驶员进行最优路径选择。并通过实例证明该方法的有效性和适用性。     

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。      

同时带送货和取货的农村邮政车辆运输优化分析

全球范围内的物流产业飞速发展,现代农村物流是现代物流的一个重要分支。中国邮政具有其他物流企业所不具备的优势,中国农村物流的发展必须依赖中国邮政这种完善的物流基础设施才得以取得快速的发展,才能满足日益增长的农村运输量的需求。在研究农村邮政车辆运输优化问题时,把研究重点放在车辆路径的优化选择上,这样可以使得车辆总的运输距离最小,进而使农户的购买费用和涉农企业的成本最小。     

考虑出行者不同理性程度的拥堵交通流分配方法

为研究出行者感知偏好对交通分配结果的影响,本文构建了微观路径选择模型,提出拥堵条件下受路段通行能力限制的交通分配算法。引入出行者决策过程中的后悔和无差别化阈值,考虑出行时间和排队时间的心理感知差异,构建不同理性程度下的路径选择概率模型。在集计水平上,考虑当前路段及其上下游路段通行能力限制、路段车辆空间排队和溢出,提出路段车流量流入、流出的修正方法。采用增量加载分配方法,研究路段车辆的消散特性,再现了从个体路径决策到宏观路网状态的演化过程。基于Nguyen-Dupuis仿真网络,比较不同算法下各路段的拥堵车辆和各路段车辆流入、流出情况。结果表明：出行者个人偏好感知会显著影响拥堵路段的成本函数,是出行者路径选择的关键因素,但是出行者个人偏好对非拥堵路段的车辆流入、流出影响较小;考虑个体偏好的交通分配方法能降低路网的平均饱和度。本文提出的考虑有限理性的拥堵交通分配方法可应用于拥堵路网的交通诱导,有利于促进道路资源的合理利用。     

危险废物回收物流的选址-路径多目标模型

本文构建了一个危险废物回收物流系统选址-路径问题的多目标改进模型.该模型特别考虑了废物类型与运输车辆的多样性,废物与运输车辆的相容性,并采用暴露人口吨数表示风险,以最小化最大风险区域代表风险公平性优化目标.同时,该模型主要确定了回收中心的位置,回收中心配备的运输车辆类型,以及各类危险废物的车辆运输路径.针对所建立的多目...     

拉格朗日松弛启发式算法求解时空网络下的弧路径问题

为减少车辆调度成本,优化车辆运输路径,在时空网络中研究路段作业车辆的弧路径问题;考虑道路出行的时变性,利用车辆运行的时间、空间特征,构建时间-空间网络,建立弧路径问题的时空网络流模型;设计了拉格朗日松弛启发式算法,引入拉格朗日乘子松弛耦合约束,构建拉格朗日松弛问题;进一步通过拉格朗日分解,把松弛问题分解为单车最短路问题;用次梯度算法更新乘子,求解拉格朗日对偶问题,并更新原问题最优解的下界;使用启发式算法获得可行解,并更新原问题最优解的上界;用六结点运输网络和Sioux-Falls网络下的算例对算法进行实证分析。计算结果表明:六结点运输网络中6个算例的上下界间隙值等于0或接近0,Sioux-Falls网络中算例2的间隙值为0.02%,其余5个算例的间隙值等于0,均可以得到质量较高的近似最优解;在最复杂的算例(15辆车,70个任务)中,算法在可接受的时间内也得到了间隙值为0的解,找出了最优的车辆路径;随着迭代次数的增加,拉格朗日乘子会逐步收敛到固定值;当车辆容量从50增加到100时,最优解从52下降到42,说明在任务数和车辆数一定时,适当增加车容量可以降低运营成本。可见,与商业求解器相比,拉格朗日松弛启发式算法的间隙值更小,求解质量更高,可以更有效地求解弧路径问题。      

基于驾驶员偏好的最优路径选择

现实生活中,驾驶员往往依据自身偏好来选择路径,对不同的路径属性有不同的要求,且对其属性值存在一个可接受范围,而不是一个精确值. 本文对存在驾驶员偏好的最优路径选择问题进行了研究,提出了一种能够综合反映驾驶员偏好的最优路径选择方法. 首先基于可能度和区间数相离度的多属性决策方法,建立驾驶员偏好与路径属性总偏差最小的优化模型,并解出路径属性权重;其次算出各路径的综合属性值,建立路径间的可能度矩阵及其排序向量,据此选出最优路径;最后以算例进行验证,结果表明本文给出的路径选择方法具有很好的可行性和适用性.     

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现实生活中,驾驶员往往依据自身偏好来选择路径,对不同的路径属性有不同的要求,且对其属性值存在一个可接受范围,而不是一个精确值. 本文对存在驾驶员偏好的最优路径选择问题进行了研究,提出了一种能够综合反映驾驶员偏好的最优路径选择方法. 首先基于可能度和区间数相离度的多属性决策方法,建立驾驶员偏好与路径属性总偏差最小的优化模型,并解出路径属性权重;其次算出各路径的综合属性值,建立路径间的可能度矩阵及其排序向量,据此选出最优路径;最后以算例进行验证,结果表明本文给出的路径选择方法具有很好的可行性和适用性.     

带时间窗车辆路径问题的启发式遗传算法

为了在运输生产中按时间要求合理安排车辆路径,建立了带时间窗车辆路径问题数学模型,用启发式遗传算法进行求解。先构造染色体,产生初始群,再对其进行优化,根据个体生存能力的体现进行性能估计,并计算优化值。运用VisualBasic编写相应计算程序,设定迭代代数为100,运算次数为10次,对有时间窗限制的有1个中心仓库与8个分仓库的实际问题进行求解。模拟结果显示需要3辆车按照3条运输线路进行物流配送服务,总运行距离为483km,总运行时间为15.55h,车辆未出现闲置时间,且全部仓库得到及时服务。可见启发式遗传算法有效、可行。     

逆向物流车辆配置及路径优化研究

运输是逆向物流活动中的重要组成部分,而如何有效地配置回收物品的车辆和选择合理 的路径,则是降低逆向物流运输成本的关键.首先结合逆向物流自身的特点,在介绍了逆向物流的内涵、逆向物流车辆配置及路径问题的基础上,建立了逆向物流车辆配置及路径问题的模型和相应的约束,并使用以上方法对逆向物流车辆配置及路径问题进行了具体的算法设计和相应约束条件下的改进,然后利用算例进行验证.     

基于大数据平台下的物流配送车辆路径问题研究

利用大数据平台对多源大量数据进行实时计算处理的优势,考虑具有载重限制、运输路径限制且带时间窗限制的路网中物流配送车辆路径问题,建立以配送时间最短和配送成本最低为目标的数学模型.构建大数据下的多源信息分析处理平台构架图以获取实时交通信息,根据实时路况环境,对配送车辆的路径进行优化.通过利用大数据平台Hadoop中的MapReduce编程模型进行遗传算法并行化设计并求解.结果表明:利用大数据平台进行遗传算法并行化设计能有效求解多目标配送车辆路径问题,创新性地对车辆路径问题进行研究,具有解决实际问题的积极意义.