规模车辆调度中两种算法的研究

物流配送车辆优化调度问题是物流中关键的一环,对其进行优化调度,可以提高物流经济效益、实现物流科学化。随着社会的发展,如何解决车辆的调度问题成为研究的热点。本文主要研究传统的节约启发式算法和遗传算法,指出算法各自的特点和存在的不同点。     

循环取货模式下入库道口车辆调度问题研究

在对汽车零部件物流循环取货模式及车辆调度问题分析的基础上,建立了零部件循环取货入库道口车辆调度问题的数学模型。在此基础上,用遗传算法对调度参数进行了优化。最后,通过实例计算验证了所设计的模型和算法的有效性和良好寻优性。     

基于遗传算法求解电力调度优化问题

基于我国目前电力负荷形势,针对电力紧缺的情况,建立了满足电力系统安全、公平、稳定、经济运行的电力调度优化模型。该模型是一个多变量、非线性、不连续、多约束的优化问题,传统的优化方法难以找到符合运行要求的全局最优解。本文给出基于遗传算法的电力调度优化算法且应用于我国某市电力调度中,用一个实际的运行事例证明了遗传算法在解决电力调度问题中的有效性。     

公路工程中多种资源均衡优化的遗传算法设计

利用遗传算法对公路工程进度优化中的资源均衡优化问题进行了探讨,给出了利用遗传算法对整个问题的求解设计思路,对公路工程多种资源均衡优化中利用遗传算法优化时染色体设计、优秀个体的充分利用以及遗传操作后不合理结果的处理提出了解决方法,为今后遗传算法在公路工程进度优化中的应用提供了有益的思路。最后设计了求解流程图。     

一种改进遗传算法在物流配送车辆调度中的应用研究

物流配送是物流活动中一个重要的环节,因此有必要对物流配送车辆进行优化调度,合理规划车辆的行驶路线,实现运输成本最小。首先分析传统的遗传算法求解物流配送问题的不足之处,然后针对染色体中某些需求点编号可能重复出现的情况,设计新的染色体结构,并通过基因的混合交叉方法进行基因重组。通过实例可以看出,改进遗传算法的程序通用性更好,能有效提高搜索到最优配送路径的概率。     

一类快速公交车辆调度问题算法设计与实现

该文提出了一类有发车间隔和总发车次数约束的快速公交(BRT)车辆调度问题,并建立了此数学模型。根据问题的特点设计了优化该问题的遗传算法。通过多次仿真运算,计算结果及分析表明用遗传算法优化此类调度问题是有效的。     

快递业健康发展的重要保障

正快递业是现代服务业的重要组成部分,也是推动流通方式转型、促进消费升级的现代化先导性产业,在稳增长、促改革、调结构、惠民生、防风险等方面发挥着重要作用。党的十九大为快递业高质量发展指明了方向,国务院要求坚持包容审慎监管原则,对优化快递业的政策环境,增强快递服务能力,提升快递服务质效提出了新的要求。为促进快递业健康发展,保障快递安全,保护快递用户合法权益,     

遗传算法在公路工程工期成本优化问题中的应用

利用遗传算法对公路工程工期成本优化问题进行探讨,给出利用遗传算法对整个问题的求解设计思路,在公路工程工期成本优化中利用遗传算法优化时染色体设计、优秀个体的充分利用以及遗传操作后不合理结果的处理提出解决方法,为今后遗传算法在公路工程进度优化中的应用提供有益的思路。最后设计求解流程图。     

基于遗传算法的物流配送路径优化问题研究

在建立物流本着路径优化问题数学模型的基础上，构造了求解该问题的遗传算法，并进行了实验计算，计算结果表明，用遗传算法进行物流本着路径优化，可以方便有效地求得问题的最优解或近似最优解。     

智能交通系统中的公交车辆调度方法研究

针对公交车辆调度现状及所处的运营环境 ,利用遗传算法 ( Genetic Algorithm,GA)的智能化特征 ,进行了公交车辆智能调度方法的研究。采用 GA的一点和二点交叉方式 ,确定了三种规模的不同调度方式。以北京 375路车运营线路为实例 ,得到了简洁的 GA公交车辆调度结果。仿真结果表明 ,该方法可有效地改善公交车辆运营调度优化效果 ,提高公交车辆的运营效率 ,为城市公交车辆智能化调度管理提供合理、有效的调度方法     

面向时间敏感网络的车载以太网网络架构多目标优化

车载电子电气架构的网络架构深刻影响智能网联车辆的通信安全性和确定性。针对面向时间敏感网络（TSN）的区域-功能域电子电气架构，本文首次建立了以端口数均匀、负载均衡和信息流端到端延时最低为优化目标的网络架构多目标优化框架。通过求解TSN流量调度问题获得信息流延时，将流量调度抽象为周期性车间作业调度问题（JSP），提出适用于流量调度的多种群遗传算法（MPGA），相比于传统遗传算法求解效果提高16%。为了快速求解多目标优化问题，设计了改进的快速非支配排序遗传算法（NSGA-II），通过引入迭代因子和拥挤因子对算法进行自适应交叉变异概率改进，优化效率提高了25%。仿真验证了多目标优化框架的有效性并为面向TSN的车载以太网网络架构优化提供了一种设计思路。     

基于车联网及云计算的电动物流车智能调度算法

考虑到轻型电动货车作为未来城市内物流运输的主要载体,以及云计算和车联网在物流行业的应用,在对物流企业调研的基础上,研究了未来电动车作为城市货运物流的调度问题。区别于已有研究成果将车辆装配与路径规划分开进行优化的研究思路,基于未来物流企业将普及云计算平台及车联网技术的假设,构建了包含货物装配及车辆路径规划一体的调度模型。根据企业物流调度的实际需求,改变了以往以单一节点为中心的路网结构,构建了更加符合实际的全连通路网结构。提出采用平均道路运输成本、平均车辆装卸成本、仓库的仓储成本、仓储的均衡度,货物运输的剩余时间等5个量化评价指标对调度结果的优劣进行评价;在调度建模的基础上,提出了一种新型实用的基于车联网及云计算平台的电动车物流的多目标优化调度算法,用于对调度模型的求解。为验证模型的有效性及算法正确性,生成了不同规模的数据集进行测试。首先在小规模数据上验证了模型与算法的正确性,然后在大规模不同调度请求下,对比智能调度算法与当前物流企业普遍采用的人工调度算法,在不同仓库的仓储能力与车辆的运输能力的比值、不同调度车辆数量、不同仓储节点数量下的调度情况。100组随机数据的平均调度结果分析表明:智能调度算法调度指标均优于人工调度算法。     

“网购季”物流战为商用车送商机

<正>伴随"双十一"及圣诞节、元旦等节日的到来,传统网购将迎来高峰,快递企业也陆续吹响备战的"冲锋号"。商家为这场"盛宴"准备了丰盛的"大餐",而将"大餐"送到充满期待的消费者手中,物流是重要环节。电商市场的火爆,带动了快递行业的高速发展;快递业的快速发展也为物流运输车辆的增长带来很大发展空间。快递业物流运输车辆成商用车增长点众所周知,经济越发达的地方,物流业的发展就越快,而其对应的物流用车市场也就越活跃。目前,     

货运车辆优化调度方法

首先介绍货运车辆调度问题的分类，根据问题的不同性质将货运车辆优化调度分为满载和非满载调度，有时间要求和无时间要求的调度等多种类型。然后，详细介绍求解货运车辆优化调度问题常用的启发式算法、神经网络方法和遗传算法的原理、模型和求解过程。还根据深圳市科技园的实际路网图，采用神经网络的方法对运输车辆优化调度进行试验研究，给出试验结果。本文所论述的方法对于实际的货运车辆调度问题具有指导意义。     

一种基于遗传算法的副本优化问题求解方法

针对分布式存储系统中的副本优化问题,本文提出一种利用遗传算法进行求解的方法。首先对副本优化问题进行了数学描述和建模,其次介绍了如何设计遗传算法中的编码、适应度函数以及选择、交叉和变异方法,最后通过实例进行了验证。结果表明,该方法能有效求解副本优化问题。     

遗传算法在有竞争的物流配送中心选址中的应用

在分析有竞争的物流配送中心选址特点的基础上,引入了一种有竞争的物流配送中心选址模型。由于该模型是一个组合优化问题,具有NP难的性质,用常规算法对其进行求解时,经常会陷入局部优化解。针对这一情况,提出一种求解该模型的混合遗传算法,该算法主要利用Drezner算法的局部搜索性能来提高遗传算法的寻优能力。研究结果表明该算法能很好地处理有竞争的物流配送中心选址问题。     

基于多目标优化与遗传算法的公交调度模型

结合地区公交现状制定合理的公交调度机制,对于公共交通发展有着重要的现实意义和指导价值。本文以公交公司运营成本和乘客出行成本最小化为目标函数,考虑车辆核载、出行时间等约束条件建立多目标优化函数,构建城市公交调度模型。然后采用遗传算法进行求解,并以黄骅市6路公交进行模型检验。研究表明,优化后的公交调度机制能够有效降低公交公司的运营成本和乘客出行的时间成本。     

高效配件运作中的物流运输优化探讨

根据售后配件供应运作的实际情况建立了对应的配件物流运输优化(VSP问题)模型,探讨了相应算法,为企业降低物流成本、提高工作效率提供了科学方法,同时为汽车企业售后配件供应建立配送运输调度系统提供了依据,对大型汽车企业售后配件供应的物流运输优化工作具有实用和指导性意义。     

路面结构遗传算法优化

遗传算法是建立在自然遗传学机理基础上的参数搜索方法。文章介绍了遗传算法在路面结构参数求解中的应用,利用遗传算法对路面结构进行优化,并成功求解了沥青路面结构非线性优化设计模型,实例结果表明该法具有节省时间,优化结果准确并可以降低预算造价。研究成果对改善路面设计方法,降低工程造价,避免和减少工程病害具有积极的作用。     

基于中心分拨模式的多车场集送货一体化车辆优化调度方法

基于中心分拨理论的运输模式被很多大型物流企业所采用。因此研究其优化调度方法以确定各发车城市及车辆行驶路径。针对该优化问题建立数学模型及其求解框架,并利用改进的节约法求解,对得到的结果采用2-opt搜索算法进行修正。通过计算实例,说明了数学模型和求解方案的有效性。