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。     

广义超立方体网络容错路由算法

基于广义超立方体图的局部连通性概念，讨论了具有局部连通性的广义超立方体网络的容错路由算法，一个局部连通的广义超立方体网络可以容许大量的错误结点比较均匀地存在于多个广义子立方体而仍保证其全局连通性．对失效结点比较集中的情况，给出了路由算法。     

成都市域轨道交通线网互联互通的创新实践

为实现城市空间向外持续扩展后的市域范围内快速直达,需要对市域轨道交道网络的互联互通和跨线运营进行研究。通过总结成都市域轨道交通线网的互联互通规划和设计经验,提出了“X”型、“Y”型和“∞”型等3种互联互通运行交路,以及与之相对应的接轨站配线设计方案,并提出了互联互通对供电、通信、信号等相关专业的配置要求。     

城市轨道交通中间折返站折返模式分析

在中间折返站进行折返作业的列车,与长交路列车会产生进路干扰,通过研究采用嵌套交路和衔接交路对折返模式的影响,分析各种折返模式的折返能力,最后得出结论:在嵌套交路情况下,站前折返(包括站前渡线折返和站前横列式折返线折返)的干扰强度和干扰概率都比站后折返线折返要小;站前单渡线和交叉渡线折返均存在一定的安全隐患,因此在实际工程中一般采用站前横列式折返(包括三线双岛式和一岛一侧式站台站型),其折返线当列车出现故障时兼作临时停车线,具有各方面的优点.     

铁路货运机车动态周转与运用优化方法研究

从动态角度出发优化编制铁路货运机车周转与运用计划对于提高机车日常工作效率、及时配备牵引动力具有重要意义。本文以编制高效的日计划机车周转图为目标,综合兼顾机车调度过程中整备、检修、备用等因素,针对任意机车交路建立多层次连续型时空网络,从而将铁路货运机车动态周转与运用问题转化为时空网络中机车走行径路的选择问题。采用弧-路模型思想为其中任意一台机车生成可选径路集,构建相应的径路优化模型,应用遗传算法对模型求解,形成一套解决铁路货运机车动态周转与运用问题的理论优化方法。最后,通过算例验证模型与算法的合理性及有效性。     

运用策略路由解决网络多出口问题

为了减轻互联网经营中的流量成本压力,可以租用网通、电信的第三方通道。为了克服网通、电信之间的互联瓶颈,采用策略路由,判断数据包的源地址、目的地址,从而实现流量智能转发。     

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研究在具有过去的统计信息及实时信息条件下的交通网络上的路径生成问题 我们假定路段通行时间具有一定的概率分布，这一分布从过去的统计数据得到，而当旅行者到达某一节点时，以该节点为起点的路段的通行时间作为实时信息被告知。在以上条件下，我们给出一种自适应算法来实时地生成一条路经，使得在某一预定时刻以前到达目的地的概率最大这个概率是衡量路径的时间可靠性的尺度，因而我们称相应算法为reliable routing algorithm。与之对应，我们注意到在以往的研究中，衡量路径优劣的有平均通行时间长短等等尺度。     

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．     

The fleet size and mix pollution-routing problem

This paper introduces the fleet size and mix pollution-routing problem which extends the pollution-routing problem by considering a heterogeneous vehicle fleet. The main objective is to minimize the sum of vehicle fixed costs and routing cost, where the latter can be defined with respect to the cost of fuel and CO₂ emissions, and driver cost. Solving this problem poses several methodological challenges. To this end, we have developed a powerful metaheuristic which was successfully applied to a large pool of realistic benchmark instances. Several analyses were conducted to shed light on the trade-offs between various performance indicators, including capacity utilization, fuel and emissions and costs pertaining to vehicle acquisition, fuel consumption and drivers. The analyses also quantify the benefits of using a heterogeneous fleet over a homogeneous one.     

A differential evolution approach for the vehicle routing problem with backhauls and time windows

This paper presents a differential evolution algorithm (DEA) to solve a vehicle routing problem with backhauls and time windows (VRPBTW) and applied for a catering firm. VRPBTW is an extension of the vehicle routing problem, which includes capacity and time window constraints. In this problem, customers are divided into two subsets: linehaul and backhaul. Each vehicle starts from a depot and goods are delivered from the depot to the linehaul customers. Goods are subsequently brought back to the depot from the backhaul customers. The objective is to minimize the total distance that satisfies all of the constraints. The problem is formulated using mixed integer programming and solved using DEA. Proposed algorithm is tested with several benchmark problems to demonstrate effectiveness and efficiency of the algorithm and results show that our proposed algorithm can find superior solutions for most of the problems in comparison with the best known solutions. Hence, DEA was carried out for catering firm to minimize total transportation costs. Copyright © 2013 John Wiley & Sons, Ltd.