基于VRP模型的两阶段物流网络路径优化模型

以基于VRP模型的两阶段三层次物流网络路径优化问题为研究对象,利用启发式算法中的分解法将问题分为选择物流中心与配送路径优化两个子问题,并与数理规划软件LINGO 8.0相结合给出了基于VRP模型的MSDL-RP问题——多供应商、多配送中心选址与路径优化问题的求解模型。利用所提出的模型可以求出商品从多供应商经过多物流中心到最终客户这一过程中能使费用最小的供应商的最佳位置与数量、物流中心的最佳位置与数量及从物流中心到客户的最佳配送路径,并通过实例进行了验证。对于小规模问题,运用所提出的方法能在很短的时间内求出问题的最优解,具有一定的实用价值。     

广州地铁6号线列车交路方案的优化

基于广州地铁6号线的客运量和满载率情况,从交路匹配、客运需求等角度分别构建了以大交路开行为基础和以小交路开行为基础的列车交路优化方案。经分析得到了折返点位置选取、折返时间、行车间隔、运转周期等两组行车组织参数,为广州地铁6号线的行车组织提出改进建议,为地铁列车的合理开行和车辆配备等工作提供参考。     

城市轨道交通线网检测车路径优化

针对目前轨道检测车作业路径缺乏系统规划方法的弊端,以城市轨道交通线网为背景,构建成网条件下多约束地铁大型检测车辆路径优化模型(urban track inspection vehicle routing problem,UTIVRP)。针对地铁线网的特点,设计具有特殊编码方式的文化基因算法,并通过北京地铁实际算例予以验证。计算结果表明,在满足既定检测要求的情况下,优化方案不仅能够减少车辆48.88%的空走里程,而且能够将线网的检测间隔最大偏差率降低93.33%。     

蚂蚁记忆系统应用於车辆途程问题

蚂蚁演算法发表不过短短十几年,在各类型组合问题求解上皆有不错的表现,因此本研究主要目的是以蚂蚁记忆系统为基础做改良并延伸至车辆途程问题。本研究透过图像检视发现即便有候选名单的限制节点选择范围,但在不断选择节点下,仍会偏离其建构之路径,所以研究方向主要在节点选择路径公式多增加该路径第一选择节点之角度,以减少逐渐扩散之可能性。在效率提昇方面,当路线建构完成後,计算出各路线之重心,并从运量最少路线开始做区域改善,以其重心为基准对附近路线做2-opt及Swap的交换,如此将能有效降低区域改善的时间,进而提升求解效率。利用国际标竿例题来验证AMS之求解效率,在随机问题C1-C10求解平均误差为0．98％,在丛聚问题C11-C14求解平均误差为0．55％。     

基于地址分配算法压缩路由表

提出一种基于概率的启发式算法对节点地址进行重新编号,该算法可以使得到达一些连续地址的下一跳尽可能的相同,进而再对这些连续地址进行压缩以达到简化路由表的目的.我们利用真实的网络拓扑进行仿真,实验结果表明在维持最短路径路由的前提下,仍然可以压缩到完整路由表的24%,利用这种方法可以极大的简化路由表,以提高网络仿真的规模.     

改进的遗传算法在车辆路径问题中的应用

通过对车辆路径问题的深入分析,针对遗传算法中“种群多样性”和“选择压力”两个最重要因素,对“交叉算子”和“变异算子”进行了改进,并和一般的遗传算法进行了比较,通过计算结果证明：在算法性能方面,改进的算法收敛速度较快,所求得的最优解质量较高,且计算结果稳定;在车辆配送路径方面,改进算法得到四条最优配送路线,并且四条线路没有交叉,完全形成回路,又同时满足车辆满载率的限制,而一般的遗传算法得到五条配送路线,最低装载量仅为3．1t,并不能达到车辆相应的满载率,因此,改进的遗传算法明显优于传统的遗传算法．     

一种移动自组网多径QoS路由协议

在分析多径路由技术的基础E,提出了一种基于AODV的多径QOS路由协议AODVMQR.该协议采用了降低开销和时延的机制、多径路由机制和移动预测的思想,并提供了QoS保障.仿真结果表明,该协议减少了路由开销,提高了分组传输率,降低了时延,改善了网络的服务质量.     

无线多媒体传感器网络QoS路由博弈算法

由于传感器网络节点采用电池供电,单个节点能量的过度消耗会导致网络的失效,因此传感器节点可能因为能量限制而拒绝转发数据.正是因为传感器节点存在这种潜在的自私行为,传感器网络路由问题可以描述为一个减少节点能量消耗而获得最大网络效益的博弈问题.文中提出了一种无线多媒体传感器网络QoS路由博弈模型,并证明了纳什均衡的存在性.同时,给出了一种基于混合纳什均衡的无线多媒体传感器网络QoS路由算法.     

Intermodal route selection for cargo transportation from Korea to Central Asia by adopting Fuzzy Delphi and Fuzzy ELECTRE I methods

Due to the increase in trade from Korea to Central Asia, an efficient intermodal route for transporting cargo is important. Intermodal routing for long-distance transportation faces operational challenges, such as customs clearance, track gauge differences, and climate limitations. The initiative of the Silk Road Economic Belt recently proposed in China could improve trade and transport links in Asia and create an efficient transportation route that focuses on the railroad service provided in China. The objective of this study is to obtain an evaluation structure for intermodal routing and then find the route for transporting cargo from Korea to Central Asia under China’s Silk Road Economic Belt with integrated Fuzzy Delphi and Fuzzy (Elimination Et Choice Translating Reality (ELECTRE) I methods. After a sensitivity analysis is performed, development strategies and alternative routes are suggested. The results show that among the five principal factors, total cost is the most important factor for logistics companies when they select a transportation route, followed by reliability, transportation capability, total time, and security. Of the sub-factor weights, transportation costs and cooperation and emphasis among state organization are important. In the intermodal route results, route 3, Incheon to Qingdao to Horgos to Almaty, is preferred.     

Routing and charging locations for electric vehicles for intercity trips

This study addresses two problems in the context of battery electric vehicles (EVs) for intercity trips: the EV routing problem and the EV optimal charging station location problem (CSLP). The paper shows that EV routing on the shortest path subject to range feasibility for one origin–destination (O–D) pair, called the shortest walk problem (SWP), as well as a stronger version of the problem – the p-stop limited SWP – can be reduced to solving the shortest path problem on an auxiliary network. The paper then addresses optimal CSLPs in which EVs are range feasible with and without p-stops. We formulate the models as mixed-integer multi-commodity flow problems on the same auxiliary network without path and relay pattern enumeration. Benders decomposition is used to propose an exact solution approach. Numerical experiments are conducted using the Indiana state network.