带订单选择车辆路径问题的模型与算法

共同配送能够有效提高物流资源利用率,降低物流成本,在此环境下,本文提出了一种带订单选择的车辆路径问题.运输企业可以将运输订单委托给合作企业或者接受合作企业发布的订单,需要同时进行订单选择和车辆路径优化.针对该问题,以最大化企业经济效益为优化目标,建立混合整数规划模型.针对此NP-Hard问题设计了遗传算法进行求解,提出了对该问题染色体编码的一种精确分割算法以得到可行解的结构.本文构造了不同规模的算例,使用Matlab进行数值实验.结果表明,运输企业通过订单的双向委托,能够有效减小车辆行驶距离的同时提高企业的经济效益,为共同配送系统中的个体行为分析提供了理论基础.     

基于双层规划的市郊轨道交通多交路快慢车开行方案优化研究

由于市郊客流在时空分布上存在不均衡的特点,单一交路、站站停列车不能很好地满足客流需求,因此根据市郊客流特点研究不同停站方案(如快慢车)、开行区段(如大小区段) 组合的列车开行方案具有重要意义.本文在分析乘客出行广义费用的基础上,充分考虑列车开行方案与乘客选择之间的主从博弈关系,建立了市郊线路多交路快慢车开行方案的双层规划模型,并设计了遗传-模拟退火优化算法进行求解.在算例研究中,针对某一具体市郊线路,对结合大小交路、快慢车的列车开行方案进行优化,求解得出相对于传统的单一交路、站站停开行模式,多交路快慢车结合的开行方案使乘客的总旅行时间和企业运营成本分别降低了2.25%和9.25%,验证了本文模型和算法的实用性.     

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.     

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.     

半开放式燃油车和电动车混合车辆路径优化问题研究

随着物流行业的迅速发展,物流运输车辆不断增加,而传统燃油汽车的使用对环境造成了一定的压力,近年来,物流电动汽车由于其节能环保的特性,得到了广泛的应用。然而由于电动汽车的充电时间较长以及运输行业的发展现状,电动汽车目前无法完全取代传统燃油汽车,两种车型同时存在于物流配送领域。文章针对半开放式多配送中心的燃油汽车和电动汽车混合车型的车辆路径优化问题进行研究,同时考虑了客户需求量、车辆载重量以及电动汽车的充电需求等约束条件,以碳排放成本、运输成本以及时间窗惩罚成本之和最小为目标建立线性整数规划数学模型,针对该问题的NP难特性,设计了改进的粒子群算法进行求解。应用佳点集理论产生初始种群,增加粒子群算法的多样性,在迭代过程中,增加局部搜索策略,避免粒子群算法陷入局部最优。实验结果表明:改进的粒子群算法获得的总成本相比标准粒子群算法获得的总成本降低5.69%,证明了该设计的改进粒子群算法在求解开放式混合车型车辆路径优化问题时的有效性;相比于不考虑碳排放的情况,考虑碳排放时传统燃油车的使用数量有所下降;相比于单一配送中心路径优化情况,开放式的多配送中心路径优化,更有利于降低物流成本。     

考虑环境负效应的智能垃圾桶动态收运路径优化问题

随着智慧城市建设进程的推进，作为智慧城市建设基础配套设施的智能垃圾桶日益普及，其内置的监测传导装置可实时传输待清运垃圾量的相关数据，有助于解决城市生活垃圾产生量随机性导致的环境负效应以及收运系统效率低下的问题。本文基于智能垃圾桶提出一种城市生活垃圾动态收运路径优化策略。首先，考虑收运车辆延迟到达导致垃圾溢出的环境负效应，建立以最小化收运总成本为目标的垃圾收运车辆路径预优化模型和动态优化模型。其次，采用粒子群算法预优化收运路径，得到初始车辆清运方案；而后基于待清运垃圾量实时数据，设计周期性与连续性结合的策略，并构建触发连续性优化的启发式规则以实时优化车辆路径。不同规模的标准算例实验和仿真算例实验结果表明，周期性与连续性结合的优化策略在总成本、惩罚成本和距离指标上均优于周期性优化策略，且在惩罚成本指标上的改进最为显著。研究结果有助于降低由于清运不及时造成的环境负效应，为垃圾收运企业制定合理高效的清运方案提供了理论依据。