求解带能力约束车辆路径优化问题的改进模拟退火算法

为高效求解带能力约束的车辆路径优化问题,提出一种带有回火操作的改进模拟退火算法.解析多约束条件下的路径优化特点,构建了结构简单且功能模块相对独立的模拟退火框架,以便相关约束及其算法的耦合嵌套.在此基础上,改变较优解在迭代过程中的接受规则,引入回火操作使全局搜索与局部搜索实现平衡;设计强制的随机邻域变换策略,以提高多约束条件下的新解生成质量.结合初始解生成方法,构建了整体算法.通过不同类型算例的对比实验表明,所提算法具有优越的求解性能,相应的求解框架与优化方法研究,能够为相关的多约束耦合求解提供参考.     

三维装载约束下基于运输资源共享的车辆路径问题

针对车辆路径问题研究在三维装载方式和运输资源共享模式结合方面存在的不足,提出三维装载约束下基于运输资源共享的车辆路径优化策略。首先,结合客户点地理位置特征和服务时间窗属性确定多个服务周期,建立了多个服务周期内物流运营成本最小化和车辆使用数最小化的双目标优化模型。其次,设计了集成k-means时空聚类的Clarke-Wright—非支配排序遗传算法求解模型,该算法引入Clarke-Wright节约算法以提高初始解的质量,并结合非支配排序遗传算法提高了混合算法寻找优化解的全局和局部空间搜索能力。最后,结合实例数据对所提方法进行了计算验证,给出了三维装载约束下基于运输资源共享的车辆路径优化方案并探讨了不同车厢空间分区模式下物流运营总成本、车辆使用数、车辆平均装载率和车辆平均使用频次的变化情况。研究表明：根据客户需求货物种类数和货物规格划分配送车辆装载空间,可有效降低物流运营总成本,减少配送车辆使用数,增加车辆共享频次和有效提高车辆平均装载率,并可为基于运输资源共享的三维装载物流网络优化问题提供决策参考和方法支持。     

求解多隔室车辆路径问题的改进粒子群优化算法

针对同时配送多种不能混装货物的多隔室车辆路径问题,建立了最小化车辆行驶成本的数学模型,并提出一种改进粒子群优化算法进行求解。该算法借鉴传统粒子群优化算法与模拟退火算法的思想,以粒子群算法为主框架,在粒子更新过程中引入模拟退火中的Metropolis准则,以一定概率接受劣解,使粒子在寻优过程中能够概率性地跳出局部最优。通过对经典车辆路径问题算例进行改编实验,并与已有文献、基本粒子群优化算法、基本人工蜂群算法分别进行对比分析表明,所提算法不但求解多隔室车辆路径问题有效,而且在求解质量上具有明显优势。     

同尺寸长方体物品装箱问题的一种求解算法

研究同尺寸长方体物品的装箱问题,即在一个给定的箱子中装入尽可能多的同尺寸长方体物品。采用分层装载方案简化装载操作,首先运用递归算法确定层中长方体物品的布局方式;然后求解整数规划模型确定箱中层的最优组合,得到最优装载方案。采用随机测题,将文中算法与文献中装箱算法进行对比。实验结果表明文中算法生成的装载方案箱体空间利用率由文献中装箱算法的99.35%提高到了99.77%。文中算法可以在合理的时间内得到装载操作简单,箱体空间利用率较高的装载方案。     

复杂情况下的三维集装箱装载问题混合算法

对复杂情况下的三维集装箱问题进行了描述，其约束主要包括重心位置约束、单箱重量约束、摆放方位约束、卸货顺序约束和集装箱型号和数量约束。基于禁忌规则，提出了求解该问题的模拟退火算法。设计了货物的摆放规则和序列生成方式，采用4种邻域，根据邻域的不同，构造了3种禁忌表，根据问题的特点，在模拟退火算法抽样过程中加入了禁忌规则。本文介绍了算法的原理，给出了具有代表性算例试验结果并且进行了分析。试验结果表明所提出的混合算法对复杂情况下的集装箱三维装载问题的有效性。     

人工鱼群算法的非线性约束优化

人工鱼群算法(AFSA)是一种新型的寻优策略,它具有鲁棒性强,全局收敛性好,以及对初值的不敏感性等优点.本文引人了半可行域的概念,并结合人工鱼群算法本身的特点,设计了基于竞争选择和惩罚函数的适应度函数,从而得到了一个利用AFSA算法求解约束优化问题的新进化算法.数值计算证明了算法的有效性.     

混合粒子群优化算法求解多车辆拖动货物问题

为确定码头卜集装箱运输到目标位置的顺序和运输的车辆,提出了多车辆拖动货物问题,该问题需要考虑空间约束对车辆调度过程的影响.针对该问题,建立了整数规划数学模型,证明了该问题为NP完全难题,提出了四种解的编码方式,并利用模拟退火算法与粒子群优化算法结合的混合粒子群优化算法进行求解.将计算结果与模拟退火算法、粒子群优化算法进行了比较,结果表明,使用混合粒子群优化算法并采用先到先服务规则的两部分编码方法计算得到的解最好.     

基于核心路径禁忌算法的开放式车辆路径问题研究

描述了开放式车辆路径问题,提出了核心路径的概念和原理,并设计了解决有能力约束和距离约束的开放式车辆路径问题的禁忌算法.该算法基于核心路径原理,应用改进的广义插入法产生初始解和进行邻域操作,设计了3种邻域,利用能力约束控制单条路径配送点数,采用惩罚函数处理距离约束.应用该算法求解了多个开放式车辆路径问题算例,并与参考文献中的算例进行了比较.经分析表明,该算法可以更有效地求得开放式车辆路径问题的优化解,是解决有能力约束和距离约束车辆路径问题的有效方法.     

广义动态约束满足问题的一种双层组合启发式求解算法

为了求解并行协同设计过程中诸多制约关系形成的约束网络,研究动态约束满足问题,提出一种基于模糊物元分析和改进微粒群算法的双层组合启发式求解算法.将模糊物元分析理论作为算法的第一层,建立广义动态约束满足问题的可拓关系元形式化模型,并应用模糊关系元优化方法完成从求解空间到寻优空间的转换;将改进微粒群算法作为第二层,在基本微粒...     

考虑时间窗和装载约束的装配线集成物流调度

针对电动工具装配车间物料配送的集成调度问题,考虑配送时间和配送效率,将集成调度方案划分为两个层次,以空间利用率最大化为目标构建基于标准化料箱的物料装载模型,并将物料装载约束与装配车间配送路径规划问题有机融合,结合装配流水线的动态需求时间窗信息,构建考虑时间窗和最优装载约束的车辆路径最优配置模型,保证配送及时性和成本优化双重目标要求,给出了基于遗传算法的模型求解方法,并通过不同规模问题的算例验证了模型和算法的有效性。以南京D公司电动工具装配车间实际背景为例,提出了物流调度方案,进一步表明该模型和算法能够有效提高车辆装载率并降低车间物料配送成本,具有实际应用价值。