考虑拥堵区域的多车型绿色车辆路径问题优化

针对降低物流配送过程中产生的碳排放问题,从绿色环保角度出发,提出一种考虑交通拥堵区域的多车型物流配送车辆的绿色车辆路径问题（GVRP）。首先分析不同类型车辆、不同拥堵状况对车辆行驶路线规划的影响,然后引入基于车辆行驶速度和载重的碳排放速率度量函数;其次以车辆管理使用费用和油耗碳排放成本最小作为优化目标,构建双目标绿色车辆路径模型;最后根据模型的特点设计一种融合模拟退火算法的混合差分进化算法对问题进行求解。通过实验仿真验证模型和算法可以有效规避拥堵区域,与只使用单一4 t车型配送相比,所提模型总成本降低了1.5%,油耗碳排放成本降低了4.3%;和以行驶距离最短为目标的模型相比,所提模型的总配送成本降低了8.1%。说明该模型提高物流企业的经济效益也促进了节能减排。同时所提算法与基本差分算法相比,总配送成本可以降低3%~6%;与遗传算法相比,优化效果更明显,总配送成本可以降低4%~11%,证明该算法更具有优越性。综上所提模型和算法可以为物流企业城市配送路径决策提供良好的参考依据。     

大型物流车辆配送线路自适应调度方法

为了有效提高物流配送车辆的利用率,降低配送车辆的空载率及物流运输成本,需要对大型物流车辆配送线路自适应调度方法进行研究。当前方法多是采用通过对物流车辆配送过程中的调度与路径选择进行分析,建立多类型的物流配送车辆调度模型,并构建改进后的遗传算法,对物流调度模型的算法效率以及计算时间和复杂度进行优化,以获取物流车辆配送调度问题的最优解,但该方法存在过程较为繁琐的问题。为此,提出一种大型物流车辆配送线路自适应调度方法。该方法首先建立物流车辆配送线路调度问题的数学模型,为实现自适应调度方法对数学模型进行优化求出最优解,利用蚁群算法对物流车辆配送调度数学模型的最优解进行优化,获取最优路径的适应度初始化蚁群算法的各客户点之间的信息素,从而得出了优化的最优路径;以优化的最优路径完成对大型物流车辆配送线路自适应调度。仿真实验表明,利用蚁群算法不仅加快了物流配送路线调度优化问题求解的速度,降低了物流运输的成本,而且获取了最优解的概率,比其他调度算法具有更明显的优势。     

多物流中心共同配送的车辆路径问题研究

研究多物流中心共同配送的车辆路径问题。首先考虑客户服务关系变化与客户需求的异质性情况,设计一种共享客户需求、配送车辆与物流中心的共享物流模式;再综合考虑车辆容量、油耗、碳排放、最长行驶时间、客户需求量与服务时间等因素,以总成本最小为目标构建多物流中心共同配送的车辆路径规划模型,并设计一种改进蚁群算法进行求解;最后采用多类型算例进行仿真实验,结果表明共享物流模式能有效避免交叉配送与迂回运输等不合理现象,降低物流成本,缩短车辆行驶距离,减少车辆碳排放,促进物流与环境的和谐发展。     

泰森多边形的离散蝙蝠算法求解多车场车辆路径问题

本文提出一种泰森多边形的离散蝙蝠算法求解多车场车辆路径问题(multi-depot vehicle routing problem,MDVRP).所提出算法以离散蝙蝠算法为核心,融入了一种基于多车场多车辆问题的编解码策略.所提出算法还使用基于泰森多边形的初始化策略加快算法的前期收敛速度,采用基于向量比较机制的适应度函数来控制算法收敛的方向,引入基于近邻策略和优先配送策略的局部搜索算法来提高算法的寻优能力.实验结果表明:在合理的时间耗费内,所提出的算法能有效地求解MDVRP,尤其是带配送距离约束的MDVRP;相对于对比算法,所提出的算法表现出较强的寻优能力和稳定性.     

农村电商物流下无人机与车辆协同配送路径优化研究

无人机配送正在成为解决物流末端配送难题的重要手段。无人机与车辆协同配送模式克服了无人机配送能力不足、安全性不高的弊端，是无人机参与配送的重要途径之一。针对农村电商物流“最后一公里”配送难、配送贵问题，考虑无人机与车辆协同方式、多无人机多包裹配送等约束，以配送成本最小化为目标构建混合整数规划模型并提出一种两阶段算法对无人机与车辆协同配送路径优化问题进行求解。第一阶段通过带约束的自适应K-means算法确定车辆停靠点范围，第二阶段设计爬山算子与分裂算子改进遗传算法，求得无人机与车辆配送路径。最后，通过算例实验验证了模型和算法的可行性与有效性。研究成果有望为农村电商物流末端配送降本增效提供新思路和参考价值。     

集货需求可拆分的多越库中心库门分配及车辆路径协同优化

针对集货需求可拆分的多越库中心库门分配及车辆路径协同优化问题,综合考虑多越库中心共同配送、集货需求可拆分、库内操作等因素,以车辆派遣成本、车辆油耗成本、库内叉车固定成本和运输成本以及时间窗惩罚成本之和最小化为目标,建立优化模型.根据问题特征,设计混合遗传算法求解.该算法在交叉变异中引入具有方向性的粒子群寻优,采取进化逆转和保留最优个体策略改善求解质量.通过多组算例验证算法的有效性,并分析配送模式以及车辆类型对配送方案制定的影响.结果表明,所提出模式能有效降低越库中心运营成本.研究成果不仅可以丰富越库配送模式下的车辆路径问题研究,也为多越库中心物流企业合理利用资源制定科学的配送方案提供理论依据.     

带选址的关联运输调度问题研究

对零售点的选址问题和关联货物配送问题建模,分别应用改进的混沌遗传算法和免疫克隆选择算法求解该模型,前者采用混沌初始化方法产生初始种群,使种群具有较好的多样性,并采用混沌搜索策略以提高算法的收敛速度和全局搜索能力.最后比较两种算法的求解结果,结果证实了改进的混沌遗传算法求解该模型的有效性与优越性.     

两层物资配送中心车辆调度问题研究

在分析物流配送物资问题的基础上,提出一种基于两层物流配送中心的物资配送方法。供应方在配送物资时需经过两层配送中心到达需求方,否则将予以惩罚。在建立供应方、两层物流配送中心及需求方四层物流网络模型的基础上,采用Dijkstra算法求出从各供应点到各需求点的最短运输距离并将其转化在供需平衡表中,采用表上作业法和节约里程法相结合的算法求解四层物流网络模型。结合算例计算验证,该算法在保证运输总费用最少的同时可有效地减少配送过程中车辆调度的次数。     

考虑设施深度的过道布置问题及改进烟花算法求解方法

针对过道布置问题中忽略设施深度及物流交互点置于过道边线的问题,结合实际布局活动对过道布置问题进行拓展,构建考虑设施深度的过道布置问题的混合整数规划模型,并提出一种改进烟花算法.该算法采用2-opt邻域构造方法对爆炸操作进行离散化处理;设置搜索深度并执行两点变异操作,实现变邻域搜索;通过贪婪选择方法更新种群以记忆精英解.为改进算法,引入混沌映射初始化烟花种群和设置阈值以加速算法寻优.通过对比数学规划方法与所提出算法的求解结果,验证了模型的有效性和所提出算法的求解优势.最后,通过不同算法的对比实验表明,改进烟花算法在寻优精度、收敛效率和稳定性方面均有明显优势.     

考虑动态拥堵的多车型绿色车辆路径问题优化

为降低物流配送成本,促进碳减排,提出一种考虑动态拥堵的多车型绿色车辆路径优化方法.针对常发性道路拥堵状况,将配送时间划分为若干时段,以道路拥堵系数反映不同时段的拥堵状况,同时考虑到碳排放、多车型和客户时间窗的影响,建立以系统总成本最小为目标的绿色车辆路径优化模型,设计求解模型的头脑风暴优化算法.结合算例,对该问题进行仿真,将结果与遗传算法进行对比,验证了模型的可行性和算法的有效性,表明考虑多车型配送和动态拥堵可以有效降低系统成本.     

模糊需求下绿色同时取送货问题与算法研究

研究绿色同时取送货车辆调度问题,提出改进的遗传禁忌搜索算法（Genetic Algorithm with Tabu Search,GA-TS）求解该问题。模型中,以服务成本、油耗成本和碳排放成本构成的总成本最小为目标,采用了综合模型计算油耗和碳排放成本,引入三角模糊数来描述客户需求的不确定性,并考虑同时取送货需求。在改进的GA-TS算法中,将惩罚因子引入适应度函数,采用结合精英策略的选择算子,提出结合禁忌搜索算法的变异算子。在案例分析中,采用田口分析法获取合理的参数设置,通过案例结果分析和算法对比分析验证模型和算法的有效性和先进性。     

基于选择交叉烟花算法的无人车路径规划

在三维地形环境下,基本烟花算法进行路径规划时易陷入局部最优解且存在收敛速度慢的问题,为此,提出选择交叉烟花算法。利用栅格法构建三维地形环境并设置威胁区域,使无人车选择合适的节点进行路径探索,结合燃耗代价、平滑代价和威胁代价构建适应度函数,以约束路径节点的生成位置,确保规划出的路径平滑且远离威胁区域。通过基本烟花算法的爆炸、变异、映射和选择操作进行路径搜索,同时加入针对路径节点的轮盘选择操作,使偏离原始路径较远的节点具有更高的爆炸概率,以约束路径的搜索方向,从而加快算法的搜索速度。在此基础上,引入选择交叉火花,通过对轮盘选择后节点间的路径片段进行交叉,以增强种群中烟花之间信息的交互性,提高搜索全局最优解的性能。仿真结果表明,相比基本烟花算法,该算法在简单和复杂地形环境下的适应度值平均提高6%,且运行时间平均缩短13.5%。在各类地形环境下,无人车通过该算法能有效规避威胁区域,并在较短时间内寻找到更加平滑且燃耗更低的路径。     

物流配送中烟花算法结合遗传算法的异质车队路径优化方法

针对物流配送中车辆路径的问题,提出一种烟花算法结合遗传算法的物流配送异质车队路径优化方法。根据优先聚类其次路径的两阶段构造理论将新型群体智能算法烟花算法与遗传算法进行有效结合,首先按运力空间划分聚类区域,并采用改进的遗传算法解决为客户分配车辆的问题,然后通过采用烟花算法对路径排序实现本地路径优化。将该方法的实验结果与经验结果进行了比较,结果表明,所提出的混合算法模型得到的实验结果优于经验结果。     

求解0-1背包问题的烟花算法

为了克服现有方法在求解0-1背包问题时存在的缺陷,提出了一种改进的烟花算法.在给出0-1背包问题的数学模型后,利用Kent混沌映射对基本烟花算法的解初始化以使初始位置分布更加均匀,同时引入Sigmoid函数得到渐变的爆炸半径使得算法的求解精度与搜索速度达到某种平衡,用改进的烟花算法来对其进行求解.通过对典型测试函数和0-1背包问题的求解结果说明了所提出的改进烟花算法求解精度更高,性能更加稳定.     

基于Lévy flight的自适应动态增强烟花算法

为综合解决传统烟花算法爆炸半径可能为零导致资源浪费以及增强烟花算法引入的最小爆炸半径检测机制导致局部搜索能力较弱的问题,针对增强烟花算法提出了两种改进策略：引入自适应动态半径调整策略改进爆炸半径,根据不同阶段的启发式信息,即当前最优烟花距离其他烟花位置的信息,动态调整爆炸半径的大小,来平衡全局和局部搜索能力,该策略可以使算法后期爆炸半径缩小到较小值进行细致的局部搜索;引入具有较强随机性的莱维飞行策略改进爆炸产生火花位置的方式,增强局部搜索的多样性。采用12个标准测试函数及其偏移函数进行实验,相比增强烟花算法,改进后的算法提高了标准函数及其偏移函数的寻优精度,在高维复杂的优化问题上具有较好的收敛能力。     

基于改进烟花算法的并联冷机负荷分配优化

针对并联冷机负荷分配优化问题提出一种改进烟花算法,以并联冷机系统功耗最小为优化目标,以每台冷机的部分负荷率作为优化变量进行求解.在改进烟花算法中,首先针对基本烟花算法搜索初始解不均匀问题,提出基于混沌初始化的变量定义方法;然后针对高斯突变不利于跳出局部最优问题,采用变异范围更大的莱维飞行变异方法,提高了基本烟花算法的搜索能力;最后针对改进的烟花算法,以两个并联冷机系统测试案例对所提出的改进烟花算法性能进行测试,并与其他的优化算法的结果进行对比.实验表明,相比于其他算法,改进烟花算法可以得到较优的运行策略,具有较好的节能效果.     

混合动力电动汽车中利用决策树CART算法的能源管理方案

针对混合动力电动汽车(HEV)氮氧化物( )排放的问题,提出了一种基于决策树CART算法的柴油混合动力能源管理策略。首先,提出了一种结合决策树与回归树的分类算法(Classification and Regression Tress,CART),针对类别和变量特征,从一个或多个预测变量中预测出个例的趋势变化关系;然后,通过控制发动机和电动机之间的扭矩分配,引入了额外的自由度以调整从纯燃料经济性情况到纯 限制情况的优化权衡;最后,采用基于软件在环路和硬件在环仿真的方法,从而根据动力系统配置了解系统性能,并调整所提出的能源管理策略。实验结果表明,提出的柴油混合动力能源管理策略中, 的减少对燃料消耗的影响,且可以通过选择最佳工作点和限制发动机动力来限制 排放的潜力。相比其他几种较新的同类方案,提出的方案在同等燃料消耗的情况下 排放量更小,在燃料消耗略有下降的情况下,可以显着降低 。     

A Novel Multiobjective Fireworks Algorithm and Its Applications to Imbalanced Distance Minimization Problems

Recently, multimodal multiobjective optimization problems (MMOPs) have received increasing attention. Their goal is to find a Pareto front and as many equivalent Pareto optimal solutions as possible. Although some evolutionary algorithms for them have been proposed, they mainly focus on the convergence rate in the decision space while ignoring solutions diversity. In this paper, we propose a new multiobjective fireworks algorithm for them, which is able to balance exploitation and exploration in the decision space. We first extend a latest single-objective fireworks algorithm to handle MMOPs. Then we make improvements by incorporating an adaptive strategy and special archive guidance into it, where special archives are established for each firework, and two strategies (i.e., explosion and random strategies) are adaptively selected to update the positions of sparks generated by fireworks with the guidance of special archives. Finally, we compare the proposed algorithm with eight state-of-the-art multimodal multiobjective algorithms on all 22 MMOPs from CEC2019 and several imbalanced distance minimization problems. Experimental results show that the proposed algorithm is superior to compared algorithms in solving them. Also, its runtime is less than its peers’.      

基于IFWA-ABC的云计算资源任务调度算法的研究

针对云计算资源任务调度效率低,资源分配不均的情况,将改进的烟花算法和人工蜂群算法算法进行融合为IFWA-ABC。首先,对云计算资源任务调度进行描述;其次,在FWA初始化中采用混沌反向学习和柯西分布进行优化,对核心烟花和非核心烟花的半径分别进行优化,将FWA中最优个体通过改进的ABC算法进行获得;最后,将IFWA-ABC算法用于云计算任务调度。仿真实验中,通过与FWA、ABC在虚拟机、执行时间、消耗成本、能量消耗指标对比中,IFWA-ABC具有明显的优势能够有效地提高云计算资源分配效率。