考虑供给商品价格的多车场车辆路径问题

针对在烟草、石油和食品等生产配送行业,由于各地生产成本不同,导致商品由不同工厂所生产配送的补给价格存在差异,为了在车辆调度问题中综合考虑供给成本和运输成本,并使得总成本最小化,开展了考虑商品供给价格的多车场车辆路径问题研究.建立了基于分布式生产销售系统考虑商品供给价格的多点配送车辆路径优化模型;为了求解优化模型,同时根据考虑供给价格的多车场车辆路径问题的性质和特征,构造出初始解,并结合8个邻域结构和局部搜索算法,设计了改进变邻域搜索算法;最后通过实例,验证了算法的有效性     

考虑替代救援可靠度的应急配置优化模型

为了合理规划应急设施选址与资源配置方案,分析救援车辆失效对系统覆盖可靠度的影响. 通过构建虚拟车辆资源池,考虑实际中存在使用系统内剩余可用车辆替代失效车辆的情景,提出救援覆盖可靠度的计算方法. 以系统总成本最小化为目标,考虑设施分级和2种救援车辆的匹配,建立考虑替代救援的应急配置双层规划模型. 上层模型优化设施选址与车辆配置方案,下层模型进行物资需求分配. 设计双层启发式算法进行求解. 案例分析表明：随着车辆间容量倍数在合理范围内增长,系统总成本呈现先降低后平稳的趋势,该模型可以为最优的车辆种类匹配方案选择提供依据. 通过与基于传统可靠度计算方法得到的结果对比表明,使用所提的可靠度计算方法,有助于减少系统总成本,在不同车辆类型匹配方案下的平均优化程度为9.01%.     

煤矿井下燃油运输车辆调度多目标优化分析

为减少煤矿井下燃油运输车辆的尾气污染，降低能耗并控制运输成本，在考虑巷道坡度及车辆载重影响计算碳排放量的基础上，建立了车辆调度优化模型。该模型以运输总成本和碳排放量最小为目标，同时设计了基于动态拥挤度和启发式交叉算子的改进NSGA-II求解算法。实例仿真试验表明：多目标优化模型既可以保证煤矿企业的经济效益，也在一定程度上促进了节能减排。改进后的算法在总运输成本上平均节省超过4%,在碳排放量上最优值改进达到3.91%,表现出较好的求解性能。     

某汽车座椅混流装配线多目标排产优化

针对某汽车座椅混流装配线多型号多批次混流装配周期长、订单多样化、难以满足客户需求等问题,建立以产品最小完工时间和等待时间为目标的排产优化模型,并设计一种基于循环拥挤排序的改进快速非支配排序遗传算法进行求解.以某企业混流装配线为例,运用多种算法进行优化前后排产方案的对比分析,验证所提模型及算法的可行性.应用Plant Simulation对所提排产优化模型与算法实用性进行验证,仿真结果表明,文中模型及算法能有效缩短装配周期,提高装配线资源利用率.     

基于改进NSGA-Ⅱ的冷链物流多目标车辆路径优化

在考虑冷链物流配送时效性、易腐性等严苛条件的前提下,构建以客户满意度最大、配送总成本最小的多目标车辆路径优化模型,运用改进的非支配排序遗传算法(Improved Nondominated sorting genetic algorithmⅡ,I-NSGA-Ⅱ)对模型进行求解,获取冷链物流配送方案。在NSGA-Ⅱ算法中引入C-W节约算法构造问题初始解,通过改进变异算子、改进拥堵距离计算方法改进算法。结果表明：改进算法克服了传统NSGA-Ⅱ算法全局搜索能力差、收敛速度慢的缺点,得到了更优的Pareto解集,验证了改进算法的有效性。     

油耗最小化有能力约束的车辆路径问题研究

针对具有能力约束的车辆路径规划问题,本文以最小化燃油消耗为目标,在分析了已有燃油消耗模型的基础上,构建了新的油耗模型,给出并分析了车辆行驶参数。同时,以此为依据建立了相应的低燃油车辆路径问题模型,并设计了贪婪算法,为验证该算法的有效性,选用27个具有能力约束的标准车辆路径问题算例进行仿真分析。仿真结果表明,本文所提出的LF-CVRP模型与以油耗最小为目标蚁群算法的解相比仅多1.43%,而且与汽车百公里综合油耗相比仅差3.49%,说明LF-CVRP模型及算法组成的求解策略,可以快捷、有效、准确的计算油耗及配送路线,满足现代物流配送路线实时更新的要求。该研究为物流企业提供了关键决策方案。     

面向城市商超物流配送的异构车辆调度研究

工业5.0时代即将到来,构建面向城市智慧物流调度供应链的核心问题在于如何高效处理货物数量多、种类冗杂、路径实时性等多维约束条件下同时降低物流车辆配送成本.针对此类问题,充分考虑路段拥堵系数、车辆装载率、泡重比、异构车型限制等约束条件,构建以总配送调度成本最小、车辆装载利用率最大为优化目标的城市异构车辆物流调度模型,进一步通过增加指数型温度下降机制、变量交叉扰动和种群分类策略设计一种改进的混合鲸鱼群算法进行模型求解.基于真实数据集的仿真结果表明,相比粒子群算法、模拟退火算法及鲸鱼优化算法,本文所提算法在目标函数上平均降低了34.33%,在配送费用上平均降低了11%,在平均配载率上增加了10.67%.实验结果验证了所提算法在求解此类复杂环境约束条件下的多目标优化问题中展现了较强的全局搜索能力及搜索精度,同时进一步说明了所建立模型在求解城市物流车辆调度问题中的可行性和有效性.     

一类带时间窗动态车辆路径优化

基于事件驱动,采用快照记录车辆即时信息,建立物流配送动态车辆路径问题的数学模型.通过改进信息素的更新策略来改进蚁群算法,并采用改进蚁群算法对建立的模型进行仿真求解.结果表明,所建立的模型和改进的算法,对物流配送动态车辆路径有较好的优化.     

混流双边拆卸线平衡问题的精英差分进化算法

针对双边拆卸过程中产品单一且存在的负载不均衡和环境污染等现象,以最小化工作站数、负载均衡指标、需求指标和危害指标为优化目标,建立多目标、多产品双边拆卸线数学模型。首先,结合混流拆卸问题特征,设计了一种精英差分进化算法对所提模型进行求解,该算法设计了一种新的编码-解码方式贴合实际拆卸过程;其次,结合精英策略改进自身随机过程与进化过程;最后,采用Pareto比较和NSGA-II机制筛选非劣解。通过与双边拆卸现有实例对比,验证了算法的可行性和良好的求解性能。并将所建模型与本文算法运用于混流电视机拆卸案例,求解得到多组较优方案供决策者选择。     

带软时间窗的公共自行车调度路径问题

为了提高公共自行车调度的效率,研究了一种带软时间窗的自行车调度路径问题.首先根据公共自行车调度工作内容,建立多目标调度路径模型,然后设计一种改进的蚁群算法对模型进行了求解.实验结果显示,本文方法求解的调度路径比模拟退火算法、蚁群算法和遗传算法分别缩短了18.4%、24.3%和13.0%,而且还能有效节约调度车辆.     

Optimization for vehicle scheduling in iron and steel works based on semi-trailer swap transport

In order to solve internal logistics problems of iron and steel works, such as low transportation efficiency of vehicles and high transportation cost, the production process and traditional transportation style of iron and steel works were introduced. The internal transport tasks of iron and steel works were grouped based on cluster analysis according to demand time of the transportation. An improved vehicle scheduling model of semi-trailer swap transport among loading nodes and unloading nodes in one task group was set up. The algorithm was designed to solve the vehicle routing problem with simultaneous pick-up and delivery (VRPSPD) problem based on semi-trailer swap transport. A solving program was written by MATLAB software and the method to figure out the optimal path of each grouping was obtained. The dropping and pulling transportation plan of the tractor was designed. And an example of semi-trailer swap transport in iron and steel works was given. The results indicate that semi-trailer swap transport can decrease the numbers of vehicles and drivers by 54.5% and 88.6% respectively compared with decentralized scheduling in iron and steel works, and the total distance traveled reduces by 43.5%. The semi-trailer swap transport can help the iron and steel works develop the production in intension.     

绿色车辆路径问题的改进拉格朗日松弛算法

针对绿色带容量的车辆路径问题(Green Capacitated Vehicle Routing Problem, GCVRP),建立了以最小化总运费为优化目标的混合整数规划(Mixed Integer Programming,MIP)模型,并提出一种改进拉格朗日松弛算法(Improved Lagrange Relaxation Algorithm, ILRA)进行求解。首先,通过拉格朗日松弛技术得到原问题的对偶问题,并运用次梯度法求解对偶问题获得原问题的下界;然后针对下界设计修复算法和邻域搜索算法获得原问题的上界,进而更新乘子迭代求解;最后进行仿真实验,实验结果表明：在相同实验环境下对19个不同规模算例进行10次测试,ILRA求取MIP的上下界平均间隙为7.61%,而Gurobi求解器求取的平均间隙为15.47%。可见,相较于Gurobi求解器,ILRA能够高效获得GCVRP的高质量解。     

考虑客户价值的车辆调度干扰管理

针对物流企业中资源不能有效地分配到不同客户手中,难以实现物流企业经济效益最大化的问题,基于客户关系管理理论,在考虑客户价值的情况下,从客户、物流配送运营商以及物流配送员三方面对物流配送系统的扰动建立了车辆调度干扰管理模型,并结合免疫算法设计了改进的种子群优化算法对模型进行求解.结合具体实例,对考虑客户价值的干扰管理模型与未考虑客户价值的干扰管理模型进行比较,结果表明,考虑客户价值的干扰管理模型能够获得更大的客户满意度.     

考虑需求紧迫度的应急车辆路径优化方法

为提高应急管理水平,量化各受灾点物资需求紧迫度,提出考虑紧迫度的车辆最优路径规划方法。采用K-means聚类算法确定应急物资配送中心的选择以及受灾点的划分,以应急救援过程中的总时间最短、救援所花费的总费用最小以及受灾点紧迫度排序指数最大为目标,构建多目标的应急车辆路径优化模型,并设计改进的布谷鸟-蚁群组合算法进行求解。以汶川地震为背景构造算例,验证模型的有效性,结果表明:与不考虑需求紧迫度的车辆路径方案相比,考虑需求紧迫度的路径优化方案在所需运输总时间上升1.92%、救援过程总费用增加3.43%的前提下,紧迫度排序指数提高了11.2%。考虑需求紧迫度的车辆路径优化模型在保障突发灾害救援效率的同时,兼顾了不同受灾点的物资需求程度,提高了应急物资运送的公平性。     

一种求解汽车整车混载算法研究

运用改进的C—K节约算法的基本思想,将汽车整车装载与运输路线优化问题相结合统筹考虑,设计一个有效的启发式算法,求解运输车辆的多种车型合理配载及发运路线优化问题,得到较优解,在运输任务要求的时间内使运输费用降到最低,有效地解决汽车整车物流中多种车型的混装运送问题。     

无人机跟踪系统仿真平台的设计与实现

为解决无人机(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)在进行地面目标跟踪实验时,存在验证难度大,成本高等问题,设计和实现了基于视景仿真软件和MATLAB/Simulink的仿真平台.首先,选择汽车作为地面目标,在视景仿真软件中导入UAV和汽车的三维模型,并设置虚拟云台和摄像机.其次,利用UAV、汽车与云台之间的相对运动模拟UAV跟踪过程中场景的变化,基于运动补偿的云台控制算法保证了虚拟摄像机始终指向目标.然后,虚拟摄像机采集目标所在区域的图片,图像跟踪算法跟踪图片中的目标,并利用目标图像模型解算目标在世界坐标系下的位置.最后,根据目标位置,使用参考点制导法生成期望的滚转角指令,引导UAV围绕目标盘旋飞行.视景仿真软件、图像跟踪算法和MATLAB/Simulink之间通过共享内存与UDP进行闭环通信.此外,提出一种实用可靠的标定方法,完成了视景仿真软件中虚拟摄像机内参矩阵的标定.仿真结果表明:该仿真平台能较好地模拟UAV对不同运动状态汽车的跟踪,得到的仿真结果具有较高的工程参考价值.本文的研究成果为目标跟踪实验提供了良好的仿真环境,有效减少实验成本.     

带时间窗和货物权重的车辆路径问题的研究

提出了带货物权重及时间窗的车辆路径问题在车辆数不确定条件下的一个新的求解算法.通过利用轮盘赌选择策略,既能使最优个体进入下一代,又避免了个体之间因为适应度不同而被选择进入下一代的机会相差很大,从而保证了下一代的多样性并提高了算法的收敛速度.选用cx交叉算子有效避开遗传算法的＂早熟收敛＂,同时对路径划分算法进行优化,从而达到VRPTWW车辆数与路径双重优化.数值实验结果表明,此算法可以有效求得车辆路径问题的优化解或近似优化解,是求解车辆路径问题的一个较好的方案.     

考虑电池寿命的插电式混合动力汽车能量管理优化

考虑电池寿命对插电式混合动力汽车全寿命周期成本的影响,以综合燃油消耗和电池寿命衰减最小为目标开展电池充放电功率的多目标优化研究. 引入权重系数将多目标优化问题转化为单目标优化问题,采用动态规划（DP）算法求解实现全局最优,并根据优化结果选择最优权重系数. 为了解决动态规划算法运算速度慢、须预知工况的缺陷,以最优权重系数的优化结果训练神经网络控制器并将其应用于控制策略中. 仿真结果表明,与以油耗为单一目标的优化相比,多目标优化可使电池寿命衰减减少13.5%,而燃油消耗仅增加0.5%,在保证燃油经济性的同时有效减少电池寿命的衰减程度;基于神经网络的控制策略有效克服了动态规划算法的缺点并能达到与其相近的运算效果,具有较好的应用前景.     

集送一体化动态车辆调度研究

相对传统的车辆调度,集送一体化的调度模式可以解决单向行驶日寸车辆空载问题．动态车辆调度是当前研究的热点．通过动态车辆调度策略,建立动态车辆调度模型,并利用改进蚁群算法对模型进行计算．通过应用实例,运用Mat｜ab对模型进行测试．测试的结果收敛并得到最优解,表明该算法对于解决集送一体化动态车辆调度模型是有效的．