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在顾客可选城市配送时间窗的情境下,研究了带硬时间窗约束的动态车辆路径问题,提出了基于辐射半径的订单接收策略,设计了可接受时间窗分配初始化、可接受时间窗动态调整、参照点动态选择及基于时间窗偏差阈值的配送需求评估等方法,构建了求解动态车辆路径问题的插入算法。通过与先到先服务策略的对比表明,提出的策略能够实现配送收益和行驶距离的有效平衡;基于辐射半径的订单接受策略在平均接受决策耗时、路径更新耗时和全局优化耗时与先到先服务策略差异较小;随着参照点数量增多,算例中收益和行驶距离都在逐渐增长,总收益/距离之比呈现先下降后上升的趋势。 相似文献
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考虑软时间窗下的车辆路径问题,客户点常伴有同时取送货的双重需求。针对此类问题,通过对软时间窗、车辆在途前后时间关系及二者融合问题进行刻画,同时将车辆行驶距离、车辆使用数、违反软时间窗总时间、客户满意度等纳入综合考量,构建相应混合整数非线性规划(mixed integer nonlinear programming, MINLP)模型。设计相应多目标优化求解算法,运用理想点法对目标函数进行转化,将多目标优化问题转化为单目标优化问题。结合相应算例集,运用LINGO 17.0全局求解程序求得每组算例的全局最优解。结果表明,针对带软时间窗的同时取送货车辆路径问题(vehicle routing problem with simultaneous pick-up and delivery and soft time windows, VRPSPDSTW),所建模型及算法是有效且可行的。 相似文献
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提出了一种改进的遗传算法,使用了一种新的染色体编码方式,和与之对应的启发式交叉算子,同时采取了竞争选择的淘汰机制,通过对Solomon提出的100个点的标准算例的计算验证,证明了该算法能够很好地解决各类带时间窗的车辆路由问题,通过和混和遗传算法的比较,证明了该算法在计算时间、收敛速度上都有大的优势.该算法计算得到的解在总行驶距离相差不大的情况下使用车辆数较少. 相似文献
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基于对中国实际物流运输中成本计算方法的研究,考虑到我国高速公路系统计价方式的特殊性,提出了具有时间窗约束的累积性车辆路径问题。以降低实际车辆运输成本为目标,设计了新型的禁忌搜索算法对问题进行有效求解;算法中嵌入多种邻域搜索方法,允许同时在可行和不可行解空间内进行邻域搜索,同时采用Nagata提出的时间窗违反量计算方法[1-2]对解的时间窗约束违反进行评估。针对提出的新型问题的数值试验证明了所采用的时间窗违反量计算方法的时间节约性和有效性;同时由于该问题可以覆盖传统的累积性车辆路径问题,对后者的数值实验以及与其他优化算法的对比验证了所提出算法的优良求解效果。 相似文献
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研究了危险化学品道路运输路径优化(VRP)问题,考虑了该问题的3个方面:1)路径选择涉及运输时间与运输风险两个目标;2)运输时间与风险具有时变特性;3)道路节点的服务时间窗限制。本文以运输时间和风险为多目标,综合考虑以上约束,建立了该问题的数学模型并设计了蚁群算法进行求解。求解结果表明该算法可以有效计算帕累托最优路径,决策者可结合实际问题和决策偏好作出最合适的决策,同时运输企业可依据不同时刻的运输结果制定车辆的出发时刻表,监管部门可通过合理规划各路径的服务时间窗及允许停留等待的节点来调节各路径运输时间及风险。 相似文献
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《工业工程与管理》2021,(3)
基于对城市路网中配送车辆车速时空动态性的分析,对配送时段和配送网络中的路段分别进行切割,建立城市配送网络的车速矩阵以实现动态计算车辆在配送线路上的行驶时间。基于车辆在配送网络节点间行驶时间的计算,建立了带时间窗的城市配送车辆路径优化模型。为更贴近实际,模型的目标函数在实际运作成本的基础上纳入了配送车辆的碳排放成本。设计了先用改进节约法构造初始解,再用变邻域搜索算法进行改进的求解算法框架。最后,通过实例分析表明了在车辆路径模型中纳入对车速时空性的考量能更好地刻画城市物流配送,给出更合理的配送车辆调度方案,实现提高配送效率、降低配送总成本和减少配送车辆碳排放的目的。 相似文献
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研究了循环取货模式下带有时间窗约束的入库道口车辆调度问题,为使车辆运输成本和取货时间成本、卸货时间成本最小,建立混合整数规划数学模型,设计了两阶段算法求解模型,第一阶段产生满足容量约束的较好初始解,第二阶段通过发车时间与路径同时编码的模拟退火算法进行求解,根据某汽车制造商循环取货的实际运作情况,构造算例并验证了该模型和算法的有效性。结论表明,制造商处的道口限制对循环取货发车时间与路径调度有较大影响,同时对发车时间和路径进行调度更有利于降低循环取货的运输费用。 相似文献
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针对日益突出的城市交通拥堵问题,在综合考虑距离、载重量、时间、燃料对成本影响的基础上,研究时变车辆路径优化问题,提出跨时间域计算配送成本的方法,建立以成本为目标的城市配送优化模型。为提高算法的求解质量与效率,采用改进遗传算法,并设计两边逐次修正算子。最后,结合京东在重庆市的配送实例,分析车辆出发时间对成本的影响,同时考虑路径选择的灵活性并及时调整路线。实例验证了模型在城市配送中的适用性。 相似文献
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通过城市街谷内单个车辆在任意时刻对空气的曳力计算,提出更具一般意义的欧拉-拉格朗日方法,实现对行驶车辆引起空气流动及湍流的模拟。模拟结果显示,在不同的背景来流风速下,行驶车辆对街谷内湍流有显著影响,而对平均流场的影响相对较弱;行驶车辆诱导的湍流主要分布的靠近路面的区域,且在靠近背风面的地方湍流强度增大最为显著;街谷内行驶车流诱导湍流强度及分布受背景来流风速的影响显著,而受车辆行驶速度的影响相对较弱。街谷内行驶车流对风场的影响非常复杂,简单地以车辆行驶速度或背景来流风速进行参数化的模型很难模拟不同情形下的流场特征。 相似文献
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分析了车场开放的带时间窗的车辆路径问题,在完成配送服务的车辆数目不确定的条件下,建立了该问题的数学模型,同时运用改进的微粒群算法求解该问题,算法采用一种基于客户的序数编码方法构造初始种群,对微粒群算法的进化方程进行了改进,使改进微粒群算法的搜索过程具有自适应性。最后根据第三方物流配送的实际,基于问题的不同目标,运用数值检验了模型和算法的有效性。 相似文献
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目的 针对当前生鲜商品配送效率低和成本高等问题,采用车仓温度可控的多仓车辆作为配送装备,并结合时间窗等约束,研究基于时间窗和多仓温控的生鲜商品配送车辆路径优化问题。方法 建立最小化物流运营成本和车辆使用数量的双目标模型,然后设计基于Clarke-Wright节约算法的非支配排序遗传算法(CW-NSGA-Ⅱ)求解该模型。利用CW节约算法生成初始配送路径,以提高初始解的质量,并设计精英迭代策略,以提高算法的寻优性能。结果 基于改进的Solomon算例,将文中所提算法与多目标粒子群算法、多目标蚁群算法、多目标遗传算法进行了对比,验证了CW-NSGA-Ⅱ算法的求解性能。结合实例,对多仓车辆使用数量、温控成本和运营成本等指标进行对比分析,结果表明,经优化后多仓车辆使用数量减少了35.7%,温控成本减少了39.2%,物流运营总成本减少了47.7%。结论 文中所提模型和算法能够有效优化配送路径,降低运营成本,为构建高效率、低成本的生鲜配送网络提供了理论支持和决策参考。 相似文献
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带时间窗车辆路径问题的并行遗传算法 总被引:1,自引:0,他引:1
采用并行遗传算法研究了带时间窗限制的车辆路径问题.通过设计并行算法和交叉、变异等算子提高了算法的计算效率和性能.通过计算若干benchmark问题,验证了模型的有效性. 相似文献