随机需求多车辆路径问题的神经网络算法

目前国内外对随机需求多车辆路径问题的研究还很少,本文针对标准hopfield神经网络容易陷入局部极值点等问题,以总路程最短和总使用车辆数最少为目标,提出了一种基于退火策略的混沌神经网络的求解随机需求多车辆路径问题的算法,该算法既可以使混沌运动有足够长的进程以提高粗搜索性能,又可以随混沌动态的减弱使收敛速度加快。实验结果表明,该算法优化车辆路径更佳,是解决随机需求多车辆路径问题的有效方法。     

面向全局搜索的自适应领导者樽海鞘群算法

针对实际配送过程中客户需求、车辆服务时间随机可变,提出带软时间窗的随机需求和随机服务时间的车辆路径问题.以配送车辆行驶路径为研究对象,建立基于配送成本、时间惩罚成本、修正成本的配送车辆路径优化模型,并提出一种混合禁忌搜索算法.该算法将最近邻算法和禁忌搜索算法相结合,将时间窗宽度及距离作为最近邻算法中节点选择标准;并对禁忌搜索算法中禁忌长度等构成要素进行自适应调整,引入自适应惩罚系数.实验结果表明,改进后的混合禁忌搜索算法具有较强的寻优能力、较高的鲁棒性,同时算法所得车辆行驶路径受客户需求变动影响较小.     

用于求解混合车辆路径问题的混合进化算法

文中研究了具有NP难度的混合车辆路径问题(Mixed Capacitated General Routing Problem,MCGRP),其是在基本车辆路径问题(Vehicle Routing Problem,VRP)的基础上通过添加限载容量约束及弧上的用户需求而衍生的。给定一列车辆数不限的车队,使车辆从站点出发向用户提供服务,服务完用户需求后仍返回站点;规定每辆车的总载重不能超过其载重量,且每个需求只能被一辆车服务且仅服务一次。MCGRP旨在求解每辆车的服务路线,使得在满足以上约束条件的情况下所有车辆的旅行消耗之和最小。混合车辆路径问题具有较高的理论价值和实际应用价值,针对该问题提出了一种高效的混合进化算法。该算法采用基于5种邻域算符的变邻域禁忌搜索来提高解的质量,并通过一种基于路径的交叉算符来继承解的优异性,从而有效地加速算法的收敛。在一组共计23个经典算例上的实验结果表明,该混合进化算法在求解混合车辆路径问题时是非常高效的。     

一类非确定性车辆路径问题模型及其算法设计

提出一类路网结构未定、需求随机的非确定性车辆路径问题(N-DVRP),通过分析路网结构变动和需求随机双重不确定性对车辆路径选择的影响,建立N-DVRP的优化模型,并设计求解该问题的动态加速自适应遗传算法.仿真实验结果验证了该问题模型及其求解算法的合理性和有效性.     

集货需求模糊的异型车同时配集货路径优化

针对集货需求模糊的异型车同时配集货车辆路径问题(HFVRPSDDFP),基于先预优化再重优化的思路构建模型.预优化阶段根据可信度理论和车型选取方法为客户点分配车辆,生成配送方案.重优化阶段利用随机模拟算法(SSA)确定客户集货需求,对服务失败的客户点,制定服务策略,将模糊问题转化为确定型的异型车辆路径问题(HFVRP),并规划路径.设计遗传变邻域算法,通过测试确定邻域结构构造,将自适应搜索策略应用到邻域搜索过程中,保证迭代前期收敛速度和后期全局搜索能力.通过算例验证了本文模型及算法的有效性.     

带时间窗和服务顺序约束的多需求车辆路径问题

研究顾客具有多种需求,分别需要由不同类型车辆提供服务,且同一顾客多种需求的服务时间具有固定先后顺序的车辆路径问题.在考虑各个顾客需求的服务时间窗,同一顾客不同需求的服务顺序、服务时间间隔,以及各种车型的车容量及最大行驶时间等约束的前提下,以满足顾客多种需求的车辆运行成本和等待成本之和极小化为目标,建立混合整数规划模型.进一步设计求解模型的联合优化遗传算法,并利用车辆路径问题的标准测试集构造具有两种需求的测试算例,分别利用所提出的联合优化遗传算法与文献中的两阶段遗传算法进行模拟计算与分析,验证所提出算法的有效性.将经典的单一需求车辆路径问题推广到多种需求的情形,建立带约束的多需求车辆路径问题的数学模型并设计求解模型的有效算法,为解决实际问题提供了决策依据.     

模糊需求车辆路径问题及其启发式算法

对模糊需求信息条件下的车辆路径问题进行策略分析，提出解决此类问题的改进蚁群算法。采用多蚁群协作，修改信息素更新规则，根据收敛要求动态调整主要参数等对蚁群算法进行改进，应用该方法解决机会约束策略和可能性策略下的模糊需求车辆路径问题。实验结果证明了改进算法对优化模糊需求车辆问题非常有效。     

需求可拆分的开放式车辆路径问题研究

传统的开放式车辆路径问题假设客户的需求不可拆分、车辆类型相同,但在实际的物流配送中,车辆类型不完全相同,对需求的拆分能充分利用车辆的装载能力,降低运输成本。为此,提出需求可拆分的不同种车辆的开放式车辆路径问题,给出整数规划的数学模型,利用禁忌搜索算法对该问题求解,改进算法中初始解和邻域结构的产生过程。通过实验验证模型的有效性,并将结果与传统的开放式车辆路径问题进行比较,表明该算法可有效减少运输成本。     

基于双向随机树改进的智能车辆路径规划研究

针对快速扩展随机树算法随机性大、收敛速度慢和偏差性的问题,基于基本快速扩展随机树算法,通过采用循环交替迭代的搜索方式生成新节点,双向随机树同时搜索,改进优化了基本快速扩展随机树算法,解决了基本快速扩展随机树算法随机性大、收敛速度慢和偏差性的问题。建立车辆转向模型,确定车辆转向角度约束范围,在算法中增加车辆的转弯角度约束,减少生成路径的偏差性,改善了生成路径的质量。对生成的路径进行节点优化,去除多余的节点,缩短了路径的长度,提高了路径的可行性。采用B样条曲线改善路径的平滑度,在路径折点处插入局部端点,对路径进行平滑度处理,使生成的路径更加符合车辆的行驶条件。用Matlab进行虚拟仿真,验证了该算法的正确性。     

随机时变路网下的城市应急服务车辆路径分析

针对城市应急服务车辆（110、119、120等）的最优路径选择问题及路网的随机性与时变性,利用鲁棒优化理论,考虑路网在最坏情况下的行程时间,建立了随机时变条件下的应急车辆路径选择模型,并对 Dijkstra算法进行改进,将算法的路阻矩阵进行实时更新,以在时变条件下实现对路径选择模型的求解。经算例分析表明,该模型能有效解决随机时变路网环境下的应急车辆最优路径问题,与基于概率分布的期望行程时间最短的方法相比,该模型拥有更高的鲁棒性和易操作性。     

动态车辆路径问题中实时信息生成算法

实时信息的产生对动态车辆路径问题仿真器的研究起着非常重要的作用。为此,提出了实时信息的生成算法,包括随机公路网络的生成,实时交通信息的生成和随机客户需求的生成等。实验结果表明,算法所产生的实时信息和现实中的实时信息比较接近,能够满足动态车辆路径问题仿真器的要求。     

基于混合算法的带时间窗的车辆路径问题求解

建立了有时间窗车辆路径问题的数学模型,针对遗传算法在局部搜索能力方面的不足,提出将模拟退火算法与遗传算法相结合,从而构造了有时间窗车辆路径问题的混合遗传算法,并进行了实验计算。结果表明,用混合遗传算法求解该优化问题,可以在一定程度上克服遗传算法在局部搜索能力方面的不足和模拟退火算法在全局搜索能力方面的不足,从而得到了质量较高的解。     

The capacitated vehicle routing problem with stochastic demands and time windows

The capacitated vehicle routing problem with stochastic demands and time windows is an extension of the capacitated vehicle routing problem with stochastic demands, in which demands are stochastic and a time window is imposed on each vertex. A vertex failure occurring when the realized demand exceeds the vehicle capacity may trigger a chain reaction of failures on the remaining vertices in the same route, as a result of time windows. This paper models this problem as a stochastic program with recourse, and proposes an adaptive large neighborhood search heuristic for its solution. Modified Solomon benchmark instances are used in the experiments. Computational results clearly show the superiority of the proposed heuristic over an alternative solution approach.     

A memetic algorithm for the multi-compartment vehicle routing problem with stochastic demands

The multi-compartment vehicle routing problem (MC-VRP) consists of designing transportation routes to satisfy the demands of a set of customers for several products that, because of incompatibility constraints, must be loaded in independent vehicle compartments. Despite its wide practical applicability the MC-VRP has not received much attention in the literature, and the few existing methods assume perfect knowledge of the customer demands, regardless of their stochastic nature. This paper extends the MC-VRP by introducing uncertainty on what it is known as the MC-VRP with stochastic demands (MC-VRPSD). The MC-VRPSD is modeled as a stochastic program with recourse and solved by means of a memetic algorithm. The proposed memetic algorithm couples genetic operators and local search procedures proven to be effective on deterministic routing problems with a novel individual evaluation and reparation strategy that accounts for the stochastic nature of the problem. The algorithm was tested on instances of up to 484 customers, and its results were compared to those obtained by a savings-based heuristic and a memetic algorithm (MA/SCS) for the MC-VRP that uses a spare capacity strategy to handle demand fluctuations. In addition to effectively solve the MC-VRPSD, the proposed MA/SCS also improved 14 best known solutions in a 40-problem testbed for the MC-VRP.     

带软时间窗的开放式满载车辆路径问题研究

为满足某些生产制造企业的满载运输需求,针对运输任务对车辆具有独占性的特点,分析得到总运输费用的大小取决于车辆的空车行驶费用,在此基础上,将带软时间窗的开放式满载车辆路径问题转化为带软时间窗的多车场开放式车辆路径问题,在非对称图上建立了相应的数学模型,并设计了近邻粒子群算法对模型进行求解。设计算例对算法进行了验证,实验结果表明：该算法可以快速求得软时间窗的开放式满载车辆路径问题的满意解。     

A simheuristic approach for the two-dimensional vehicle routing problem with stochastic travel times

The two-dimensional vehicle routing problem (2L-VRP) is a realistic extension of the classical vehicle routing problem in which customers’ demands are composed by sets of non-stackable items. Examples can be found in real-life applications such as the transportation of furniture or industrial machinery. Often, it is necessary to consider stochastic travel times due to traffic conditions or customers availability. However, there is a lack of works discussing stochastic versions of the 2L-VRP. This paper offers a model of the 2L-VRP with stochastic travel times that also includes penalty costs generated by overtime. To solve this stochastic and non-smooth version of the 2L-VRP, a hybrid simheuristic algorithm is proposed. Our approach combines Monte Carlo simulation, an iterated local search framework, and biased-randomised routing and packing heuristics. Our algorithm is tested on an extensive benchmark, which extends the deterministic one for the 2L-VRP with unrestricted and non-oriented loading.     

模糊需求下时间依赖型车辆路径优化

针对客户需求模糊且有时间窗约束的时间依赖型车辆路径问题(TDVRP),基于先预优化后重调度的思想构建模型.在预优化阶段,依据可信性理论构建模糊机会约束优化模型处理客户点模糊需求;针对不同时间段道路的交通情况,采用Ichoua速度时间依赖函数表征车辆的行驶速度,并设计自适应大规模邻域搜索算法(ALNS)对其求解.在重调度阶段,应用随机模拟算法模拟客户点的真实需求,采用点重调度策略对预优化方案进行调整.通过改进的Solomon算例实验验证模型和算法的有效性.研究成果可丰富TDVRP问题的相关研究,为现实配送方案的优化决策提供理论依据.     

带时间窗的中转联盟运输调度问题的混合算法研究

介绍中转联盟运输调度问题的优越性和重要研究意义,建立了带中转点的优化运输调度问题的数学模型,并构造了求解该模型的优化算法,算法针对城市货物运输的特点,首先结合sweep算法和saving算法确定需求点与中转点之间的分派,随后采用改进的蚁群算法对每个中转点的运输路线进行优化。实例计算表明,提出的模型和算法能够有效的求解中转联盟运输调度问题。