带回程取货车辆路径问题的人工鱼群算法研究

该文提出用人工鱼群算法求解带回程取货车辆路径问题,有效调度车辆在送货的同时完成取货任务。将人鱼个体能量函数、觅食行为、聚群行为和追尾行为等应用到优化问题中,仿真结果表明人工鱼群算法是一种解决带回程取货车辆路径问题的有效方法。     

多车型同时取送货问题的低碳路径研究

针对现代物流配送系统中提倡节能减排、配送中心多车型、车辆数量有限以及客户存在取送 货需求的特点,建立了多车型同时取送货的低碳路径问题的模型,同时建立了考虑车辆装载量、车 型和距离的碳排放量的计算方法．基于问题的性质,采用了量子进化算法对其进行求解,量子进化 算法是一种通过将常用的整数编码转换成量子比特位的编码方式,每一个染色体都代表某种车型 的行车路线方案,通过基准测试实例验证了算法的有效性和可行性,实验分析表明,针对多车型同 时取送货问题,以总碳排放最小为目标函数,采用随机选取车辆路径安排比传统的车辆路径安排更 加经济和环保．     

ALNS算法求解带软时间窗同时取送货的PCVRP问题

考虑电子商务环境下订单种类多、批量小等特点,在现有奖金收集车辆路径问题(PCVRP)模型的基础上加入时间窗约束和同时取送货需求,建立了带软时间窗同时取送货的PCVRP模型.设计了自适应大邻域搜索算法(ALNS)进行求解,采用插入法生成初始解,再用ALNS对初始解进行改进.通过仿真实验将设计的ALSN算法计算结果与使用遗...     

基于改进人工鱼群算法的蠕虫机器人路径规划

针对人工鱼群算法在机器人路径规划中存在路径长、精度不高、易陷入局部最优等问题,提出了一种改进的人工鱼群算法,旨在提高算法效率及精度。首先,在算法觅食行为中加入寻优循环,减少算法在路径规划中选取位置点的随机性,使机器人能够更快地走向目标点;其次,融合禁忌搜索算法,通过引入禁忌表来记录算法陷入局部最优的路径,使算法在选取新位置点时能够避开局部最优区域,避免算法在局部过度循环,同时对规划出的路径进行优化处理,删去重复栅格点之间的路径,保证路径中没有重复的栅格点;最后,将改进后的人工鱼群算法应用在一种新型的三维栅格地图中。实验结果表明：相较于其他对比算法,在地图1、2、3中改进人工鱼群算法所取得的平均路径长度分别减少了10%、15%、30%,在复杂地图中路径规划的成功率提高了75%。     

基于约束优化问题的人工鱼群算法及其改进

在人工鱼群算法基础上,对人工鱼群算法进行改进,结合遗传算法提出的适应度函数来解决约束优化问题.具体表现在改进了人工鱼的觅食行为,另外引入了吞噬行为以便加快收敛速度,得到更优的适应度值.仿真结果表明改进的人工鱼群算法在解决约束优化问题时,具有收敛速度快、适应度值优、全局寻优性能强等优点.改进的人工鱼群算法较之基本人工鱼群算法具有更好的性能.     

改进人工蜂群算法的农村DRT路径优化研究

农村地区居民的出行需求低且分布分散,导致常规公交运营难以为继.针对农村公交运营成本高、运输效率低的问题,基于农村居民出行需求特征,构建了考虑农村地区需求响应公交(DRT)同时接送模式的车辆路径问题模型,提出一种改进的两阶段自适应大邻域人工蜂群算法(adaptive large neighborhood search a...     

考虑真实场景动态事件的动态取送货问题

实时城市配送决策高度依赖于环境的变化,须及时处理配送系统中由各种动态事件带来的需求和环境变化. 综合考虑新请求逐渐出现、旧请求修改或取消、交通拥堵状况和车辆抛锚4种动态事件对车辆路径规划和配送服务的影响,重新建立考虑实时场景多项动态事件的取送货（DPDP-MDE）动态车辆路径规划模型. 设计动态算法框架求解该模型,给出调度时域内静态子问题执行规则和计算规则;针对具体静态子问题,采用构造型启发式算法生成初始可行解,分别采用禁忌搜索算法和自适应大规模邻域搜索算法2种智能优化算法,改善初始可行解质量;在更新路径规划方案时,运用未固定动态插入法,解决处于规划中的未固定请求和新请求同步处理问题. 数值实验表明,所提出的模型及设计的动态算法框架能有效解决带时间窗的动态取送货问题（DPDP-TW）.     

求解多目标背包问题的改进人工鱼群算法

作为一种新的群智能算法,在求解多目标背包问题时,人工鱼群算法存在盲目搜索、收敛速度慢和求解精度低等问题.针对这些问题,本文结合人工鱼位置全局最优信息,对人工鱼的移动策略进行自适应改进,提出一种改进的人工鱼群算法.对多目标背包优化问题实验仿真表明,本文改进的人工鱼群算法收敛速度和搜索到的非劣解的精度均优于粒子群算法和遗传算法.     

求解大规模0-1背包问题的改进人工鱼群算法

针对现有算法在求解大规模0-1背包问题时存在求解精度不够和稳定性不足的情况,将贪婪算法引入到人工鱼群算法中,提出一种基于贪婪的极坐标编码人工鱼群算法。该算法引入贪婪思想对母体的初始值以及非法解修正方式进行改进;根据大规模0-1背包问题的特点对算法中的母体结构和迭代方式进行调整,并引入最优保留机制增强算法搜索的方向性。通过对物品为500、700和1 000的背包问题的实验结果表明,该算法具有良好的寻优能力和鲁棒性。     

车辆路径问题的微粒群算法分析与设计

车辆路径优化问题是一类具有重要实用价值的组合优化问题,微粒群算法是一种新的群体智能优化方法。该文在构造车辆路径问题的粒子表达方法基础上,分析了不同参数条件下微粒群算法求得此问题的情况。仿真结果表明微粒群算法可以快速、有效地得到问题的最优解,是求解车辆路径问题的一个较好方案。     

基于改进蚁群算法的有时间窗车辆路径优化

针对物流配送中的有时间窗车辆路径问题（VRPTW）,提高优化性能,提出了一种改进的最大最小蚁群算法,并引入了局部搜索策略2-opt．在客户数目给定的情况下,本算法能够得到所求VRPTW的全局较优解,与基本蚁群算法和未改进的最大最小蚁群算法比较,具有更快的收敛速度和更高的收敛精度,并可扩展到一类相关的路径优化问题中．实验结果表明,本算法对于求解VRPTW效果很明显．     

有时间窗约束的多车场车辆路径问题的改进遗传算法

在给出有时间窗约束的多车场车辆路径问题（MDVRPTW）的数学模型基础上，引入一种新的编码方式，并对RC交叉算子进行修正，构造出一种改进的遗传算法，实验证明能够有效地解决MDVRPTW的优化问题。     

基于改进免疫算法的有能力约束车辆路径问题

针对遗传算法、免疫遗传算法在解决车辆路径问题(VRP)中存在的问题与不足,提出了一种改进免疫遗传算法。该算法主要在检查个体的多样性程度方面进行了简化,运用多样性指数阈值控制种群个体的多样性。通过有能力约束VRP的实验验证了新算法,得到了满意的效果。     

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。     

车辆路径问题的一种先寻路后分组算法

针对车辆路径问题（VRP）设计了一种元启发式算法。引入先寻路、后分组的策略,首先对顾客点序列采用Lehmer编码,设计辅助算子进行变异操作,用差分进化算法求出基于所有节点的TSP解,然后根据运货量的约束条件将其切割成VRP解。再通过禁忌搜索改进解,得到的结果再次作为初始解之一进入算法循环。仿真计算得到了最优解,结果表明该算法是有效的。     

基于分层遗传算法的车辆路由和调度研究

为了能在当今激烈竞争的市场中生存,物流活动需要细心规划以满足商务和顾客的所有需求.车辆路由和调度问题一直被广泛的研究以满足各种行业的特殊的需求.考虑配送与安装分离特点下车辆路径问题.利用混合整数非线性规划（MINP）模型求解送货和安装时车辆运行的最少时间.提出分层遗传算法对各种大小问题实施求解.计算结果表明分层遗传算法的有效性,也对分层遗传算法和MINP模型两者的性能进行了比较.     

一类具有模糊需求运输调度问题的禁忌搜索算法

在对模糊需求和决策者偏好的概念进行介绍的基础上,研究了一类单收或单发情况下具有模糊需求的车辆路径优化问题,并提出解决该问题的一种禁忌搜索算法.给出了该问题的一个计算实例,实例证明采用禁忌搜索算法解决这类问题是有效的.     

车辆路径问题的改进遗传算法

在分析车辆路径问题的现有启发式算法的基础上,本文构造了车辆路径问题的染色体表达式,并对染色体进行了可行化映射,建立了此问题的遗传算法．实验表明,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．     

模糊需求车辆路径问题的禁忌搜索算法研究

有模糊需求的车辆路径问题是一种普遍存在而求解较为困难的运筹学问题。本文给出了基于路由失败概率的模糊需求车辆路径问题的数学模型,并将禁忌搜索算法用于解决该问题。实验结果证明,禁忌搜索算法可以有效求得模糊需求车辆路径问题的优化解,为求解模糊需求车辆路径问题提供了一个较好方案。