多车场车辆路径问题的遗传算法

给出了多车场车辆路径问题(MDVRP)的数学模型,提出一种基于客户的编码表示方式,可以表示出各车场出动的车辆及路径,能够有效地实现MDVRP的优化,并用计算实例进行了验证。     

多车场多车型装卸混合车辆路径问题研究

为满足电子商务客户多样化和个性化的需求,建立了多车场、多车型的装卸混合车辆调度模型,并使用混合遗传启发式算法求解．首先采用混合编码,使问题变得更简洁;利用个体数量控制选择策略,以保证群体的多样性;引入２-交换变异策略,并结合爬山算法,加强染色体的局部搜索能力．然后,对混合遗传算法求得的精英种群进行禁忌搜索,提高了搜索效率．最后,通过实例计算表明了上述模型和算法的有效性．     

多车场多车型车辆调度问题的改进粒子群算法

多车场多车型车辆调度问题优化是物流配送中的典型NP难解问题,针对传统的粒子群算法存在收敛速度慢,易早熟收敛等问题,提出了一种改进的粒子群优化算法。该算法对种群中的粒子采用一定的概率进行柯西变异,使算法跳出局部最优解。将算法应用于多车场多车型车辆调度问题优化,算例证明该算法求解多车场多车型车辆调度问题是可行的,并且优于标准粒子群优化算法。     

多车场洒水车路径问题的双层遗传算法

论文提出了一种新的遗传算法对有多个加水点的洒水车服务路线问题进行优化求解,给出了一种多车场车辆弧路径问题的数学模型,并对传统遗传算法的染色体编码机制和种群结构进行了改进,设计了一种解决多车场车辆弧路径问题的双层遗传算法,可以表示出各车场出动的车辆及路径,与人工安排的方案进行比较,安排效率高,总行驶路程缩短15％以上,车辆行驶路线更为合理,有效地实现多车场车辆弧路径问题的优化。     

单车场多送货点车辆路径问题的改进遗传算法

针对单车场多送货点容量约束的车辆路径问题提出了一种改进的遗传算法。该算法基于自然数编码的染色体,采用了改进的交叉和变异法、内部扰动和外部扰动等技术,提高了遗传算法的优化效率和优化效果。介绍了此算法的原理,给出了具有两个代表性算例试验结果和结果分析。试验结果表明了该改进遗传算法对求解单车场多送货点容量约束的车辆路径问题的有效性。     

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.     

多车场满载车辆路径优化算法

针对多车场满载车辆路径问题(MDVRPFL),结合节约法提出了一种依次对车场、配送中心、用户进行循环调整直到最优的迭代算法.该算法具有使总费用随迭代次数逐渐降低的特点,其运算结果能同时得到最优车辆分配方案和车辆行驶路径.最后用该算法对不同规模的算例进行试验.试验结果表明,该算法对多车场车辆路径问题有效适用.     

多车场车辆路径问题的改进粒子群算法

多车场车辆路径问题是一类实用性很高的NP难解问题。针对标准粒子群算法易早熟、收敛速度慢的缺陷,提出了一种新的改进算法,该算法采用协同进化思想,同时在搜索陷入局部最优的情况下引入了模式搜索方法。针对多车场车辆路径问题构造了一种新的粒子编码方法,建立了相应的数学模型,并介绍了该算法的详细实现过程。仿真结果通过和遗传算法和标准粒子群算法比较,表明该算法具有更好的寻优速度和寻优效率,从而证明了提出的算法用于优化多车场车辆路径问题是可行和有效的。     

求解装卸混合车辆路径问题的模拟退火遗传算法

提出一种改进的模拟退火遗传算法来求解装卸混合车辆路径问题;通过使用模拟退火变异策略来增强遗传算法的局部搜索能力,从而改善遗传算法的早熟问题,使算法有能力避免陷入局部极值而快速收敛于全局最优解;仿真实验结果表明了所提算法求解装卸混合车辆路径问题的有效性与适用性。     

多车场CARP问题的改进遗传算法求解

带有容量限制的弧路径规划问题来源于城市垃圾回收、街道清扫、邮件投递、校车路线安排和洒水车路线安排等实际问题,多车场CARP问题是具有多个车场的CARP问题。提出了一种先划分区域后进行路径规划的方法来求解多车场CARP问题。该方法先将各服务弧按照离车场距离的远近归并到距离最近的车场,从而转化为单车场CARP问题,然后用改进的遗传算法进行求解;在求解过程中,用模拟退火算法对部分服务弧进行局部调整,使服务弧在一定的范围内在不同的车场之间进行调换,从而避免局部收敛,达到全局优化的效果。以洒水车路线安排为实例,实验结果表明,该算法能有效求解一定规模的多车场CARP问题,为实际应用奠定了基础。     

求解一般车辆优化调度问题的一种改进遗传算法

文章在对一般车辆优化调度问题(VRP)进行分析的基础上,为之建立了数学模型;提出了一种求解该问题的改进遗传算法,并通过实例验证了该算法具有优良性能。     

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。     

多配送中心车辆路径问题的狼群算法

针对多配送中心动态启用和车辆的合理分配,文章首先建立了以总路径长度最小为目标函数的多配送中心车辆路径问题的数学模型;其次,根据多配送中心车辆路径问题的具体特征,模拟狼群捕食行为设计了求解该问题的狼群算法;最后,应用狼群算法求解测试算例,并将其计算结果与几种常见智能优化算法的计算结果进行比较,验证了狼群算法求解多配送中心车辆路径问题的可行性与有效性。     

遗传算法在车辆路径问题中的应用与实践

本文简要介绍了遗传算法和VRP问题,并提出利用遗传算法来解决VRP径问题,基于遗传算法的基本思想设计了合适的算法程序,通过实验表明了遗传算法能够有效地求解VRP问题.     

有时间窗物流配送车路由问题的改进遗传算法

给出了有时间窗物流配送车路由问题的数学模型．通过引入新颖交叉算子RC，构造了一种改进的遗传算法．实验结果表明．该算法在解决有时间窗的物流配送车路由问题时，比PMX及RC算子具有更优的性能，在满足所有需求点的前提下达到各评价指标的综合最优，是求解配送车路由问题的一个较好方案．     

基于遗传算法的集送一体化的车辆路径问题

有时间窗的集送货一体化的车辆路径问题(VRPPDTW)是对经典的车辆路径问题(VRP)的扩展,是一类重要的组合优化问题,但是目前对该问题的研究非常有限。论文采用了新的染色体编码方法,设计了遗传算法对该问题进行求解。在求解过程中,对集送一体化、多种配送车辆类型的问题进行了有效处理,同时考虑了车辆载重量和时间窗等约束。最后的实验结果表明,该算法可以求得这类车辆路径问题的最优解或次优解。     

基于改进蝙蝠算法的带模糊需求的车辆路径问题

蝙蝠算法作为一种新的元启发式算法,尚未被应用到模糊车辆路径问题中;针对带模糊需求的车辆路径问题,以极小化总运输距离为目标,建立基于可信性理论的模糊规划模型,提出一种改进的蝙蝠算法;算法采用基于客户编号的编码方式,利用随机模拟算法计算额外行驶距离;在蝙蝠位置更新时,引入基于非线性调整的惯性权重和基于子路径的局部搜索;为提高全局搜索能力,避免算法早熟,对处于较差位置的蝙蝠进行交叉操作;最后,利用随机实验数据进行仿真,分析了决策者主观偏好值对目标值的影响,并与其它算法的寻优结果进行对比分析,结果表明,算法具有一定的可行性和有效性。     

易腐物品车辆路径问题的并行遗传算法

本文采用并行遗传算法研究了易腐物品的车辆路径问题。通过设计粗粒度并行遗传算法和交叉、变异等算子,提高了算法的计算效率和性能。最后,以计算示例验证了算法的有效性。