物流企业配送车辆调度问题研究综述

物流配送车辆优化调度问题（Vehicle Routing Problem，简称VRP）是一个研究热点，许多学者采用了各种优化方法来解决实际问题。该文首先综述了车辆优化调度问题的起源、研究动态及水平，然后再综述了物流配送车辆调度问题的各种优化方法，然后对所述的几种优化方法的优缺点、适用性等都作了说明，并对它们作以比较分析。     

应急配送车辆调度优化研究综述与展望

应急配送车辆调度优化是物流配送领域近年来的一个新兴的研究方向,它的研究可大大减少自然灾害和公共卫生事件等突发灾难所带来的损失,对最大程度保护人民生命和财产安全、推进应急物流管理的完善和发展具有非常重要的意义和广阔的应用前景。对近年来国内相关学者在应急配送车辆调度优化研究中的成果进行了系统整理,并从模型、算法、研究方法等多个方面进行了述评,同时讨论了存在的一些问题,并展望了今后的研究方向。     

应急物资配送车辆调度模型与优化综述

抢险救灾行动的有效规划和调度在挽救人民群众生命和减轻财产损失中起着重要作用,利用数学建模方法和计算机仿真技术,辅助决策者完成应急物资配送车辆调度已成为学术界的共识。围绕模型和优化两个关键点,分析了近年来应急物资配送车辆调度的研究现状,归纳出了应急物资配送车辆调度模型的主要优化目标和影响因素,对比分析了多种优化算法的应用效果,提出了现有研究中存在的问题,最后研讨了应急物资配送车辆调度研究的发展趋势。     

时间窗约束下的配送车辆调度问题研究

为解决时间窗约束下的物流配送车辆的多目标调度优化问题,给出了一种基于免疫计算的配送车辆调度优化方案。设计了配送车辆调度问题的数学模型和一种基于非劣邻域支配的多目标调度优化算法,在仿真环境下进行了实验。实验结果表明,算法能够有效地解决物流配送车辆调度问题,具有较好的应用价值。     

遗传算法在车辆调度优化问题中的研究

车辆调度优化问题是一个有约束的组合优化问题,属于NP难题（Nondeterministic Polynomial Problem）。随着问题输入规模的扩大,求解时间呈几何级数上升,传统的优化算法本身存在着过早收敛于局部值的问题。针对这一问题在染色体编码、算子的自适应机制和约束的处理等方面对标准遗传算法进行了改进。测试结果表明,该算法提高了优化算法的质量和搜索效率,具有良好的效果。     

混合遗传算法求解配送车辆调度问题

车辆调度优化是物流配送的关键环节。针对有时间窗的车辆调度问题,综合考虑了路网中的交通状况,提出改进的车辆调度模型。并针对这个模型,设计了混合遗传算法,采用自适应策略调整交叉和变异概率,引进有效的交叉和变异算子,并结合模拟退火算法缓解遗传算法的选择压力,避免早熟收敛。仿真结果表明该算法与标准遗传算法相比有更好的性能。     

基于遗传算法的战时备件配送车辆调度

战时备件配送的车辆调度是提高装备保障效率的关键因素.本文以装备战斗效能损失最小化为车辆调度的目标,建立了问题的数学模型,并应用遗传算法对问题进行了求解.算法中,设计了两种交叉算子,并应用了局部搜索模块作为变异算子.对算例的计算实验表明,所设计的启发式交叉算子在精度和速度两方面均优于顺序交叉算子.     

物流配送中心配载车辆调度问题研究

物流配载车辆调度目标就是针对特定任务调配车辆资源以降低成本费用。分析了车辆和特定运输任务的相关约束条件,提出了物流中心配载车辆调度问题数学模型。重点研究了基于任务时间窗逻辑顺序约束求取可行解的“分组”算法、以及基于时间窗约束冲突概率对可行解基因实施交叉的优化算法。实验结果表明在多任务、多约束条件下采用该算法可快速求取物流配载调度问题的最优解。     

大型物流车辆配送线路自适应调度方法

为了有效提高物流配送车辆的利用率,降低配送车辆的空载率及物流运输成本,需要对大型物流车辆配送线路自适应调度方法进行研究。当前方法多是采用通过对物流车辆配送过程中的调度与路径选择进行分析,建立多类型的物流配送车辆调度模型,并构建改进后的遗传算法,对物流调度模型的算法效率以及计算时间和复杂度进行优化,以获取物流车辆配送调度问题的最优解,但该方法存在过程较为繁琐的问题。为此,提出一种大型物流车辆配送线路自适应调度方法。该方法首先建立物流车辆配送线路调度问题的数学模型,为实现自适应调度方法对数学模型进行优化求出最优解,利用蚁群算法对物流车辆配送调度数学模型的最优解进行优化,获取最优路径的适应度初始化蚁群算法的各客户点之间的信息素,从而得出了优化的最优路径;以优化的最优路径完成对大型物流车辆配送线路自适应调度。仿真实验表明,利用蚁群算法不仅加快了物流配送路线调度优化问题求解的速度,降低了物流运输的成本,而且获取了最优解的概率,比其他调度算法具有更明显的优势。     

电商配送中的车辆调度问题优化研究

电子商务环境下的物流配送产生了新的特点,在传统方式下建立的物流配送系统已不能完全满足电子商务的需要。针对电商配送终端客户具有配送需求量小、品种多、位置较分散的新特点,研究电子商务环境下的车辆调度问题,用聚类分析法划分配送区域,建立VRPTW模型,采用遗传算法对模型加以求解。通过仿真实验,与传统的VRP模型求解进行比较,发现优化后的成本比未优化的成本低,验证了关于VRPTW优化模型求解方法的有效性。     

物流配送中双向车辆路径问题(VRP)的研究

本文在原有的车辆路径问题单一目标模型的基础上提出了满足多目标车辆路径问题的数学模型,并提出带回收的vrp案例,用新的Clarke-Wright方法加以解决。     

神经网络算法在物流配送车辆优化调度中应用

研究物流配送车辆调度优化问题,车辆调度存在空驶率,运输路径不合理。为了有效节约车辆运输成本,优化城市车辆调度,传统的调度算法存在计算复杂度高,不利于实际应用等问题,提出了一种改进的神经网络车辆调度优化算法模型。首先对城市车辆调度建立优化数学模型,建立了一种解决非满载车辆卸货路线优化的神经网络模型,采用改进的神经网络进行优化车辆调度,并给出了解决配送车辆优化调度问题的具体步骤。仿真结果表明,提出的改进的算法不仅能有效地求解车辆调度优化模型,而且计算机复杂度较低,算法的计算效率较高,收敛速度较快,验证了改进算法的实用性和有效性。     

带时间窗车辆调度问题的改进粒子群算法

带时间窗车辆调度问题是一类典型的NP难解问题。为了克服标准粒子群算法存在早熟收敛和易陷入局部解等问题,提出了一种改进的粒子群优化算法。该算法在惯性权重递减的基础上通过群体极值进行[t]分布变异,使算法跳出局部收敛,将该算法应用于带时间窗的车辆调度问题优化。算例证明了改进粒子群算法应用于求解带时间窗的车辆调度问题的可行性和有效性。     

面向复杂物流配送场景的车辆路径规划多任务辅助进化算法

在现代社会中, 复杂物流配送场景的车辆路径规划问题(Vehicle routing problem, VRP)一般带有时间窗约束且需要提供同时取送货的服务. 这种复杂物流配送场景的车辆路径规划问题是NP-难问题. 当其规模逐渐增大时, 一般的数学规划方法难以求解, 通常使用启发式方法在限定时间内求得较优解. 然而, 传统的启发式方法从原大规模问题直接开始搜索, 无法利用先前相关的优化知识, 导致收敛速度较慢. 因此, 提出面向复杂物流配送场景的车辆路径规划多任务辅助进化算法(Multitask-based assisted evolutionary algorithm, MBEA), 通过使用迁移优化方法加快算法收敛速度, 其主要思想是通过构造多个简单且相似的子任务用于辅助优化原大规模问题. 首先从原大规模问题中随机选择一部分客户订单用于构建多个不同的相似优化子任务, 然后使用进化多任务(Evolutional multitasking, EMT)方法用于生成原大规模问题和优化子任务的候选解. 由于优化子任务相对简单且与原大规模问题相似, 其搜索得到的路径特征可以通过任务之间的知识迁移辅助优化原大规模问题, 从而加快其求解速度. 最后, 提出的算法在京东物流公司快递取送货数据集上进行验证, 其路径规划效果优于当前最新提出的路径规划算法.     

无人机平台非对称广播链路的动态优先权调度算法

战场数据分发系统需要传输不同长度的信息和数据,数据容量相差很大,采用动态优先权调度算法在系统平均延时、长短信息传输的公平性两个方面可以同时达到很好的性能。该调度算法适合于有优先级控制的广播链路。     

C-W算法在配送车辆优化调度中的应用

物流配送车辆优化调度是物流配送中非常关键的一个环节。文章简单介绍了当前最具有代表性的算法,指出目前启发式算法是求解车辆路径问题的主要方法,并以C-W算法为典型,结合实例验证了其对解决配送车辆调度问题的适用性。     

应急物流车辆调配问题的研究

对于应急物流配送车辆调度优化问题的研究可以在满足应急物流时间要求的前提下,更合理地安排车辆的调度运行,可以最大程度地节省物流成本。通过分析应急物流车辆调度问题的特点,结合实际情况,确立了一般性非满载应急物流车辆调度优化的数学模型,并采用人工免疫算法对该问题进行求解。仿真结果表明,该算法是可行和有效的。     

ARM7嵌入式系统在车辆调度中的应用

本文设计并实现了车辆监控调度系统，在系统设计中采用S3C4480X做为处理器，并对嵌入式系统中开发中的几个关键技术进行了分析：操作系统内核调度机理。基于状态机的程序设计和硬件设计。     

基于云计算神经网络物流车辆调度算法研究

研究了物流车辆调度优化问题。针对云计算下任务调度算法没有考虑调度的服务质量和用户满意度的问题,特别是在物流任务调度问题中存在复杂的计算网络,造成计算率降低,为了解决上述问题,提出了一种新的有关云计算和神经网络相结合的物流作业调度算法。算法充分考虑了调度的服务质量以及用户满意度,建立一个参数化的处理模型,计算用户在各个资源上的综合满意度,再将任务分配到满足用户需求和使系统资源达到均衡的资源上执行,最后采用改进的神经网络进行优化车辆调度。实验结果表明,改进算法不仅能满足用户的多种需求,提高了用户的满意度,同时也提高了资源调度率和系统资源的利用率。