基于遗传算法的不同约束条件车辆调度问题研究*

研究了不同约束条件下,车辆调度问题的最短行车距离。分别针对带有里程约束限制、带有时间窗口限制、带有满载和非满载约束限制的约束条件,建立了不同的车辆调度模型。针对车辆调度模型设计了自然数编码的遗传算法,并改进了遗传算法中的交叉算法,尽可能地保留了最优基因的遗传性,加速了算法的收敛性。最后进行算例分析,结果表明了模型和算法的有效性。     

求解军车调度问题的双重约束编码遗传算法

依据某部队车场车辆调度的实际情况,建立了考虑卸货时间因素的带硬时间窗车辆调度问题的数学模型;针对该模型,提出了一种基于载重量和时间窗双重约束条件的编码方式,并改进了交叉、变异算子,到达了全局寻优,避免了遗传算法的早熟收敛。仿真结果表明：改进的算法提高了计算效率,能缩短车辆行驶总里程,满足军车调度在时间上的严格要求。     

多车场多目标开放式物流配送车辆调度问题的研究

为了优化现代物流中的车辆调度问题,文章针对多车场开放式物流配送车辆调度问题,建立了一种灵活的多目标组合优化模型,此模型可以方便地增减优化目标值;设计了适合多车场开放式车辆路径问题的通用染色体编码方案,并对遗传算法中的交叉变异操作做了详细说明,最终得到了多车场多目标开放式物流配送中车辆调度的优化策略;通过真实的测试用例验证了项目设计的优化模型和遗传算法在解决多车场多目标开放式物流配送车辆调度问题中的可行性.     

基于改进遗传算法的车辆调度模型

随着运输网络复杂程度的不断增加,运输车辆会遇到车祸、拥堵等干扰,传统的车辆调度模型缺少对这种干扰风险的分析,无法建立较为准确的调度模型,造成调度车辆遇到干扰时,调度效率大幅降低。为了避免上述缺陷,提出了一种基于改进遗传算法的车辆路径调度算法,引入扬长避短的思想,对所有的车辆运输路径进行编码,并对所有的路径进行选择、交叉和变异运算,运用模拟退火算法提高算法的寻优性能,形成车辆的高效调度。实验结果表明,利用改进算法进行车辆调度,能够提高运输的效率,从而满足实际运输需求。     

基于改进遗传算法的有时间窗车辆调度问题研究*

在分析带有时间窗车辆调度问题的基础上,建立了车辆调度问题的数学模型,并构造了不同时间窗的惩罚函数.设计了针对车辆调度问题基于自然数编码的遗传算法,并改进了传统的交叉运算,避免优秀基因在交叉操作中被破坏,提高了遗传算法的寻优能力.最后,结合算例进行了仿真计算,分析了载重体积约束和时间窗约束对车辆调度的影响,验证了算法的有...     

灾变遗传算法求解带时间窗的车辆调度问题

提出一种可以有效求解带时间窗的车辆调度问题的灾变遗传算法.遗传算法作为一种高效的启发式算法被用于解决这类组合优化问题,但是该算法存在过早收敛、易陷入局部最优等缺陷.针对此问题,在搜索过程中采用灾变算子使遗传算法跳出局部最优,并针对车辆调度问题设计一种可以直接产生可行解的交叉算子,避免染色体交叉过程中产生不可行的子代.通过仿真算例验证了所提出的算法求解带时间窗的车辆调度问题的有效性;通过与标准遗传算法、改进遗传算法和粒子群算法的比较,进一步验证了灾变遗传算法在优化性能以及算法鲁棒性方面的优势.     

解并行机模糊调度问题的自适应遗传算法

针对家纺企业车间调度的实际情况,建立了一种产品优先级约束的模糊车间调度模型。在模型中,完工时间和交货期都是模糊的,交货期平均满意度最大为调度目标。基于此模型,提出了一种自适应的遗传算法,该算法通过比例选择及局部搜索保证种群的优良特性,并通过自动调节变异率和交叉率的方式保证种群的多样性,有效跳出局部收敛。仿真结果表明,自适应遗传算法能有效求解,并优于免疫遗传算法。     

低碳时变城配送车辆路径-发车调度集成优化

针对交通拥挤环境下日益增长的城市配送需求，通过分析时序依赖对成本和碳排放的影响，引入车辆在节点等待和离散调度策略，研究基于时序依赖的低碳城市配送车辆路径与离散调度问题。为求解该问题，设计基于遗传算法与局部搜索相结合的混合进化搜索算法对模型求解，用积极的局部搜索机制替代随机的变异操作，并通过可行解构造算法、变概率交叉和多种局部搜索策略来提高算法求解质量和求解效率。通过对比仿真实验对算法和模型的有效性进行了验证。     

基于Petri网与GA算法的FMS调度优化

提出了一种应用遗传算法解决柔性制造系统调度优化问题的新方法．首先用Petri网对柔性制造系统进行建模,然后应用遗传算法对该模型进行调度并获取近似最优解．在该算法中,用Petri网模型的激发序列作为染色体,采用期望值方法作为选择算子,总加工时间作为适应度函数,两点交叉法作为交叉算子,交叉点选择能到达相同标记的转移．对于变异算子,首先从染色体上随机选择一点作为变异点,然后从这点开始应用变异算法,该变异算法类似于Petri网的可达树算法．由于算法中的选择、交叉和变异算子都是对．Petri网模型中的元素进行操作,与问题空间中的元素无关,因此,与其它调度算法相比,它有较高的通用性．既可以处理典型的Job—Shop问题,也可以处理小批量、多品种的FMS(Flexible Manufacturing System)调度问题．文中通过实验验证了算法的有效性。     

具有模糊时间窗的有容积约束车辆调度优化问题研究*

针对现实配送过程中存在的时间参数模糊化与车辆容积限制问题,利用梯形模糊代数、有符号距离和区间数距离公式,构造出一种较高精度的提前/滞后惩罚函数,在此基础上给出了一种以最小化服务点提前/滞后惩罚、最小化配送总里程以及最小化配送车辆数量为目标的、具有模糊时间窗的有容积约束配送车辆调度问题模型。在问题求解方面,结合粒子群算法和遗传算法,引入遗传算法思想对粒子进行交叉、变异操作,给出了一种基于遗传操作的混合粒子群算法,以解决基本粒子群算法容易陷入局部最优的问题。仿真实验表明,该算法具有可行性和有效性。     

具有模糊时间窗的转运联盟车辆路径及遗传优化

在对带有模糊时间窗的企业间转运联盟车辆路径问题进行描述的基础上,构建了该问题的多目标规划模型;钭测该模型提出了一种混合遗传算法,该算法在经典车辆路径遗传编码的基础上,通过若干转化和修正算法得到了一种三元式编码,并改进了交叉和变异算子;最后通过实例说明了模型和算法的有效性．     

多车场多车型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多车型车辆路径问题的基于直观描述的数学模型基础上,引入一种新的编码方式,并将RC交叉算子进行修正,构造出一种解决该问题的模拟退火遗传算法,实验证明能够有效地解决优化问题。     

企业间转运联盟车辆路径问题及遗传优化

给出了企业间产品可转运的联盟车辆路径问题（EAVRVPPT）数学模型。提出求解该问题的遗传算法,相对于传统算法,该算法在编码方式和交叉算子方面进行了改进。为了证实模型和方法的有效性,通过计算实例进行了验证。     

车辆路径问题的改进的双种群遗传算法

提出了一种基于车辆路径问题的改进双种群遗传算法.该改进双种群遗传算法主要通过两个种群同时进行进化操作,并结合新交叉算子和种群交叉策略,以克服传统双种群遗传算法在求解车辆路径问题上所存在的不足.通过仿真实验,将改进的双种群遗传算法与其它几种遗传算法进行比较,改进的双种群遗传算法比其它几种遗传算法显著提高了优化效果.实验结果表明,该算法可以有效求得该问题的优化解,是解决车辆路径问题的好方法.     

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。     

多中心半开放式送取需求可拆分的车辆路径优化

针对多中心半开放式送取需求可拆分的车辆路径问题,构建了以车辆配送距离最短为目标的多中心半开放式送取需求可拆分的数学模型。设计大变异邻域遗传算法进行求解,采用二维染色体编码及顺序交叉策略,同时运用大变异策略和邻域搜索策略提高算法全局和局部的寻优能力,通过算例对比验证了所提模型与算法的有效性。算例实验表明,大变异邻域遗传算法在求解多中心物流配送车辆路径问题上求解质量较优、求解效率较高、求解结果较为稳定,同时验证了联合配送下多中心半开放式送取需求可拆分的配送模式优于独立配送下单中心送取需求可拆分的配送模式。研究成果不仅拓展了车辆路径问题,还可为相关快递物流企业配送优化提供决策参考。     

有时间窗的开放式车辆路径问题及其遗传算法

针对物流配送中的开放式车辆路径问题提出了OVRP的处理方法,并且根据容量和时间窗约束的特点设计了GA算法,设计了动态染色体,采用改进的交叉变异过程,利用随机参数的波动来协调容量约束和时间窗约束,并且加入了内部和外部扰动操作来跳出局部收敛点。通过试验,表明用GA在优化有容量和时间窗约束的OVRP的有效性。     

An improved differential evolution algorithm for vehicle routing problem with simultaneous pickups and deliveries and time windows

The vehicle routing problem with simultaneous pickups and deliveries and time windows (VRP-SPDTW) is the problem of optimally integrating forward (good distribution) and reverse logistics (returning materials) for cost saving and environmental protection. We constructed a general mixed integer programming model of VRP-SPDTW. The model contained some classical vehicle routing problems as special cases. We proposed an improved differential evolution algorithm (IDE) for solving this problem. In the algorithm, we firstly adopted the novel decimal coding to construct an initial population, then used some improved differential evolution operators unlike the existing algorithm, and in mutation operation, we used an integer order criterion based on natural number coding method. We introduced a penalty technical to publish the infeasible solution. In addition, in the crossover operation, we designed a self-adapting crossover probability that varied with iteration. We did some numerical experiments, and the results showed that the proposed method is effective for solving VRP-SPDTW.