考虑载重影响耗电率的电动车车辆路径问题

随着新能源和绿色物流等政策的出台,电动车逐渐成为物流配送的主要运输工具.考虑到电动车的电池容量、充电时间、耗电率和充电站位置等因素,研究载重影响耗电率的电动车车辆路径问题,建立以总成本最小化为目标的混合整数规划模型.结合禁忌搜索算法的思想,设计改进的自适应大邻域搜索算法对其求解,在该算法中,开发多种基于模型特性的破坏算子和修复算子以提高求解效率.通过算例求解验证模型和算法的有效性,为物流企业电动车配送方案的规划提供一定的决策依据.     

时变路网下带混合时间窗的车辆路径问题

针对时变路网下带混合时间窗的车辆路径问题,综合考虑多中心联合配送、混合时间窗、车辆行驶速度连续变化及车辆行驶速度、载重量对油耗的影响,以车辆派遣成本、油耗成本及时间窗惩罚成本之和最小为目标建立优化模型,并设计自适应遗传-大邻域搜索算法对其进行求解。该算法采用自适应交叉、变异以加快种群寻优速度,并引入时差插入法改进交叉算子和变异算子,嵌入移除算子和插入算子对可行解进行摧毁和重建以增加种群的多样性。通过多组算例验证算法的有效性,并分析了混合时间窗客户的比例变化及车辆行驶速度变化对车辆调度方案的影响,结果表明自适应遗传-大邻域搜索算法较基本算法有着更好的求解性能。该研究成果可丰富车辆路径问题的相关研究,为物流企业优化决策配送方案提供理论依据。     

基于嵌套Logit选择模型的城市配送自提柜选址路径问题

为了分析城市配送中顾客选择末端交付方式和配送时间窗的相关性对自提柜选址、时间窗分配与路径规划等运营决策的影响,首先使用嵌套Logit选择模型量化顾客对配送服务选项的选择行为,提出了城市配送两层嵌套Logit选择模型;然后以配送数量最大化和配送成本最小化为目标,建立了自提柜选址-时间窗分配-路径规划集成优化模型;最后采用非支配排序、动态网格和拥挤距离等技术,构建了多目标粒子群优化（MOPSO）算法进行仿真分析,获取了末端交付方式和配送时间窗相关性对运营决策的影响。研究表明：随着送货上门服务尺度因子逐渐增大,顾客需求在不同配送时间窗之间的替代性变小,无论是追求配送成本最小化、还是追求配送数量最大化,获取的最优方案均倾向于提高配送准时性,配送数量逐渐上升;相反,随着自提柜服务尺度因子逐渐增大,不同于送货上门服务,获取的最优方案倾向于降低配送准时性,配送数量逐渐下降。     

需求可拆分车辆路径问题的禁忌搜索算法

为解决实际配送运输中的车辆路径问题（Vehicle Routing Problem,VRP）,通过改进传统的数学模型,解除每个客户需求只能由l辆车配送的约束,建立改进的可拆分车辆路径问题（Split Delivery VRP,SDVRP）数学模型,并利用禁忌搜索算法（Taboo Search Algorithm,TSA）进行求解．在TSA的设计中,根据SDVRP模型的特点对初始解、邻域搜索和解的评价等进行特殊处理．算例表明,该模型不仅可以解决VRP模型中不允许配送点需求量超出装载量的限制,而且通过相应配送点需求量的拆分和重新组合,可节省车辆数目、缩短路线长度、提高车辆装载率．     

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.     

B2B配送中考虑时间窗一致性的车辆路径优化模型与算法

在B2B (business to business)物流配送中,收货方通常对配送时间的规律性有较高要求,以配合自身的生产经营活动.对考虑时间窗一致性的车辆路径优化问题展开研究,构建其混合整数线性规划模型,并设计自适应大规模邻域搜索算法进行求解.针对每日配送路径在时间维度的一致性耦合关系,提出距离优先和时间窗优先相结合的优化策略,在算法框架中嵌入时间窗标定及一致性检验模型,并设计联动型算子以对每日路径方案进行协同操作.基于既有数据集、自建数据集和大规模实际算例对模型算法的有效性进行验证,结果表明,所提算法可以快速求得高质量解,提出的时间窗优先策略及对应的联动型算子可以显著提升算法性能.根据数值计算结果量化分析实现时间窗一致性的附加运输成本,揭示了不同客户点规模和时间窗长度下一致性成本的变化规律.     

改进的自适应大规模邻域搜索算法求解动态需求的混合车辆路径问题

为了给物流企业在车辆配送方案制定上提供决策支持,针对电动物流车与燃油物流车混合配送的模式,研究了带时间窗的动态需求车辆路径问题,建立了以配送总成本最小化为目标的两阶段整数规划模型.针对模型特点,设计了改进的自适应大规模邻域搜索(improved adaptive large neighborhood search,IALNS)算法,提出新的删除、修复算子及动态阶段加速策略,分别针对大规模的静态算例与动态算例进行算法性能测试.结果表明,与无改进策略的IALNS(IALNS-ND)相比,静态问题中在相同的求解时间内75％的算例(12个算例中9个)IALNS得到的最小值和平均值优于IALNS-ND,动态问题中95％(60个算例中57个算例)的算例可以得到成本和时间均优于IALNS-ND的解;与三种算法——自适应大规模邻域搜索算法(ALNS)、大规模邻域搜索算法(LNS)以及变邻域搜索算法(VNS)相比,静态问题中所有算例IALNS获得的总成本的最小值和平均值均优于三个对比算法,动态问题中58％(60个算例中35个算例)的算例IALNS能够以少于三个对比算法1.5倍甚至10倍的时间获得更优的解.同时随着问题动态度的提高,IALNS的速度更快,质量更好,证明了该算法在求解时效性要求高的动态需求车辆路径问题的优越性.     

车辆路径问题的禁忌搜索算法研究

简要回顾了车辆路径问题的禁忌搜索算法的发展现状,提出了一种改进的禁忌搜索算法。该算法将路径问题按不同的车辆-顾客分配结构分解成若干子问题,然后用禁忌搜索算法求解每个子问题,最后从所有子问题的最优解中选出全局最优解。理论分析和实验结果表明该算法比以往的算法有以下优点：拓展了搜索空间,提高了最优解的效果;是一种将问题进行空间分解的并行算法,可采用多台计算机同时运算以减少整体运行时间。     

基于混合算法的带时间窗车辆路径问题

使用改进蚁群算法结合大规模邻域搜索算法解决带时窗限制的车辆路径问题.首先对蚁群算法信息素及算法结构进行分析及改进,并提出了新的解题策略,由此得到可行解;然后在区域改善部分用邻域搜索算法进一步提高解的性能.给出混合算法计算Solomon100国际标准题库问题的结果,并与同类方法的文献最优解进行比较.     

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。     

求解需求可拆分车辆路径问题的改进的金字塔演化策略

为了更加合理地求解需求可拆分的车辆路径问题（SDVRP）,克服传统先路径后优化两阶段的求解方法容易陷入局部最优的缺点,以及解决智能优化算法在优化阶段未能将竞争与协作有机地融合为一体的问题,以配送路径最短和配送车辆最少为优化目标,提出了一种改进的金字塔演化策略（IPES）。首先,以金字塔为基础,提出了求解SDVRP的编码、解码方式以及层级间的协作策略;其次,根据遗传算法的随机、“适者生存”的高度并行、自适应等特点,以及金字塔结构各层分工不同,设计了一种适合SDVRP的自适应邻域算子,使得算法能够快速收敛到最优;最后,得到最优解。相较于分段求解算法、聚类算法、粒子群算法、人工蜂群算法、禁忌搜索算法,四个仿真实验的结果表明,在求解各案例的最优路径时,所提IPES的求解精度分别至少提升了0.92%、0.35%、3.07%、9.40%,验证了在求解SDVRP时,IPES具有良好的性能。     

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.     

Location arc routing problem with inventory constraints

Dust suppression of hauling roads in open pit mines is done by periodically spraying water from a water truck. The objective of this paper is to present and compare two methods for locating water depots along the road network so that penalty costs for the lack of humidity in roads and routing costs are minimized. Because the demands are located on the arcs of the network and the arcs require service more than once in a time horizon, this problem belongs to the periodic capacitated arc routing domain. We compare two methods for finding the initial depot location. We then use an exchange algorithm to modify the initial location and an adaptive large neighborhood search algorithm to modify the initial routing of vehicles. This method is the first one used for depot location in periodic arc routing problems.     

校车路径问题的改进迭代局部搜索算法

针对考虑站点服务时间、学生最大乘车时间约束的校车路径问题(SBRP),提出一种改进迭代局部搜索(ILS)算法以提升求解质量。该算法使用大规模邻域搜索(LNS)算法作为扰动算子;在解的破坏过程中,设计一组解的破坏因子并赋以一定的选择概率,每隔若干次迭代后根据解的质量自适应更改破坏因子的选择概率,进而调整解的破坏程度。为提升ILS解的多样性,算法采用了基于偏差系数的邻域解接受准则。在国际基准测试案例上进行了测试,测试结果表明在ILS算法中使用自适应调整破坏程度的LNS扰动比常规扰动和其他破坏扰动的求解质量有大幅提升;与蚁群算法的比较结果进一步验证了改进算法的有效性。     

模糊机会约束规划下的物流配送路径优化

针对模糊需求信息条件下物流配送路径优化问题进行了分析,运用模糊数学的可能性理论建立了该问题的模糊机会约束规划模型,并构造了一种新的禁忌搜索算法进行求解。算例说明,该模型及算法对于模糊需求下物流配送路径优化问题具有一定的实用价值。     

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)...     

带时间窗物流配送车辆路径问题的蝙蝠算法

带时间窗车辆路径问题（Vehicle Routing Problem with Time Windows,VRPTW）是一个重要而实际的研究课题,该问题在有能力约束模型的基础上增加了时间约束,要求配送系统总费用最低。蝙蝠算法（Bat Algorithm,BA）是一种新型的智能优化算法,目前尚未被应用到求解VRPTW问题中。根据VRPTW问题的数学模型及其具体特征,重新设计了BA的操作算子,给出了求解VRPTW问题的改进蝙蝠算法,并通过仿真实例和与其他算法进行比较的方式,验证了蝙蝠算法在VRPTW问题中的求解性能,拓展了蝙蝠算法的应用领域。