随机时变路网下的城市应急服务车辆路径分析

针对城市应急服务车辆（110、119、120等）的最优路径选择问题及路网的随机性与时变性,利用鲁棒优化理论,考虑路网在最坏情况下的行程时间,建立了随机时变条件下的应急车辆路径选择模型,并对 Dijkstra算法进行改进,将算法的路阻矩阵进行实时更新,以在时变条件下实现对路径选择模型的求解。经算例分析表明,该模型能有效解决随机时变路网环境下的应急车辆最优路径问题,与基于概率分布的期望行程时间最短的方法相比,该模型拥有更高的鲁棒性和易操作性。     

时变路网条件下车辆路径问题的自适应蚁群算法

考虑实际生活中道路路况影响运输成本及油耗率与运载量相关的因素,处理跨多时段的问题,建立时变路网条件下的车辆路径问题数学模型。通过聚类算法和节约算法构造初始解,提高求解速度;自适应地改变启发式因子和期望启发式因子,提高算法全局收敛能力;结合油耗率,将油耗率转化成信息素挥发因子,自适应更新信息素,保证其收敛速度;通过3-opt策略,提高算法的局部搜索能力。基于以上方法构造自适应蚁群算法,对8个客户规模的实例进行仿真表明提出的算法在收敛速度和寻优结果两方面略优于自适应遗传算法和蚁群算法,且因为考虑了不同运载量的油耗,为准确估计运输成本提供了方法。     

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。     

基于两阶段求解算法的动态车辆调度问题研究

在分析需求动态变化的基础上,根据需求信息的提出顺序,将动态配送问题转换成不同时刻的静态车辆调度问题,建立基于时间轴的动态车辆调度模型;利用量子理论改进遗传算法,设计量子遗传算法;针对动态车辆调度问题实时性强的特点,设计＂初始优化阶段＋实时优化阶段＂的两阶段求解策略,通过信息更新插入动态需求客户,并对已产生的计划路径进行局部优化调整.通过仿真计算,验证了模型和算法的有效性.     

考虑交通拥堵规避的低碳时变车辆路径问题研究

针对时变路网条件下的低碳车辆路径问题,首先,分析车辆离散行驶速度与连续行驶时间之间的关系,依据"先进先出"准则设计基于时间段划分的路段行驶时间计算方法,引入考虑车辆速度、实时载重、行驶距离与道路坡度因素的碳排放计算函数;然后,在此基础上以所有车辆的碳排放量最小为目标构建低碳时变车辆路径问题数学模型;最后,引入交通拥堵指数,设计交通拥堵规避方法,并根据模型特点设计一种改进蚁群算法求解.实验结果表明,所提出方法能有效规避交通拥堵、缩短车辆行驶时间、减少车辆碳排放,促进物流配送与生态环境和谐发展.     

基于蚁群算法和GPS的动态车辆调度问题的研究

随着经济的发展,科技的进步,越来越多的人们追求智能化、便捷、快速的生活.车辆调度问题涉及的行业也备受关注.目前,GPS、GIS技术都普遍应用于商业.研究引用GPS/GIS技术和改进的蚁群算法的动态车辆调度问题具有重要现实意义.分析了动态车辆问题、相关算法、GPS/GIS技术和相比其他动态车辆调度问题的优势.动态车辆调度的实时调度可以降低车辆空驾驶率,充分利用车辆燃料,节约成本,提供高效、快捷的路线.     

考虑时变交通状况的低碳车辆路径优化

研究了由常发性交通拥堵造成的实时交通状况变化对低碳车辆路径优化的影响。用道路交通状态指数表示城市实时交通状况，以低碳和配送时间最短为目标建立整数规划模型进行路径优化。设计了改进的粒子群算法进行求解，得到帕累托前沿解集。数值算例表明，改进的粒子群算法能有效找到满意解。通过帕累托解集可以证明该方法可以在牺牲少量配送时间的前提下减少碳排放量。随着交通状态指数的增大碳排放量的优化效果更加明显。     

基于动态目标位置的智能车辆动态避障控制研究

为了真实地模拟驾驶员在动态环境中避让动态障碍物的行为方式,提出了动态目标位置概念,并采用三次样条曲线作为动态避障的路径拟合曲线。以模糊逻辑为控制策略,以T-S模糊模型为控制结构,以自适应神经网络为隶属度函数的参数调整手段,设计出一种智能车辆横向运动控制器,并通过计算机仿真实现。结果表明,基于动态目标位置概念的控制器设计具有较好的控制性能,较为理想地模拟实际交通环境中车辆动态避障的特性。     

生鲜电商配送的开放式时变车辆路径问题研究

针对生鲜电商配送的"最后一公里"难题,考虑到生鲜农产品的易腐易损性与生鲜电商通常采用普通车辆配送等现实情况,引入常温条件下生鲜农产品的鲜活度度量函数;分析城市路网的时变特性,设计时变路网条件下的车辆行驶时间计算方法;综合考虑客户需求量、时间窗、生鲜农产品送达客户时的鲜活度、开放式车辆路径与车辆灵活出发时间等因素,以总配...     

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.     

有时间窗车辆路径问题的混合智能算法

有时间窗的车辆路径问题属于组合优化领域中的NP-hard问题。在对该问题进行分析的基础上,为之建立了数学模型,提出了一种求解该问题的混合智能算法。该算法通过使用蚁群算法和遗传算法交替优化,并且及时交换信息,弥补了蚁群算法和遗传算法各自的不足,达到了优势互补的效果,增强了算法的寻优能力,避免了停滞现象。实验结果表明,该算法能有效解决有时间窗的车辆路径问题。     

基于第三方带软时间窗约束的车辆路径问题研究

在分析电商企业的“自建物流+第三方物流”配送模式的基础上,对自建物流成本和第三方物流成本分别展开研究,并在自建物流成本中设计了软时间窗惩罚函数.建立了基于第三方带软时间窗约束的车辆路径模型,设计了基于自然数序列的改进遗传算法对模型进行求解,改进交叉与变异操作来保护优秀基因,提出了种群扩张机制.最后,算例结果表明模型可以有效减少物流配送成本,提高配送效率,改进遗传算法还在提高计算时间方面有显著的成效.     

不确定车辆数的有时间窗车辆选径问题的混合算法

针对标准遗传算法在求解车辆选径问题中出现的早熟、收敛、易陷入局部极值点的问题，提出了一种由遗传算法结合模拟退火算法的混合算法求解车辆选径问题，并与遗传算法进行了比较。该算法利用了模拟退火算法具有的较强的局部搜索能力的特性，有效地克服了传统遗传算法的“早熟收敛”问题。实验结果表明，该算法具有计算效率高、收敛速度快和求解质量优的特点，是解决车辆选径问题的有效方法。     

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。     

Modeling rolling batch planning as vehicle routing problem with time windows

This paper considers the rolling batch planning problem of grouping and sequencing a given set of slabs into several rolling units in iron and steel industry. The existing mathematical methods often used for the problem are traveling salesman problem (TSP) and vehicle routing problem (VRP), but these methods are not precise, because the position limitation of some slabs in a rolling unit scheduling is not considered. Therefore we suggest a new model, vehicle routing problem with time window (VRPTW) to describe the rolling batch planning problem, in which the position limitation of slabs are quantified as the time constraints. Several solution methods including the genetic algorithm are presented for solving the problem and the computational results show that the genetic algorithm is superior to other methods.In this paper, the vehicle routing problem with time window (VRPTW) of combinational optimization is used to analyze and model the rolling batch planning problem. Genetic algorithm and heuristic are used to solve the problem. Simulation results based on the actual production data show that this model is precise and the genetic algorithm based method is very promising.     

多时间窗车辆路径问题的混合蚁群算法

研究了多时间窗车辆路径问题,建立了多时间窗车辆路径问题的数学模型,并基于蚁群算法设计了一种混合蚁群算法对问题进行了求解。该算法首先利用基本蚁群算法求解,然后采用2-opt算法和元胞自动算法对结果进行优化,同时加入变异算子。实验结果表明该算法可以有效地求解多时间窗车辆路径问题。     

电子商务下多约束有时间窗车辆问题优化研究

传统的基于行车路线最短的车辆调度优化模型难以满足电子商务物流配送实际需要,导致实际配送成本居高不下;或是过于强调线路最短,而难以按照客户的要求准时送货,失去市场竞争力。将传统车辆调度模型进行修改,以提高模型的适用性和通用性。由于车辆调度问题是NP难问题,采用改进遗传算法进行优化求解,结合具体实例,通过实验计算证明了该改进算法的良好性能。     

物流配送路径多目标优化的聚类-改进遗传算法

探讨运输车辆路线安排调度问题的解决方法，提出一种先用优先级综合聚类分析法将客户分类，再用带有控制开关系统的改进遗传算法求解多目标VRP的优化方法。构造了一种随机开关，以此控制遗传算法中的变异运算，增加了群体的多样性，避免了遗传算法中“局部最优现象”的发生。计算机仿真实验证明了该算法的有效性。