开放式带时间窗车辆路径问题及变邻域搜索算法

针对配送服务中开放式带时间窗车辆路径问题,构建了最小化车辆行驶成本的集分割模型,并提出变邻域搜索算法进行求解.该算法包括抖动和邻域搜索两个阶段,其中,抖动阶段通过当前解与种群历史最优、与个体历史最优之间的路径重连来实现,邻域搜索阶段通过同一条路径内以及不同路径间的交换、插入、2-opt三个操作算子来实现.通过与已有文献进行对比,结果表明该算法在求解开放式带时间窗车辆路径问题时,能得到更高质量的解,而且算法的收敛性和稳定性均较好.由此验证了该算法的可行性和有效性.     

车辆路径问题的捕食搜索算法研究

针对车辆路径问题存在的NP难题,设计了一种模仿动物捕食策略的捕食搜索算法进行求解。该算法利用搜索空间限制的大小,定义算法的局域搜索和全局搜索,并通过调节搜索空间的限制,以实现局域搜索和全局搜索之间的转换,它具有较好的局部集中搜索和跳出局部最优的能力。通过测试实例的计算,并与已有相关算法进行比较,结果表明该算法简洁而行之有效,是求解车辆路径问题的一个较好方法。     

求解车辆路径问题的免疫遗传算法

VRP问题是一类典型的NP问题.本文通过引入免疫算子,构造一种新的免疫遗传算法(IGA)求解VRP问题.此算法在保留基本遗传算法(SGA)随机全局搜索能力的基础上,借鉴生物免疫机制中抗体的多样性保持策略,改善了基本遗传算法的群体多样性.实验结果表明,免疫遗传算法可有效改善基本遗传算法的未成熟收敛和局部搜索能力差的缺点,具有很好的全局收敛能力,并能有效解决VRP问题.     

基于核心路径禁忌算法的开放式车辆路径问题研究

描述了开放式车辆路径问题,提出了核心路径的概念和原理,并设计了解决有能力约束和距离约束的开放式车辆路径问题的禁忌算法.该算法基于核心路径原理,应用改进的广义插入法产生初始解和进行邻域操作,设计了3种邻域,利用能力约束控制单条路径配送点数,采用惩罚函数处理距离约束.应用该算法求解了多个开放式车辆路径问题算例,并与参考文献中的算例进行了比较.经分析表明,该算法可以更有效地求得开放式车辆路径问题的优化解,是解决有能力约束和距离约束车辆路径问题的有效方法.     

求解车辆路径问题的周期进化遗传算法

针对标准遗传算法易于“早熟”的问题,提出了用周期进化遗传算法求解车辆路径问题.该算法模拟了自然界演化过程中的“进化一退化”并存且周期性往复的特点,设计了包含插入算子和倒位算子的组合算子以确保算法强大的搜索能力.实例验证结果显示,周期进化遗传算法相比于现有的两类典型遗传算法更易于找到最优解,显示出较佳的全局搜索能力,是一种求解车辆路径问题的有效方法.     

不确定需求和旅行时间下的车辆路径问题

针对一类不确定需求和旅行时间下的随机车辆路径问题,建立了一个随机规划模型,提出了一种带有自适应机制的改进遗传算法。该算法引入自适应选择机制,采用了新的交叉算子。选取两种不同规模的随机车辆调度问题,分别采用该算法和基于边重组的改进遗传算法进行求解,并通过对计算结果进行对比分析,分别针对自适应选择机制和新的交叉算子做了讨论。结果表明,所提算法不仅取得了更好的优化结果,而且具有更快的收敛速度。     

求解车辆路径问题的混合遗传算法

针对物流配送中具有容量限制的车辆路径问题,设计了一种结合2-OPT子路径优化的混合遗传算法.在该算法中,提出了一种新的双层染色体编码方案.该染色体编码方案能确保子路径为满足车辆容量约束的可行路径,并且该编码方案只需根据客户编号生成染色体,无需预先知道有容量限制的车辆路径问题所需的最小车辆数,更适于求解实际中的车辆路径优化问题.采用2-OPT算法作为遗传算法的变异算子以优化子路径,从而提高算法的收敛速度.基于典型基准测试实例的计算结果表明,该算法是求解有容量限制的车辆路径问题的有效方法.     

车辆路径问题的双种群遗传算法求解方法

针对标准遗传算法在求解车辆路径问题中出现的早熟、收敛,易陷入局部极值点的问题,提出双种群遗传算法求解车辆路径问题的方法。在求解过程中,初始化两个种群,分别选择不同的交叉、变异概率,在一次迭代完成后,交换种群间的优秀个体所携带的遗传信息,以打破种群内的平衡态,跳出局部最优解。通过实验仿真,将双种群遗传算法与其他各种启发式算法进行比较,双种群遗传算法比标准遗传算法显著提高了全局收敛性能,是解决车辆路径问题的有效方法。     

基于NSGA Ⅱ的物流配送中车辆路径问题研究

车辆路径问题已经被证明属于NP—Hard问题。针对这一问题建立了多目标优化的数学模型;构造了带精英策略的快速非支配排序遗传算法,以求解车辆路径问题的数学模型,针对物流配送路径优化,将该算法从解决连续问题扩展为解决离散问题;进行了算法设计,提出了离散问题的快速非支配排序和锦标赛选择结合的子代选择方法,并修正了以往的初始群体生成、交叉和变异的方法。通过实例比较证明,该算法可以更好地解决物流配送路径优化的多目标问题,较快找到更优解,避免早熟收敛并改进算法性能,达到较高的搜索效率。     

车辆路径问题的智能建模方法研究

针对车辆路径问题的自动建模工作,以人类建模思维规律为依托,提出了基于结构差异的智能建模方法,实现了车辆路径问题的智能建模系统,解决了车辆路径问题动态性导致问题建模不能实现的瓶颈.通过该系统的实际应用,验证了建模方法的可行性与有效性.     

基于Witness车辆路径问题的仿真建模与优化

简要介绍了车辆路径问题及仿真的知识,针对实际问题,利用Witness仿真软件,建立车辆路径问题的仿真模型,然后运行仿真模型,得到仿真输出结果,通过对模型结果的输出分析,寻找车辆路径问题的瓶颈因素,通过对瓶颈因素的解决,进行问题的优化,最后得到更优的可行解。     

求解带时间窗车辆路径问题的改进型烟花算法

针对带时间窗车辆路径问题,为寻求组合优化问题最优解,构建总运输成本最小数学模型。由于烟花算法搜索半径不能自适应调整,算法后期易陷入局部最优,故对爆炸算子进行改进,使最优烟花搜索半径自适应调整,增强后期局部搜索能力;同时利用分布式信息共享机制避免算法早熟并引入变异火花增强种群多样性。利用标准测试集进行验证后,结果表明该算法在求解带时间窗车辆路径问题时不仅具有可行性和有效性,并且收敛速度快、搜索质量高。     

带时间窗的多中心半开放式车辆路径问题

针对多中心协同配送下的车辆路径问题,建立了总成本最小化模型,所建模型满足多中心、多需求点和半开放式的特征。考虑到问题的复杂性,设计了一种三阶段求解算法:将K-mediods聚类算法用于原始数据分解,将原规模较大的多配送中心路径问题转换成多个单配送中心路径问题;设计了改进多蚁群算法来求解单配送中心路径问题,得到初始方案;在调整阶段,利用节约算法优化初始方案。分析了算例,并同其他文献的算法求解结果进行对比,结果表明,所提算法比GA-ACO算法求解得到的单中心配送最优路径值减小32.16%,总成本减小30.42%;比狼群算法解得的最优路径值和总成本均减小8.99%;比蚁群算法求得的最优路径值减小24.76%,最小配送成本减小3.40%,从而验证了所建模型的合理性和所设计多阶段算法的有效性。     

基于改进遗传算法的带硬时间窗车辆路径问题研究

建立了带硬时间窗车辆路径问题数学模型。针对传统遗传算法在局部搜索能力上存在不足这一问题,根据相关文献将爬山算法的思想融入遗传算法中,构造了求解该问题的改进遗传算法。仿真结果表明,该算法在局部搜索过程中能够避免早熟,一定程度上克服了传统遗传算法在局部搜索能力上的不足。     

有时间窗车辆路径问题的改进遗传算法

给出了有时间窗车辆路径时间通用数学模型，该模型不仅能够满足大多 数实际问题的需要，而且通过对特定参数的设定，还能够转换成其他几种典型的组合优化问题的数学模型，通过引入新颖交叉算子，构造了一种进遗传算法，该算法摆脱了对群体多样性的要求，不存在传统遗传算法常见的“早熟收敛”问题，该算法已用于解决有时间窗的车辆路径问题，实验结果表明，它可以有效地求得有时间窗车辆路径问题的优化解，最求解车辆路径问题的一个较好方案。     

供应链瓶颈问题分析及其解决方法

任何系统中都存在制约其发展的约束因素，供应链中的瓶颈问题则严重影响其系统的整体产出价值，消减供应链瓶颈的瓶颈舒张法和侧路消减法属于事后控制措施，虽然具有一定成效，但仍无法从根本上解决瓶颈问题，理想的方法是对供应链进行结构和功能上的改造，使其转变成多功能开放型企业供需网，从而从源头上降低系统产生瓶颈的几率。     

基于改进蚁群算法的带时间窗废品收集车辆路径问题

建立了以最小化燃油消耗为优化目标的带时间窗、司机休息时间以及多个中转处理中心的废品收集车辆路径问题模型。提出了一种改进最大最小蚁群算法,针对时间窗特点,设计了两类满足时间窗约束的动态候选列表以提高算法的搜索效率。在最大最小蚁群算法的概率状态转移规则中引入了带距离限制的最近邻域搜索。10个基准实例中的9个实例比当前文献的最优解更好,从而验证了该模型和算法的可行性和有效性。     

供应链、逆向供应链管理与企业集成

讨论了逆向供应链管理及其与供应链管理的集成对企业生产经营模式的影响，以及供应链与逆向供应链集成管理策略性原则及运作模式。在基于供应链管理的企业集成的基础上，提出了基于供应链与逆向供应链管理的企业集成，并论述了其内涵，从更宽广的空间探讨了企业集成问题。     

供应链企业间的委托代理问题研究

信息不对称引起委托代理问题。供应链企业间由于信息不对称也存在委托代理问题。本文从制造商品和供就商的角度出发,分析了供应链企业中的委托代理问题的特征,研究了有害选择和道德风险两类问题,结合供应链实现提出风险分担和激励机制设计的方案,还对供应链企业间委托代理问题的未来研究了预测和建议。