物流配送系统中车辆路径问题的实现

针对物流配送系统中大规模车辆路径问题(VRP)很难在有限时间内得到最优解的问题,在分析了目前现有启发式算法的基础上,提出了采用遗传算法的解决方案,以及在交叉算子和变异算子中引出一个调整方法,使调整后的线路费用被进一步减少.该方法在一定程度上改进了遗传算法收敛速度慢的问题,并用VC++进行实现.最后两个实验结果表明,调整的遗传算法无论在运算时间还是运算结果上都是令人满意的,它可以有效地解决大规模的VRP问题.     

物流配送车辆路径问题的优化研究

物流中的车辆路径问题(VRP)是目前组合优化领域的研究热点问题,VRP为NP-hard问题。本文在对VRP分析的基础上,建立数学模型,提出了一种适合求解该问题的蚁群遗传融合优化算法。提出的优化算法首先采用蚁群算法在局部阶段产生最好解,然后利用遗传算法的优良基因在全局阶段对优化解进一步优化,以获取最好路径解。实验结果表明,提出的融合算法能高效解决VRP问题,且优化效果比单算法好。     

物流配送车辆路径优化问题的仿真研究

研究物流配送车辆路径优化问题,由于物流行业要求货物及时配送,又要降低物流运输成本.物流配送车辆路径选择是重点解决的问题,传统优化方法搜索时间长,难以找到最优路径,造成物流配送成本高.为了降低物流配送成本,提高车辆路径优化效率,提出一种蚁群算法的物流配送车辆路径优化算法.首先对物流配送车辆路径问题进行分析,然后建立相应的数学模型,最后采用蚁群算法对车辆路径问题的数学模型进行求解.通过具体实例对算法进行实验,实验结果表明,蚁群算法提高寻优效果,找到的物流配送车辆路径的最优解短于其它算法,降低物流配送成本,并为物流配送车辆路径选择提供了一种有效算法.     

遗传算法在车辆路径问题中的应用与实践

本文简要介绍了遗传算法和VRP问题,并提出利用遗传算法来解决VRP径问题,基于遗传算法的基本思想设计了合适的算法程序,通过实验表明了遗传算法能够有效地求解VRP问题.     

改进量子进化算法及其在物流配送路径优化问题中的应用

量子进化算法的性能直接受量子旋转门旋转角计算方法的影响.文中提出一种改进量子进化算法,核心是设计了基于量子比特概率幅比值自适应计算量子旋转门旋转角的新方法,算法具有收敛速度快和全局搜索能力强的特点.通过0/1背包问题分析了新方法中相关参数对算法性能的影响,并应用算法求解物流配送路径优化问题,仿真表明改进量子进化算法性能优于量子进化算法和传统进化算法.     

考虑订单发货区域的物流配送调度问题研究

研究了一种考虑订单发货区域的物流配送问题,针对问题建立了两阶段多目标整数规划模型：订单车辆指派模型和车辆配送调度模型。基于对模型及问题特点的分析,构造了一种两阶段优化算法：第一阶段,基于聚类-约束满足优化算法为待发货订单指派最佳车辆;第二阶段,基于单亲遗传算法为车辆指定最佳的物流配送方案。通过数据仿真验证,模型和算法是可行且有效的。     

物流配送路径优化问题求解的量子蚁群算法

物流配送路径优化是一类实用价值很高的NP完全难题,针对传统启发式优化算法搜索速度慢、易陷入局部最优解的缺点,提出了一种量子蚁群算法的物流配送路径优化方法（QACA）。在物流配送路径优化问题分析的基础上建立相应的数学模型,通过量子蚁群算法对其进行求解,对各路径上的信息素进行量子比特编码,采用量子旋转门及最优路径对信息素进行更新,对QACA的性能进行仿真测试。仿真结果表明,QACA具有较强的全局搜索能力和收敛速度,可以有效解决物流配送路径问题。     

电商退换货车辆路径问题及蚁群算法研究

为了整合电子商务环境下物流企业的正、逆向物流,依据实际情况建立了带软时间窗和退换货的车辆路径规划模型,并且设计了一种混合变邻域改进蚁群算法来求解此类问题。在基本蚁群算法的基础上,在初始信息素的设置、状态转移规则以及信息素的更新策略上,根据所研究问题的特点做了相应的改进。同时,结合混合变邻域算法提高了算法的搜索能力。通过对相关文献数据、标准算例以及实际企业数据实验,验证了所提出算法具有较好的性能,是求解所提出问题的一种有效算法。     

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。     

基于量子粒子群优化算法的车辆路径问题

针对粒子群优化算法的搜索空间有限、容易出现早熟现象的缺陷,提出将一种基于量子行为的粒子群优化算法用于求解车辆路径问题.车辆路径问题是组合优化问题中的NP-难问题.将量子粒子群算法用于车辆路径问题求解,用粒子的位置表示车辆路径,建立车辆路径的数学模型.与粒子群算法相比,量子粒子群算法提高了最优路径搜索的成功率,能更有效的求解问题.     

战时物流配送车辆路径优化问题

采用一种新的信息素更新方式对传统蚁群算法进行改进,有效解决了带硬时间窗的车辆路径优化问题;建立考虑战场环境中敌方火力打击影响的物流配送车辆路径优化模型,采用所提算法得出优化路线;进一步考虑不同作战单元对物资需求的可能变化,将排队策略用于算法求解过程,得出适应需求变化的后续配送路线,并通过仿真实验结果验证了相应配送路线的合理性.     

城市物流配送的混合车辆路径规划模型与优化算法

针对城市部分区域限行、物流系统中燃油车与电动车同时并存的实际情况,综合考虑客户需求量、服务时间、电动车行驶里程、已有充电设施、部分充电策略、燃油车油耗与碳排放等因素,以车辆使用固定成本、驾驶员工资、电动车的充电成本、燃油车的油耗与碳排放成本之和最小为目标构建混合车辆路径规划模型.根据模型特征设计一种改进蚁群算法求解,并采用多类型算例进行实验.实验结果表明,所提方法能在非常短的时间内给出符合决策者目标的混合车辆路径规划方案,有效降低总配送成本,减少燃油车油耗与碳排放,具有合理性、可行性与有效性.     

一种基于蚁群算法的物流配送VRP 解决方案

物流配送是目前物流发展的新趋势,在物流配送中,配送路径规划对于顾客的满意度以及经营总成本有相当大的影响。通过应用蚁群算法,实现了物流配送VRP的优化过程,建立的算法能在短时间内找到最佳车辆数及对应的最佳配送路径。通过数据测试,发现该算法收敛性较好,在较高服务水平的基础上,明显降低了配送成本。     

混合量子粒子群算法求解车辆路径问题

量子粒子群算法在求解车辆路径问题时一定程度上解决了基本粒子群算法收敛速度不够快的缺点,但是量子粒子群算法仍然存在容易陷入局部最优的缺点。利用混合量子粒子群算法对车辆路径问题进行求解,运用量子粒子群算法对初始粒子群的粒子进行更新,对粒子进行交叉操作,可以提高算法的全局搜索能力,进行变异操作,可以改善算法的局部搜索能力。以Matlab为工具进行仿真实验,实验结果表明改进后的算法在求解车辆路径问题时具有良好的性能,可以避免陷入局部最优,对比量子粒子群算法和遗传算法具有一定的优势。     

基于免疫计算的物流配送车辆路径优化

为解决物流配送车辆路径优化问题,给出了一种基于免疫计算的车辆路径优化方案,设计了车辆路径问题的数学模型,给出了非劣邻域支配的多目标免疫优化算法的框架、基于实数编码的比例克隆算子和领域变异算子以及支配抗体的拥挤距离公式,并在仿真环境下进行了实验;结果表明,算法能使多目标优化同题收敛到Pareto最优解集,并在Pareto曲线上有均匀的分布,具有较好的应用价值.     

基于免疫遗传算法的物流配送车辆路径优化问题研究

提出一种新的启发式算法-免疫遗传算法,以处理物流配送车辆路径优化问题;并运用一种新的巡回路线编码方法和抗体浓度群体更新及多样性保持策略,在解决物流配送车辆路径优化问题上取得了较显著的效果.     

一种物流配送车辆路径智能优化算法研究

针对遗传算法局部搜索能力不足,运行效率较低的缺点,论文提出将最速下降法与遗传算法相结合构成混合遗传算法.通过对物流配送车辆路径的特点分析,建立了物流配送车辆路径优化问题数学模型,利用改进的混合遗传算法对模型进行求解.仿真实验结果表明,混合遗传算法求解物流配送路径优化问题,可以较好地克服遗传算法局部搜索能力方面的不足和最速下降法在全局搜索能力方面的不足,得到质量较高的解.     

改进量子粒子群算法的物流配送路径优化研究

传统物流配送路径优化方法存在运输成本高的问题,已经不能满足物流配送需求,为解决这一问题,设计了一种改进量子粒子群算法的物流配送路径优化方法.首先根据改进量子粒子群算法构造粒子实数编码,并确定物流配送路径优化目标,建立物流配送的运输固定成本和准时到达的目标函数,然后应用改进量子粒子群算法实现物流配送路径优化,最后采用具体...     

新型遗传模拟退火算法求解物流配送路径问题

文中提出了将遗传算法和模拟退火算法结合,并加入了记忆装置.根据这种想法设计了一种有记忆功能的遗传模拟退火算法,并进行了试验计算.结果表明用这种有记忆功能的遗传模拟退火算法求解物流配送路径优化问题,可以在一定程度上解决一些问题,从而得到较高质量的解.