带时间窗和服务顺序约束的多需求车辆路径问题

研究顾客具有多种需求,分别需要由不同类型车辆提供服务,且同一顾客多种需求的服务时间具有固定先后顺序的车辆路径问题.在考虑各个顾客需求的服务时间窗,同一顾客不同需求的服务顺序、服务时间间隔,以及各种车型的车容量及最大行驶时间等约束的前提下,以满足顾客多种需求的车辆运行成本和等待成本之和极小化为目标,建立混合整数规划模型.进一步设计求解模型的联合优化遗传算法,并利用车辆路径问题的标准测试集构造具有两种需求的测试算例,分别利用所提出的联合优化遗传算法与文献中的两阶段遗传算法进行模拟计算与分析,验证所提出算法的有效性.将经典的单一需求车辆路径问题推广到多种需求的情形,建立带约束的多需求车辆路径问题的数学模型并设计求解模型的有效算法,为解决实际问题提供了决策依据.     

空港物流暂存区货物分拨配送问题研究

空港物流地面暂存区爆仓和配送车辆装载率低的问题一直亟待解决。基于航空公司暂存区货物入库和出卡流程,考虑航班的到达时间、货物目的地、货物件数和货物重量等信息,以货物在暂存区的滞留时间成本和配送车辆运输成本之和最小化为目标建立混合整数规划模型,并设计了聚类算法。基于MU航空公司的真实数据生成算例进行模拟计算,并与该航空公司实际分拨配送方案进行对比,验证了所提方法的有效性。结果显示,优化后货物分拨配送方案的货物在暂存区的平均滞留时间减少了32%,配送车辆装载率提升了32%,总成本降低了31%,为解决空港物流地面暂存区爆仓问题提供了决策支持。     

无人仓系统订单分批问题及K-max聚类算法

为了提高订单拣选效率、降低拣选成本,研究了以自动引导小车(AGV)为搬运工具的无人仓库系统订单分批问题.分析了影响订单拣选成本和效率的两种主要因素,建立了以订单分批拣选总成本极小化为目标的整数规划模型.根据K-means聚类算法思想,结合订单分批问题的优化目标,基于每批订单中包含的商品种类和拣选每批订单需要搬运的货架信息,利用取大(max)运算符分别定义了能够反映订单拣选成本的两种类中心,以及订单到两种类中心的距离.进一步以工作人员拣选每种商品的单位成本和AGV搬运一个货架的成本为权重,构造了订单到批次(类中心)的加权距离.在此基础上设计了K-max聚类算法求解订单分批问题.采用具体算例验证了K-max聚类算法的有效性.     

考虑卸载顺序约束的成品油二次配送车辆路径问题

研究考虑卸载顺序约束的成品油二次配送车辆路径问题,已知油库使用容量有限的多隔舱运输槽车为加油站配送多种类型的成品油,每个隔舱只能装载一种特定的油品,且装载到各个隔舱中的油品具有固定的卸载顺序.已知加油站对各种油品的需求量,假设每个加油站对同一种油品的需求只能由一辆车配送,考虑配送车辆的固定动用成本和运输成本,以总配送成本极小化为目标建立该问题的混合整数规划模型,并设计求解模型的自适应大邻域搜索启发式算法.利用不同规模的算例进行模拟计算与分析,从而验证算法的有效性.实验结果显示:对于小规模算例,大邻域搜索启发式算法能够以较高的概率得到全局最优解;对于中、大规模算例,大邻域搜索启发式算法可以在短时间内得到近似最优解,近似比不超过1.2.所提出的模型和算法可为石油公司制定成品油二次配送计划提供理论依据和决策支持.