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[期刊] 物流技术
[作者]
刘澜 吴金卓 胡鸿
根据城市交通限制和客户软时间窗要求对快递配送业务的影响，提出交通惩罚成本和时间惩罚成本两个概念，将这两项成本与ＶＲＰ问题相结合，提出ＶＲＰＴＲＳＴＷ问题。根据ＶＲＰＴＲＳＴＷ问题描述构建ＶＲＰＴＲＳＴＷ数学模型，该模型包含固定成本、距离成本、交通惩罚成本和时间惩罚成本四项优化目标。依据ＶＲＰＴＲＳＴＷ模型求解要求，改进蚁群系统的蚂蚁转移概率公式和信息素更新规则。通过实际案例对改进的蚁群算法求解ＶＲＰＴＲＳＴＷ问题的有效性加以验证。
[期刊] 物流技术
[作者]
吴延峰 韩鹏飞 田凯
针对带有并行时间窗的车辆路径问题，提出了一种基于改进蚁群算法的路径规划方法，克服了目前蚁群算法无法求解初始时间窗发生冲突的局限性。首先，建立以路径最短为优化目标的VRPPTW数学模型，对并行时间窗问题进行了定义。其次，针对传统蚁群算法的缺点，提出改进蚁群算法，该算法首先对硬时间窗进行排序，接着通过初始时间窗重复的个数确定初始蚂蚁数量，并行的多只蚂蚁并行共享访问列表，依据订单顺序计算每只蚂蚁前往下一站的概率。最后，针对某企业物流数据，编写Python程序，借助百度地图API批量获取各地间的实地距离，运用改进的蚁群算法分别求出5个接驳点车辆集货最短路径，得出了最优路径规划方案，证实了算法的有效性。
[期刊] 现代管理科学
[作者]
张玉春 余炳 申风平
物流配送车辆路径优化作为一个涉及多影响因素、多目标需求的组合优化问题,其中带时间窗约束的物流配送车辆路径优化问题更是一个NP难题,较难得到最优解。文章分析带时间窗约束的车辆路径问题并建立相应数学模型,提出将变异和动态信息更新的改进蚁群算法应用于解决这类优化问题,同时仿真实验结果表明该算法能快速收敛于全局最优解,能有效地解决有时间窗约束下的物流配送车辆路径优化问题。
[期刊] 预测
[作者]
杨进 马良
本文给出了带软时间窗的车辆路径问题的一种新的算法,蜂群算法。通过计算若干benchm ark问题,并将结果与硬时间窗的目前最好解及蚁群算法的相应解作比较与分析,验证了算法的有效性。蜂群算法是刚刚起步的智能优化算法,目前国内外关于蜂群算法的文献较少,研究范围较窄,故本文不仅是拓宽蜂群算法应用范围的有效尝试,同时也给本身求解方法不多的软时间窗车辆路径问题提供了一种新解决方法。
[期刊] 物流技术
[作者]
魏子秋 白士煜 林艳敏
目前研究的车辆配送路径问题一般采用单类型车辆进行配送，为贴合实际，在此基础上研究了带软时间窗约束的异构车辆配送路径问题。根据异构车辆的固定成本、运距成本、惩罚成本和其特有的约束条件，建立了异构车辆配送路径最小成本模型，采用遗传算法进行规划求解。同时建立带软时间窗的单类型车辆配送路径最小成本模型作为对比实验，通过对前后实验方案进行对照，结果显示，异构车辆配送方案可以有效降低配送成本，证实了算法的有效性和选用异构车辆配送方案的科学性。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
蔡婉君 王晨宇 于滨 杨忠振 姚宝珍
周期性车辆路径问题(PVRP)是标准车辆路径问题(VRP)的扩展,PVRP将配送期由单一配送期延伸到T(T>1)期,因此,PVRP需要优化每个配送期的顾客组合和配送路径。由于PVRP是一个内嵌VRP的问题,其比标准VRP问题更加复杂,难于求解。本文采用蚁群算法对PVRP进行求解,并提出采用两种改进措施——多维信息素的运用和基于扫描法的局部优化方法来提高算法的性能。最后,通过9个经典PVRP算例对该算法进行了数据实验,结果表明本文提出的改进蚁群算法求解PVRP问题是可行有效的,同时也表明两种改进措施可以显著提高算法的性能。
[期刊] 科技管理研究
[作者]
王涛 倪静
针对多目标车辆路径问题,研究车载量、配送里程、混合时间窗等限制约束条件下,以最小配送费用和最少配送车辆数为目标建立多目标数学模型。在分析智能水滴算法求解类似离散问题时存在的局限性基础上,运用多种方式对其进行改进,引入遗传算法选择、交叉及重组算子提高其性能,构建出两种改进智能水滴遗传混合算法,并运用Solomon标准对测试算例和实际算例进行验证。比较结果显示,改进后的混合算法能够有效解决离散问题,在持续寻优能力上较传统智能水滴算法和遗传算法更优,并且竞争选择改进智能水滴遗传混合算法求解算例效果最优。
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
彭北青
分析了车场开放的带时间窗的车辆路径问题,在完成配送服务的车辆数目不确定的条件下,建立了该问题的数学模型,同时运用改进的微粒群算法求解该问题,算法采用一种基于客户的序数编码方法构造初始种群,对微粒群算法的进化方程进行了改进,使改进微粒群算法的搜索过程具有自适应性。最后根据第三方物流配送的实际,基于问题的不同目标,运用数值检验了模型和算法的有效性。
关键词：
微粒群算法 车辆路径问题 时间窗约束
[期刊] 物流技术
[作者]
姜启跃
以考虑车辆行程约束的逆向物流车辆路径问题为研究对象,建立了逆向物流车辆路径的规划模型,在蚁群算法的基础上更新了信息素,构造了车辆负载使用率启发式因子并根据剩余客户的需要设定车辆的出仓载货量。最后结合实例说明,改进后的蚁群算法能够有效地提高车辆负载率,缩短车辆总行程,对解决实际物流问题有一定参考价值。
关键词：
蚁群算法 车辆行程 逆向物流 车辆路径
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
葛显龙 竹自强
纯电动汽车作为一种新型的交通运输工具,其以节能、低碳以及绿色的显著优势已经被广泛地运用到各种物流场景中,但是其受到续航里程和充/换设施不健全等因素的影响,使得与传统汽车相比具有更高的使用成本。为了降低电动汽车在物流配送过程中的使用成本,研究了带软时间窗的电动车辆路径优化问题,建立了以最小化路径成本、时间窗惩罚成本以及车辆使用成本为目标函数的数学模型,并设计了节约里程加改进的禁忌搜索算法对该模型进行求解。最后,结合算例对提出的混合启发式算法进行了检验与分析。
[期刊] 首都经济贸易大学学报
[作者]
姜凌 沈桂兰
本文应用蚁群算法对企业的车辆调度问题进行了算法设计,构建了车辆路径问题的蚁群算法解决方案。通过对蚁群算法的分析,提出了蚁群算法的改进算法,并结合实例进行了测试和实验结果分析,验证了改进的蚁群算法的有效性,证明了其可行性,使其更能适应实际的需要。
关键词：
物流配送 车辆路径问题 蚁群算法
[期刊] 物流技术
[作者]
答家瑞 郑澜波
将CVRP(Capacitated Vehicle Routing Problem)中的二维车流模型扩展至VRPTW中,用它来替代列生成算法中的分支-切割过程,为解决VRPTW提供了一种新思路。同时对最少车辆数量的理论上界进行了猜想,并用Solomon基准测试包进行了实验,求解出的算例均肯定了这一猜想。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
张晓楠 范厚明
为提高带时间窗车辆路径问题的求解精度和求解效率,设计了一种混合Memetic算法。采用基于时间窗升序排列的混合插入法构造初始种群,提高解质量的同时兼顾多样性,扩大搜索空间;任意选择组成父代种群,以维持搜索空间;运用简化的变邻域搜索进行局部开发,引入邻域半径减少策略提高开发效率,约束放松机制开放局部空间;以弧为对象,增加种群向当前最优解和全局最优解的后学习过程。实验结果表明,所提出的算法具有较好的寻优精度和稳定性,能搜索到更好的路径长度结果,更新了现有研究在最短路径长度的目标函数上的下限。
[期刊] 物流技术
[作者]
王莲花 彭鑫
针对传统带有时间窗的配送车辆路径问题,在传统的运距及容量等限制下,增加车辆在客户点的服务时间,以惩罚、配送总成本最低为目标,构建出带有时间窗的配送车辆路径问题的整数规划模型。并引入优良基因及最优个体保护策略改进遗传算法,设计了带时间窗的配送车辆路径问题的改进遗传算法,最后用实例证明了模型及遗传算法的有效性。
关键词：
车辆路径问题 时间窗 配送车辆 遗传算法
[期刊] 运筹与管理
[作者]
李珍萍 赵菲 刘洪伟
研究了多时间窗车辆路径问题，考虑了车容量、多个硬时间窗限制等约束条件，以动用车辆的固定成本和车辆运行成本之和最小为目标，建立了整数线性规划模型。根据智能水滴算法的基本原理，设计了求解多时间窗车辆路径问题的快速算法，利用具体实例进行了模拟计算，并与遗传算法的计算结果进行了对比分析，结果显示，利用智能水滴算法求解多时间窗车辆路径问题，能够以很高的概率得到全局最优解，是求解多时间窗车辆路径问题的有效算法。
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