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[期刊] 统计与决策
[作者]
汪勇 丁凡 吴志华
车辆路径优化是物流组织,交通调度的关键环节,是一个典型的有约束的组合优化问题。单独使用标准遗传算法及其改进算法解决VRP问题时也存在局部收敛的不足,因此通过引入协同进化算法,达到克服一般遗传算法容易早熟的毛病,从而在搜索空间发掘最优解。
关键词：
遗传算法 车辆路径优化 时间窗 协同进化
[期刊] 物流技术
[作者]
徐贺灿 朱树人
物流配送必须同时满足几个相互冲突的目标,对于此多目标优化问题(MOP),引入Pareto最优解概念,建立了描述该问题的数学模型,并提出解决VRPTW的Pareto遗传算法。算法通过NSGAII构造非支配解,求出满足车辆数目最小和总路程最短的相对较优解。实验验证表明,Pareto遗传算法能有效解决多目标带时间窗物流配送问题。
[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]
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] 工业工程
[作者]
闫军 常乐 王璐璐 赵彤
为了整合物流配送过程的退货与送货服务,依据实际情况建立带时间窗的同时取送货车辆路径规划模型,设计一种基于K-means聚类处理的Q-Leaning自启发式蚁群算法解决此类问题。根据配送服务的特性,在基本的K-means算法上作相应的改进,同时提高蚁群算法的局部搜索能力,完成两算法的合理衔接。选用相关文献数据和标准算例进行实验,验证所提算法具有较好的性能,可以解决所描述的此类问题。
[期刊] 物流技术
[作者]
张迅 刘海东 李丹 杨茹
在快递配送过程中,快递配送中心作为货物集散点,首先要分派车辆到各个配送点(客户)送货和取货,为降低配送成本,提高配送效率,车辆的调度是一个重要的问题。根据快递配送的特点,主要研究的车辆路径问题为配送中心在为各分点进行快递配送时,采用快件送达和收集同时服务的配送策略,假设车辆在各点之间的行驶时间服从正态分布,配送分点有软时间窗约束并且快件收集数量服从泊松分布的条件下,建立了问题的求解模型,并进行了基于遗传算法求解的应用设计。该遗传算法通过基于适应度排名和最佳个体保留的选择策略和自适应交叉概率的参数控制来保证所求结果的优良性,并设计算例用matlab编程进行实验,证明了算法的可行性。
关键词：
快递配送 车辆调度问题 遗传算法
[期刊] 物流技术
[作者]
吴麟麟 吕一鸣 何美玲 韩珣
由于目前单一车型配送存在资源浪费和效率低下等问题，选取确定数量的不同车型对各客户点进行配送服务往往可以得到更优的配送路径方案。针对这一点，描述了一种异构车辆路径问题，并建立了具有固定车辆数且考虑固定成本、可变成本以及时间窗惩罚成本的混合整数规划模型。同时，提出了一种基于改进K-means聚类和遗传算法的混合算法对模型进行求解。实验仿真先求解不考虑时间窗的问题初步证明混合算法的有效性，再在带时间窗的问题中求解不同规模算例的单一及异构车型结果，以证明异构车型配送更优。最后，对该混合算法的求解结果与其他混合算法的求解结果进行对比分析，证明了混合算法的优越性。研究结果表明：该混合算法求解的异构车型结果优于单一车型，并且比其他混合算法求解的异构车型结果更优，异构车辆配送使用的配送车辆数更少，总成本也更低，该混合算法具有更好的效率和性能。
[期刊] 物流技术
[作者]
吴麟麟 吕一鸣 何美玲 韩珣
由于目前单一车型配送存在资源浪费和效率低下等问题，选取确定数量的不同车型对各客户点进行配送服务往往可以得到更优的配送路径方案。针对这一点，描述了一种异构车辆路径问题，并建立了具有固定车辆数且考虑固定成本、可变成本以及时间窗惩罚成本的混合整数规划模型。同时，提出了一种基于改进K-means聚类和遗传算法的混合算法对模型进行求解。实验仿真先求解不考虑时间窗的问题初步证明混合算法的有效性，再在带时间窗的问题中求解不同规模算例的单一及异构车型结果，以证明异构车型配送更优。最后，对该混合算法的求解结果与其他混合算法的求解结果进行对比分析，证明了混合算法的优越性。研究结果表明：该混合算法求解的异构车型结果优于单一车型，并且比其他混合算法求解的异构车型结果更优，异构车辆配送使用的配送车辆数更少，总成本也更低，该混合算法具有更好的效率和性能。
[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] 物流技术
[作者]
朱小社 邱春红
在一般车辆路径系统的基础上,介绍了一般性遗传算法的常规流程,并在遗传选择、交叉和变异环节进行了改进,通过实证证明了改进遗传算法有效可靠,提高了算法的收敛速度。
[期刊] 统计与决策
[作者]
孔志周 官东
车辆路径优化研究是一个既有理论和实践意义又富有挑战性的课题。针对该NP难问题,提出了一种改进遗传算法。该算法采用了一种新的编码方式,使得染色体中的每一个基因能代表三层含义;采用了一种与爬山法相结合的混合进化策略。通过性能比较可以看出,在同等计算量情况下,改进遗传算法的优势明显。
关键词：
改进遗传算法 车辆路径优化 混合进化
[期刊] 商业研究
[作者]
吕雄伟 孙斌峰 李军
研究随机需求条件下带时间窗的IRP问题的数学模型,并借助遗传算法来求解这一模型。以某物流公司配送系统为例,获得了路径安排和库存策略的优化目标解。实验结果表明这不仅能明显减少迭代次数,而且可以改善优化计算结果。
关键词：
遗传算法 随机需求 时间窗 IRP
[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]
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] 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。
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