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[期刊] 工业工程
[作者]
侯玲娟 周泓
针对差分进化算法求解组合优化问题存在的局限性,引入计算机语言中的2种按位运算符,对差分进化算法的变异算子进行重新设计,用来求解不确定需求和旅行时间下同时取货和送货的随机车辆路径问题(SVRPSPD)。通过对车辆路径问题的benchmark问题和SVRPSPD问题进行路径优化,并同差分进化算法和遗传算法的计算结果进行比较,验证了离散差分进化算法的性能。结果表明,离散差分进化算法在解决复杂的SVRPSPD问题时,具有较好的优化性能,不仅能得到更好的优化结果,而且具有更快的收敛速度。
[期刊] 物流技术
[作者]
张海军 闫琼 张国辉 刘元朋
为求解多目标第Ⅱ类装配线平衡问题（ＭＯＡＬＢＰ－Ⅱ），提出了一种改进的离散性差分进化算法—ＤＤＥＡ。采用生产节拍和工位载荷波动构建一个自适应的多目标优化函数；开发了适度贪心算法分配作业元素，约束贪婪幅度；采用了基于优先权的编码方法使得个体解码后总满足装配线约束关系；并提出一种新型的双变异策略和交叉算子。最后，采用标准问题集测试分析，结果显示该算法在求解大规模ＭＯＡＬＢＰ－Ⅱ的质量最优。
[期刊] 物流技术
[作者]
冀德刚 魏俊萍 贾鹂
建立了物流运输中运输路径优化的数学模型,并针对物流运输路径优化的实际特点,提出了一种基于聚类和种子进化算法的车辆路径选择(VRP)优化的复合算法,同时通过实验分析,说明了该算法能够降低算法的输入量,同时提高了收敛速度,具有一定的可行性和有效性。
关键词：
VRP K-means聚类 种子进化算法
[期刊] 物流技术
[作者]
张智善 田笑梅
鉴于车辆路径问题的复杂性,根据遗传算法及蚁群算法的特点,提出了一种用于车辆路径问题的组合算法。在该组合算法中,针对遗传算法在搜索过程中易于早熟和收敛的现象,提出了一系列的改进策略:扫描法产生初始种群、更新策略以及蚁群算法来提高遗传算法的求解性能。最后,通过典型的车辆路径问题对该组合算法进行了验证,结果表明了该方法的有效性和优越性。
关键词：
车辆路径问题 遗传算法 蚁群算法 扫描法
[期刊] 物流技术
[作者]
董玉波
提出一种基于可接受阈值的回溯自适应算法,用于解决固定车辆数多车型车辆路径问题,为具有不同装载能力、不同服务费用的固定车辆数车队设计一组最低成本线路集合,计算结果显示了该算法的鲁棒性以及有效性。
[期刊] 工业工程
[作者]
寇明顺 叶春明 陈子皓
为了提高粒子群算法求解车辆路径问题时收敛速度和全局搜索能力,将蜜蜂繁殖进化机制与粒子群算法相结合,应用到CVRP问题的求解。该算法中,最优的个体作为蜂王与通过选择机制选择的雄蜂以随机概率进行交叉,增强了最优个体信息的应用能力;同时,随机产生一部分雄蜂种群,并将其与蜂王交叉增加了算法的多样性。实例分析表明该算法具有较好的全局搜索能力,验证了该算法的可行性。
关键词：
蜜蜂繁殖进化 车辆路径问题 粒子群算法
[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]
王世宏 雍岐东 夏正义 李耀
针对战时情况下多机种综合保障基地作战飞机分散式加油车辆调度优化的实际问题,基于设备设施能力的约束,以最小化加油车最大完工时间为目标函数,建立了符合实际情况的数学模型。在问题求解方面,将量子行为引入基本PSO算法,构建出一种性能更好的QDPSO算法。实验表明,该算法能弥补基本PSO算法易陷入局部最优和早熟收敛的不足,在全局和局部解空间搜索效率和质量上表现更优,能够很好地解决所研究的问题。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
揭婉晨 杨珺 陆坚毅
目前，随着电动汽车的普及，物流企业逐渐重视电动汽车的应用。本文考虑到电动汽车在实际应用中的行驶里程、充电耗时以及配送时间等因素，研究含时间窗的电动汽车车辆路径问题，建立了相应的混合整数规划模型，然后改进分支定价算法以求得其最优解。改进的分支定价算法首先根据Ｄａｎｔｚｉｇ－Ｗｏｌｆｅ分解原理将原问题分解为基于路径的主问题（ＭＰ）和求最短路径的子问题，然后用列生成和动态规划算法在主问题和子问题之间进行迭代以求得主问题线性松弛后的最优解，最后采用基于弧的分支策略求得其整数解。通过用改进的ＳｏｌｏＭｏｎ算例的实验数据，与ＣＰｌｅＸ比较验证了模型和算法结果的准确性，并对该问题进行了灵敏度分析，证明了本文．．．
[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] 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]
任蔚
物流车辆路径优化问题与物流运输成本直接相关,以最小化运输距离为优化目标构建了相应的数学模型,并考虑了配送车辆运输能力限制、车辆最大行驶距离限制、相关的逻辑关系等约束条件。该问题属于NP-hard问题,引入人工免疫算法求解提出的数学模型,并给出了抗体编码、抗体更新算子的设计描述。为了提高求解效率,在算法每次迭代进化的最后一步引入了(1+λ)更新策略。最后,通过算例验证了设计的算法能够有效的求解物流车辆路径优化问题。
关键词：
车辆路径优化 物流配送 人工免疫算法
[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] 物流技术
[作者]
李伯昊
建立以配送总成本最小化为目标的数学模型，研究在有时间窗的限制条件下，冷链物流配送路径优化问题，并基于贪婪思想改进的传统启发式算法，对算例进行求解分析。求得在最优出发时间条件下，总成本最小的配送路线，使用该方法对求解具有指导意义。
关键词：
冷链 车辆路径优化 时间窗 贪婪算法
[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
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