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[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] 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]
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]
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] 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] 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]
王凤忠 杨冰峰 邓威 张尧
车辆器材配送运输路径的优化对于我军军事物流活动具有重要的战略意义。将蚁群算法应用于车辆器材配送运输路径的优化问题，并进行了实例计算，验证了蚁群算法在车辆器材配送运输路径优化问题上的可行性与准确性。
关键词：
蚁群算法 车辆器材 配送运输 路径优化
[期刊] 物流技术
[作者]
陈志新 陈方玉 胡贵彦 祝亚亭
提出了基于混合粒子群算法(PSO)的配送车辆复杂路径优化方法,描述了混合PSO的原理和流程,并将其运用到物流配送路径优化问题中。实验结果显示,该方法能得到满意的路径优化结果。
[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] 物流技术
[作者]
王维杰
将VRPTW(Vehicle Routing Problem with Time Window)通过D-W分解划分为主问题为集合划分以及子问题为带资源约束的基本最短路径问题,对子问题以割平面回调形式加入两点加强割集不等式来消除网络流中的子回路,并通过二维车流模型代替分支定界过程求得精确解,对有效的提升算法求解速度提供了一种新思路。
[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] 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。
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