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[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] 科技管理研究
[作者]
王奕璇 陈荔 王涛
结合电商物流特点,探讨混合时间窗车辆路径问题,设计混合时间窗惩罚函数和模糊预约时间函数,建立基于混合时间窗约束的多目标车辆路径模型。设计改进智能水滴算法对模型进行求解,改进节点概率选择方式来保护优秀水滴,设置路径泥土量最大和最小限制以防止算法提前进入收敛。最后,运用实际案例模拟计算,与传统智能水滴算法计算结果对比分析。结果表明,改进智能水滴算法求解混合时间窗下多目标电商物流路径优化问题,能够以很高的概率获得更优的全局最优解,是求解这类问题有效算法。
[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。
[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]
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]
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] 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] 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] 运筹与管理
[作者]
苏欣欣 王红卫 秦虎 王恺
为解决带时间窗和多配送人员的车辆路径问题，本文采用混合启发式算法对其进行求解。该算法主要由整数规划重组、局部搜索算法和模拟退火算法三部分组成。在算法中，整数规划重组有效提高了解的质量，局部搜索算法和模拟退火算法保证了算法搜索的深入性和广泛性。通过与CPLEX和禁忌搜索算法进行对比，证实了混合启发式算法实用价值更高，求解效果更好。
[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] 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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