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[期刊] 现代管理科学
[作者]
牟小俐 唐纯金
为了更好的解决多集散点车辆路径问题,文章突破了传统MDVRP研究中一个客户的订单只能由一辆车承载的限制,提出了一种新的算法.阐述了算法的基本原理,结合有效运输值,给出了算法具体的顺路捎带规则。通过实例证明该算法在求解多集散点车辆路径问题时是有效的。
[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] 运筹与管理
[作者]
石建力 谢丽蓉
本文针对现实生活中固体废弃物收集等需求随机的分批配送车辆路径问题，建立双层马尔科夫决策模型，使用基于动态分区的全局修正策略和基于部分重优化算法的近似动态规划进行求解。通过算例测试和分析表明模型和算法的有效性。得到以下结论：1)SDVRPSD的最优解中车辆数略高于最小期望车辆数的1.2倍，接近使用进化算法得到的最优解中的车辆数，这两者平均约相差0.6辆。2)与静态分区相比，动态分区以花费较多时间为代价，能显著提升服务范围、降低服务费用，并增加分批配送点数量。3)算法最优解与使用固定路径算法得到的初始解相比，期望服务需求量平均提高约2.6%,期望行驶费用平均降低约1.9%;分批配送点数平均多2.5个。
[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] 管理科学
[作者]
黄敏芳 胡祥培 王征 Amy Z. Zeng
针对由车辆路径问题规模的增大带来求解空间组合爆炸这一难点,从缩减解答空间入手,以节省求解时空为突破口,综合运用知识工程、模糊聚类分析、状态空间搜索理论和运筹学整数规划理论,提出一种求解车辆路径问题的三阶段求解方法。第一阶段分析物流配送过程的主要影响因素,根据相关因素对客户进行初步划分,然后采用模糊聚类分析方法将各配送区域中的客户进行细分;第二阶段采用带控制策略的深度优先搜索算法生成备选的车辆路径方案集合;第三阶段建立整数规划求解模型,并根据邻域规则将求得的解映射为实际问题中的行车方案。最后运用算例验证上述方法的有效性。
[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]
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]
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] 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] 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]
张源凯 孙丽君 胡祥培
针对成品油配送中多车型、多车舱的车辆优化调度难题,综合考虑多车型车辆指派、多车舱车辆装载及路径安排等决策,以派车成本与油耗成本之和的总成本最小为目标,建立了多车型多车舱的车辆优化调度模型。为降低模型求解的复杂性,本文提出一种基于C-W节约算法的"需求拆分→合并装载"的车辆装载策略,并综合利用Relocate和Exchange算子进行并行邻域搜索改进,获得优化的成品油配送方案。最后,通过算例验证了本文提出的模型与算法用于求解大规模成品油配送问题的有效性。并通过数据实验揭示了以下规律:1)多车舱车辆相对于单车
[期刊] 运筹与管理
[作者]
张源凯 孙丽君 胡祥培
针对成品油配送中多车型、多车舱的车辆优化调度难题,综合考虑多车型车辆指派、多车舱车辆装载及路径安排等决策,以派车成本与油耗成本之和的总成本最小为目标,建立了多车型多车舱的车辆优化调度模型。为降低模型求解的复杂性,本文提出一种基于C-W节约算法的"需求拆分→合并装载"的车辆装载策略,并综合利用Relocate和Exchange算子进行并行邻域搜索改进,获得优化的成品油配送方案。最后,通过算例验证了本文提出的模型与算法用于求解大规模成品油配送问题的有效性。并通过数据实验揭示了以下规律:1)多车舱车辆相对于单车舱车辆在运营成本上具有优越性;2)大型车辆适合远距离配送,小型车辆适合近距离配送;3)多车型车辆混合配送相对于单车型车辆配送在运营成本上具有优越性。这些规律可为成品油配送公司的车辆配置提供决策参考。
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
葛显龙 葛小波 徐玖平 金渊智
城市路网的不断扩张和实时交通信息的便捷获取使得物流配送线路优化更具灵活性，这为提升城市物流配送效率提供了新方向。为此，以多通路环境下的动态城市配送为研究对象，建立具有路径灵活选择的动态车辆路径问题(Dynamic Vehicle Routing Problem With Path Flexibility，DVRP-PF)的两阶段混合整数数学规划模型，并设计改进遗传算法对模型进行求解。为了验证模型与算法的可行性和适应性，以重百超市物流配送为研究案例，从配送时间、距离以及成本等方面分析DVRP-PF模型的优化效果。结果表明：相比于常规的VRP，DVRP-PF在配送时间上节约10.64%，配送成本减少5.59%，而配送距离仅仅增加2.84%，显示了DVRP-PF对于提升城市配送效率有着显著的意义。
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