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[期刊] 工业工程与管理
[作者]
贾永基 丁慧娜 李嘉 杨东
针对时变速度车辆路径问题，考虑动态客户需求并引入电动车替代燃油车。首先采用“wait-and-see”策略对动态需求进行建模，并建立其静态子问题的混合整数规划模型。然后提出了基于时域划分的求解算法，在每个时域的结束时刻处理动态需求，并利用模拟退火结合变邻域搜索的混合启发式算法来求解，从而实现电动车辆路径的循环优化与更新。最后设计了多种类型和规模的测试算例，测试结果表明本文算法既可以有效地求解静态问题，也可以实现动态新增需求的实时处理。
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
胡乔宇 杨琨 刘冉
以两级物流系统为研究对象,着重考虑了随机性质的客户需求,进行系统中每个层级的车辆路径优化求解。由于确定性的单级车辆路径问题即为NP-hard问题,为了对此复杂随机优化问题加以求解,设计了一种基于蒙特卡洛仿真的高效优化方法,将仿真过程嵌入启发式算法的邻域搜索过程。基于现有的两级物流车辆路径问题标准算例,生成具有随机客户需求的本问题算例,通过数值实验并与确定性方法比较,验证了所提出的基于仿真的启发式算法可行而有效。
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
陈诚 刘燕萍 林秋婷 李琪娜
基于对城市路网中配送车辆车速时空动态性的分析，对配送时段和配送网络中的路段分别进行切割，建立城市配送网络的车速矩阵以实现动态计算车辆在配送线路上的行驶时间。基于车辆在配送网络节点间行驶时间的计算，建立了带时间窗的城市配送车辆路径优化模型。为更贴近实际，模型的目标函数在实际运作成本的基础上纳入了配送车辆的碳排放成本。设计了先用改进节约法构造初始解，再用变邻域搜索算法进行改进的求解算法框架。最后，通过实例分析表明了在车辆路径模型中纳入对车速时空性的考量能通过更好地刻画城市物流配送实践，给出更合理的配送车辆调度方案，实现提高配送效率，降低配送总成本，减少配送车辆碳排放的目的。
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
葛显龙 竹自强
纯电动汽车作为一种新型的交通运输工具,其以节能、低碳以及绿色的显著优势已经被广泛地运用到各种物流场景中,但是其受到续航里程和充/换设施不健全等因素的影响,使得与传统汽车相比具有更高的使用成本。为了降低电动汽车在物流配送过程中的使用成本,研究了带软时间窗的电动车辆路径优化问题,建立了以最小化路径成本、时间窗惩罚成本以及车辆使用成本为目标函数的数学模型,并设计了节约里程加改进的禁忌搜索算法对该模型进行求解。最后,结合算例对提出的混合启发式算法进行了检验与分析。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
葛显龙 竹自强 金渊智
由于政府对新能源汽车的补贴政策和市区对燃油车限行政策的实时，越来越多的物流公司在城市配送中广泛采用电动汽车。然而，电动车续航里程受限，需要在途充电或者换电，同时客户需求的动态性以及充/换电设施的排队等现实因素也应该被考虑。为此，提出了分阶段策略求解动态电动车辆路径优化问题，并建立了两阶段的EVRP模型。其中第一阶段针对静态客户建立了静态EVRP模型，第二阶段在设计了换电站及动态客户插入策略的基础上，建立了动态EVRP模型以路径更新策略。最后，设计改进的CW-TS混合启发式算法来求解静态模型，设计贪婪算法求解动态模型。实验结果表明，模型与算法具有较好的适用性和有效性。
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
甘俊伟 张晓蓉 李钧
当前电动冷藏车配送面临电池续航里程限制和客户基于产品新鲜度提出的时间窗要求难以满足等问题。采用两阶段法构建了协同考虑能耗与时间窗的电动冷藏车辆路径优化模型。第一阶段考虑了车辆速度、摩擦、制动、动力系统转换效率和车辆在配送过程中载重变化，建立能耗估算模型。第二阶段综合考虑运输成本、固定成本、货损成本、制冷成本、时间窗惩罚成本，构建成本最优模型。最后以XSH公司为背景，验证模型及算法的有效性并进行敏感性分析。研究表明：在合理范围内提高车辆行驶速度有助于持续降低配送成本，使能源消耗呈上升―下降―再上升的趋势；增加服务时间将导致配送成本与能耗同时增加。
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
张鹏威 李英 成琪
出于环境和经济的考虑,配送企业开始采纳电动汽车,而充电设施的缺乏给电动汽车车队的运营带来挑战。同时,企业往往会拥有多个配送中心,这增加了车辆规划的复杂度。基于多配送中心车辆路径问题和电动车辆路径问题模型,考虑车辆可以在充电设施或其他配送中心充电的情况,构建了多配送中心电动车辆路径优化模型。设计了分散搜索算法对模型进行求解,并将其与CPLEX、已知最优解和其它算法进行对比。结果表明:提出的分散搜索算法是有效的;路径规划中,将配送中心同时作为充电节点能够缓解充电设施有限对企业运营造成的影响。
[期刊] 工业工程
[作者]
贺政纲 刘沙
针对目前物流配送系统中存在的车辆负载不均衡导致的物流配送质量和配送系统柔性下降这一现象,提出了考虑均衡车辆负载的多目标路径优化模型,以配送车辆总行驶距离尽可能短和车辆之间载运量尽可能平衡为优化目标。针对模型设计遗传算法,通过在变异操作后加入进化逆转操作,加强局部寻优,找到全局最优解。以1个配送中心和14个客户的配送网路为例,利用Matlab软件建模分析,设置并调节不平衡处罚参数,得到总行驶距离和不平衡度之间的变化关系图和若干备选决策。最后构建评价体系对各个决策进行评分,得出当总行驶距离为40.819 5,不平衡度为1时,评分最高,为本算例最优解,表明该模型在实际应用中能够为管理者提供决策依据。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
葛显龙 宋纯冰
降低零售企业的末端配送成本是控制物流成本的关键，共享经济的发展为此提供了新思路。因此，针对零售企业末端上门配送服务成本较高的情况，提出了考虑外协的车辆服务策略，将有意愿进行单次交付的线下客户作为协作车辆配合普通车辆来完成线上客户订单的配送，建立了以最小化普通车辆路径成本，普通车辆使用成本，时间窗惩罚成本和协作车辆补偿成本为目标函数的数学模型，并设计匹配算法和混合遗传算子的模拟退火算法对该模型进行求解，最后结合算例对提出的算法进行检验与分析。
关键词：
车辆路径问题 外协服务 软时间窗
[期刊] 物流技术
[作者]
宋慧心 吴影辉
提出了考虑多时间窗的多行程车辆路径优化问题，是带时间窗的多行程车辆路径问题的扩展，不仅决策每辆车服务客户的顺序，还需确定为每个客户提供服务的时间窗，同时要求送货服务时间满足选定的时间窗，且车辆每个行程服务的客户需求量之和不超过车辆的最大载重量等约束。以最小化车辆总行驶时间为目标构建了该问题的混合整数规划模型，并设计了迭代局部搜索算法进行求解。在迭代局部搜索算法框架下设计了适用于多时间窗和多行程场景的改进Solomon贪婪插入算法生成初始解，还设计了Or-opt和Relocate局部搜索算子以及随机交换扰动操作。基于初始解或当前最优解，通过交替使用这两种算子进行迭代搜索，更新当前最优解。算例结果表明了提出的模型和算法的有效性，验证了为客户提供多时间窗选项承运人可灵活地规划车辆路径和选择服务时间窗，从而减少车辆使用数量和总行驶时间。
[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
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
董誉文 仉帅
针对在推广新能源车辆时所遇到的车辆覆盖范围小,能源补充站有限等问题,建立了考虑新能源车辆运载能力与行程约束的绿色车辆路径问题(CGVRP,Capacitated Green Vehicle Routing Problem)的数学模型,同时设计两阶段的启发式算法对CGVRP问题进行求解。通过算例验证了算法的可行性与有效性。根据算例的结果,发现增加能源补充站的数量能够减少新能源车辆配送路径的长度。此外,就CGVRP问题算例结果与具有运载力约束的车辆路径选择问题(CVRP,Capacitated Vehicle Routing Problem)的结果比较发现,尽管车辆在配送过程中的二氧化碳排放量得到了极大地减少,但CGVRP模型的新能源车辆路线长度更长。
关键词：
新能源汽车 车辆路径问题 启发式算法
[期刊] 运筹与管理
[作者]
范静
当客户要求车辆一次性完成发送以及收集货物的任务时,只需考虑车辆的路径安排即可。但若客户进一步提出在时间窗内完成的话,就必须考虑客户的等待时间——客户的满意度的衡量标准,等待时间越短满意度越高。因此问题的目标为最小化车辆路径总长度、最小化所有客户等待时间之和。本文通过加权转变为单目标函数,由最邻近法及最廉价插入法得到初始解后经过禁忌搜索算法可得到改进算法,解并通过实例对不同权参数的情况进行了比较。
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
董誉文 仉帅
针对在推广新能源车辆时所遇到的车辆覆盖范围小,能源补充站有限等问题,建立了考虑新能源车辆运载能力与行程约束的绿色车辆路径问题(CGVRP,Capacitated Green Vehicle Routing Problem)的数学模型,同时设计两阶段的启发式算法对CGVRP问题进行求解。通过算例验证了算法的可行性与有效性。根据算例的结果,发现增加能源补充站的数量能够减少新能源车辆配送路径的长度。此外,就CGVRP问题算例结果与具有运载力约束的车辆路径选择问题(CVRP,Capacitated Vehicle
关键词：
新能源汽车 车辆路径问题 启发式算法
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
李晓妮 陈美伶 陈璐
在公路养护规划中，优秀司机经验可以考虑到很多会影响路线性能但无法纳入数学建模的环境条件。针对该情形，本文综合考虑最小化养护车运行成本和最大化重用司机经验，研究了考虑司机经验的随机性养护车辆路径规划问题，构建了带机会约束的多目标整数规划模型，并设计了一种基于序列模式挖掘和非支配排序遗传算法的智能优化算法，通过对过往优秀司机经验解进行信息提取与归纳，利用整合后的信息实现经验重用。研究结果表明：相比文献中求解该问题的CBR算法解，基于序列模式挖掘的非支配排序遗传算法可以更好地减小养护车运行成本，更好地实现对过往司机经验的重用。
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