基于遗传算法的成品油二次配送车辆路径问题研究

研究了加油站需求已知前提下带时间窗的具有满隔舱运输约束的多车型成品油二次配送车辆路径问题.首先以总费用极小化为目标建立了具有满载运输约束的多车型成品油二次配送车辆路径问题的混合整数规划模型,其中总费用包括动用车辆的固定费用、车辆的运输费用、以及不满足时间窗约束的等待成本和惩罚成本等.然后基于成品油二次配送车辆路径问题的特点设计了求解模型的遗传算法,通过对车辆和加油站分别采用自然数编码方式、解码时考虑约束条件等策略有效避免了不可行解的产生.最后利用一个实际案例进行了模拟计算,结果显示根据方法得到的配送方案明显优于实际中凭经验得到的配送方案,总配送成本大约降低了9%.模型和算法为制订成品油二次配送方案提供了决策依据.     

“仓店一体化”模式下订单拣选与配送集成调度优化

针对“仓店一体化”模式下提供限时送达服务的新零售仓店,研究多拣货员、多客户、配送方式为带限时送达约束的路径优化分批配送情形下的订单拣选与配送集成调度问题。以最小化订单最大履行时间和配送成本为目标,构建了混合整数非线性规划模型,并设计两阶段启发式算法(H-2)进行求解,最后通过数值实验对算法进行验证与分析。数值实验结果表明,H-2具有较高的求解质量;相较于传统调度算法(TS)在效率提升、资源节约以及客户满意度提高方面具有更优的表现,进而为新零售仓店管理者提供决策支持。     

成品油配送多车舱车辆指派及路径优化问题研究

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。     

基于Voronoi划分的同城即时配送优化策略研究

近年来经济社会发展及新零售业强势崛起使得平台或商家对大规模即时配送需求日益增加,在求解大规模车辆路径问题时仅使用启发式算法或其融合算法已无法满足实际需求。本文针对基于分众级的同城即时配送模式及现阶段存在的问题,确定了基于Voronoi划分算法的即时配送分区方法和对基础蚁群算法的三个改进策略;并以全程配送产生的总成本最少为目标函数,构建了带用户需求软时间窗的车辆路径问题数学模型;最后选取客户、车辆以及门店共计一百二十个真实地理位置数据,验证了本文提出的求解策略的有效性,并分析最终结果。结果显示,①使用Voronoi分区-改进蚁群算法的两阶段方法求解大规模车辆路径问题能显著减少配送总成本,同时提升客户满意度;②在多门店的条件假设下,采用改进蚁群算法求解得到的超时时间比基础蚁群算法少36%,配送总成本低17%。     

成品油二次配送调度优化模型及其遗传算法求解

成品油二次配送是成品油销售的重要环节,配送中心要以有限的车辆及时满足多个加油站的油品需求,为了节约成本,要选择最短行车路径,同时尽量满载。本文构造了调度优化的数学模型,研究了遗传算法求解方案,编制了C++程序,用一个算例说明算法和程序的可用性。     

第一阶段原有单纯形和对偶单纯形算法的计算比较

线性最优化广泛应用于经济与管理的各个领域.在线性规划问题的求解中,如果一个初始基本可行解没有直接给出,则常采用经典的两阶段法求解.对含有"≥"不等式约束的线性规划问题,讨论了第一阶段原有单纯形法和对偶单纯形法两种算法形式,并根据第一阶段问题的特点提出了改进的对偶单纯形枢轴准则.最后,通过大规模数值试验对两种算法进行计算比较,结果表明,改进后的对偶单纯形算法在计算效率上明显优于原有单纯形算法.     

考虑共同客户的协同配送优化方法研究

本文针对一些客户仅需要一个配送中心提供配送服务，而某些客户需要多个配送中心提供配送服务(需要多个配送中心提供服务的客户就是企业的共同客户)的情形，提出了一类具有多配送中心、有时间窗限制的车辆路径问题，建立了相应的数学模型。基于“先分类，后求解”的思想，本文设计了两阶段启发式算法：第一阶段提出基于客户聚类的启发式算法，形成聚类信息，将多中心问题转化成单中心问题；第二阶段通过改进的蚁群算法对每个配送中心的情况进行求解。最后，通过算例对该模型的可行性和有效性进行了验证，结果表明与非协同配送方式相比，在配送距离、降低配送成本、提高客户满意度等方面均有明显改进。     

基于两阶段启发式算法的物流配送选址-路径问题研究

为了解决配送中心选址与带时间窗的多中心车辆路径优化组合决策问题,利用双层规划法建立了配送中心选址与车辆路径安排的多目标整数规划模型,针对该模型的特点,采用两阶段启发式算法进行了求解。首先,通过基于聚集度的启发式算法对客户进行分类,确定了备选配送中心的服务范围;然后,基于双层规划法,以配送中心选址成本最小作为上层规划目标,以车辆配送成本最小作为下层规划目标,建立了多目标整数规划模型;最后,利用改进的蚁群算法进行了求解。通过分析实例数据和Barreto Benchmark算例的实验结果,验证了该模型的有效性和可行性。     

多约束非线性整数规划的一种改进的算法

多约束非线性整数规划是一类非常重要的问题,非线性背包问题是它的一类特殊而重要的问题.定义在有限整数集上极大化一个可分离非线性函数的多约束最优化问题.这类问题常常用于资源分配、工业生产及计算机网络的最优化模型中,运用一种新的割平面法来求解对偶问题以得到上界,不仅减少了对偶间隙,而且保证了算法的收敛性.利用区域割丢掉某些整数箱子,并把剩下的区域划分为一些整数箱子的并集,以便使拉格朗日松弛问题能有效求解,且使算法在有限步内收敛到最优解.算法把改进的割平面法用于求解对偶问题并与区域分割有效结合解决了多约束非线性背包问题的求解.数值结果表明了改进的割平面方法对对偶搜索更加有效.     

物流配送装载率分析与四阶段算法研究

在城市物流配送中,租用车型的选择与车辆平均装载率具有密切的关系。然而,在带能力约束的车辆路径问题(Capacitated Vehicle Routing Problem, CVRP)中, 假设配送车辆装载量为事先已知。在实际物流配送中, 很多配送车辆为租用, 因此需要确定租用的车型大小。本文基于CVRP问题,假设配送车辆载量Q为变量,以车辆平均装载率为优化目标构建了数学模型. 通过数学推导证明了,派送车辆的平均装载率ρ的理论区间为(50%, 100%]。分析得出结论:当顾客需求数据中需求数据大于且接近0.5倍载量Q的越多,车辆平均装载率越低。为了验证分析结论的正确性, 分别设计一个求解CVRP问题的多阶段算法和具有大需求量的CVRP问题算例. 通过求解算例表明:本文理论分析的正确性, 其中四阶段算法的求解结果与当前已知最优解平均偏差仅为0.92%,达到优秀算法水平。     

飞机维修短期计划模型及其算法研究

目前对于飞机维修计划的研究,大都通过精确算法一次性完成周期内所有飞机的排班优化。本文在分析传统数学规划模型的基础上,以最大化利用两次维修之间的可用飞行时间为目标,构造了飞机维修计划优化模型。然后提出了求解此模型的启发式两阶段分解算法,第一阶段优先完成需维修飞机的任务指派,第二阶段再完成余下飞机的任务指派。利用航空公司真实数据进行的数值试验表明,两阶段分解算法能够显著提高模型的求解效率和质量,可以有效求解大规模飞机维修计划制定问题。     

求解中大规模复杂凸二次整数规划问题的新型分枝定界算法

针对现有分枝定界算法在求解高维复杂二次整数规划问题时所存在的诸多不足，本文通过充分挖掘二次整数规划问题的结构特性来设计选择分枝变量与分枝方向的新方法，并将HNF算法与原问题松弛问题的求解相结合来寻求较好的初始整数可行解，由此导出可用于有效求解中大规模复杂二次整数规划问题的改进型分枝定界算法．数值试验结果表明所给算法大大改进了已有相关的分枝定界算法，并具有较好的稳定性与广泛的适用性．     

半无限规划离散化问题一个两阶段序列二次规划算法

本文研究了求解半无限规划离散化问题(P)的一个新的算法.利用序列二次规划(SQP)两阶段方法和约束指标集的修正技术,提出了求解(P)的一个两阶段SQP算法.算法结构简单,搜索方向的计算成本较低.在适当的条件下,证明了算法具有全局收敛性.数值试验结果表明算法是有效的.推广了文献[4]中求解(P)的算法.     

基于时间窗限制的预制构件配送成本优化研究

针对预制构件配送调度依靠经验的不科学现状,基于构件自重大、配送频次高、有时间窗限制且配送地点分散的特征,以配送过程中的运输成本、时间惩罚成本以及等待时间成本等因素为主要考量对象,建立构件配送成本最小模型,以降低配送成本,提高经济效益.以某预制构件生产厂为算例,用改进狼群算法求解,结果证明了模型的可行性,同时将改进狼群算法与改进人工鱼群算法的计算结果进行对比.结果表明:在迭代次数、最优值求解方面,改进狼群算法比改进人工鱼群算法更优.     

考虑订单取件时间和柔性时间窗的取送货车辆路径问题

研究了同城配送中考虑订单取货时间和柔性时间窗的取送货车辆路径问题,考虑同城配送中订单起终点,订单取货时间和订单配送的柔性时间窗,车容量限制等因素。首先构建以配送成本与超时惩罚成本之和最小化为目标的混合整数线性模型。其次,设计了含多种有效不等式及其对应分离算法的改进分支切割算法对该模型进行精确求解。最后通过实验测试分析了不等式的性能,验证了算法的有效性,实验表明适当的减少车辆数和增大装载能力能够有效的减少成本。     

时间敏感型货物两阶段集装箱舱位分配问题研究

本文旨在探索如何对时间敏感型货物的集装箱舱位分配和动态定价问题进行研究。考虑到时间敏感型货物对配送时间的要求,本文提出一种新的定价机制,即在该类货物的运费制定时,考虑时间敏感型货物的配送时效及港口拥挤对其存在的影响,建立运价和配送时间之间的关系。另外,以船舶公司总运费收益最大化为目标,构建两阶段随机整数规划模型,运用机会约束规划方法对模型进行求解。最后,通过算例研究,验证了模型及算法的有效性。结果表明,本文针对时间敏感型货物所提出的定价机制能够显著提高船公司收益。     

一类新的车辆路径问题及其两阶段算法

本文结合汽车零部件第三方物流业的实际背景,提出了一类新的车辆路径问题,它是一种带时间窗约束的分车运输同时收发车辆路径问题(简称SVRPSPDTW).接着给出了问题的模型,并提出求解问题的启发式算法：两阶段算法. 最后在改进的Solomn的算例的基础上,进行了数值试验.     

基于可变航速的支线集装箱船舶调度优化模型与算法

随着航运市场的竞争不断加剧和集装箱船舶大型化的发展,越来越多的航运企业选择轴-辐式航运网络模式。支线船舶调度问题作为轴-辐式航运网络的重要组成部分受到研究者的高度关注。本文研究了可变航速和经济航速两种情境下的支线船舶调度问题,同时考虑枢纽港和喂给港的取送箱时间窗限制,以航运企业运营成本最小化为目标函数建立非线性混合整数规划模型。首先使用专业的规划求解器进行小规模算例的求解,验证了模型的准确性。同时运用改进的遗传算法对大规模支线船舶优化调度模型进行求解。为了提高求解效果,进一步设计了多智能体进化算法进行求解。数值结果表明,可变航速的运营成本低于经济航速的运营成本;在算法效率方面,改进遗传算法收敛速度较快,多智能体进化算法则可以提高求解精度。     

一类多对多物流系统的运送频率选择优化问题研究

多供应商多客户物流系统的周期运送库存决策问题是一个非常复杂的问题,但它在供应链管理中又极其重要.本文主要考虑一个由多个供应商、一个联运中心和多个客户组成的三级物流系统的运送频率选择优化问题.假定两级库存均采用周期补货策略,且补货周期满足二次幂(POT)策略,每个客户处的产品需求为确定性需求.假设给定一套可行频率的情况下,选择使整个系统总的长期平均成本最小化的联运中心的补货策略和联运中心到各客户的配送策略.分为单频率配送和多频率配送两种情况分别建立了数学模型,并设计了相应的近似算法——基于支配性的邻域搜索启发式算法和基于饱和性的邻域搜索启发式算法.计算试验显示,本文所设计的近似算法对于求解多对多配送这样的大型组合优化问题是有效的.     

基于货物分类配送的电动汽车路径优化与换电策略研究

电动汽车参与的物流配送服务需要统筹协调车辆路径、配送对象与换电策略。本文提出了考虑货物分类需求的电动汽车路径优化与换电策略问题,并建立了该问题的整数规划数学模型。其次,提出了基于禁忌搜索-改进节约算法的两阶段混合启发式算法MCWTS和一种四阶段启发式算法IGALNS。通过多组小规模算例验证了算法的有效性。随后,分别从运营成本、路径距离、换电策略以及混合运输线路等方面比较并分析了货物分类对运营策略的影响。实验结果表明,该模型可以在配送距离略有增加的情况下避免将不适宜混合运输的货物指派给同一车辆,达到降低货物运输损失提高顾客满意度的目的。最后,通过多组较大规模算例对两种启发式算法的有效性进行了比较。