变邻域模拟退火算法求解速度时变的VRPTW问题

本文在经典的带时间窗的车辆路径问题(VRPTW)的基础上,考虑不同时间段车辆行驶速度不同的情况,研究速度时变的带时间窗车辆路径问题(TDVRPTW),使问题更具实际意义。本文用分段函数表示不同时间段下的车辆行驶速度,并解决了速度时变条件下行驶时间计算的问题。针对模拟退火算法(SA)在求解VRPTW问题时易陷入局部最优解,变邻域搜索算法(VNS)在求解VRPTW问题时收敛速度慢的问题,本文将模拟退火算法以一定概率接受非最优解的思想和变邻域搜索算法系统地改变当前解的邻域结构以拓展搜索范围的思想结合起来,提出了一种改进的算法——变邻域模拟退火算法(SAVN),使算法在退火过程中一陷入局部最优解就改变邻域结构,更换搜索范围,以此提升算法跳出局部最优解的能力,加快收敛速度。通过在仿真实验中将SAVN算法的求解结果与VNS算法、SA算法进行对比,验证了SAVN算法确实能显著提升算法跳出局部最优解的能力。     

离散花朵授粉算法求解混合流水线调度问题

提出一种改进的离散花朵授粉算法求解以最小化任务完成时间为目标的混合流水线调度问题.算法采用一种基于排列的编码和解码的方法,根据混合流水线调度问题具有离散性的特点,对花朵授粉算法的相关操作重新进行定义,建立了离散的花朵授粉模型.为了加快算法的局部搜索能力,构建了一种基于动态自适应变化工件块的变领域搜索策略.实验仿真表明,改进的离散花朵授粉算法在求解混合流水线调度问题具有较好的性能,是一种有效的方法.     

时变条件下带时间窗车辆调度问题的模拟退火算法

带时间窗车辆调度问题(VRPTW)是一类要求满足容积和时间窗约束的车辆路径优化问题,现 有大部分相关文献只考虑了车辆行驶速度恒定的情况,忽略了各种动态因素的影响.本文研究的时变条件下带时间窗车辆调度问题将车辆行驶速度考虑成时变分段函数,并利用模拟退火算法进行求解,最后通过实验结果说明算法的有效性.     

遗传算法与蚂蚁算法的融合在带时间窗的车辆路径问题中的应用

对带时间窗的车辆路径问题(VRPTW)的求解分为两个过程,先由遗传算法求解出初步的可行解,由此生成信息素初始分布,而后采用蚂蚁算法找出问题的最优解或近似最优解.通过具体算例,从数值计算上探索了遗传算法和蚂蚁算法融合后的优化能力,获得了满意的效果.     

带时间窗车辆路径问题的改进节约算法

对节约算法进行了改进,并利用改进的节约算法解决了带时间窗约束的多类型车辆路径问题．首先讨论了带时间窗约束的单类型车辆路径问题,给出其模型,并归纳了几种通过改进传统的节约算法得到的用于求解带有具体约束车辆路径问题的改进节约算法．     

基于交通流的多模糊时间窗车辆路径优化

研究了基于交通流的多模糊时间窗车辆路径问题,考虑了实际中不断变化的交通流以及客户具有多个模糊时间窗的情况,以最小化配送总成本和最大化客户满意度为目标,构建基于交通流的多模糊时间窗车辆路径模型。根据伊藤算法的基本原理,设计了求解该模型的改进伊藤算法,结合仿真算例进行了模拟计算,并与蚁群算法的计算结果进行了对比分析,结果表明,利用改进伊藤算法求解基于交通流的多模糊时间窗车辆路径问题,迭代次数小,效率更高,能够在较短的时间内收敛到全局最优解,可以有效的求解多模糊时间窗车辆路径问题。     

求解车辆路径问题的离散蝙蝠算法

根据车辆路径问题的数学模型,分析了它的具体特征,从而对BA的操作算子又进行了重新定义,设计了求解VRP问题的离散蝙蝠算法,并通过实例测试将离散蝙蝠算法与其他算法进行比较,验证了该算法求解VRP问题的有效性与可行性.     

有时间窗的车辆路径问题的局部下降搜索算法

介绍了一个求解有时间窗的车辆路径问题(vehicle routing problem with time windows,VRPTW)的启发式算法——基于λ-交换的局部下降搜索算法(Local search descent method based on λ-interchange).VRPTW是指合理安排车辆行驶路线,为一组预先设定有时间限制的客户运送货物,在不违反时间要求和车辆容量限制的条件下使得成本最小.它是一个典型的NP-难题,可以通过启发式算法获得近优解来解决.通过两个实验验证,显示了局部下降搜索算法的优良性能,取得了很好的效果,可以作为进一步研究复杂算法的基础.     

基于改进萤火虫算法的开放式车辆路径问题

针对带软时间窗的多配送中心开放式车辆路径问题,提出了一种新改进的离散萤火虫算法,采用基于贪婪思想的随机邻域搜索策略来提高算法的局部和全局寻优能力;研究了一种步长自适应的方法,其根据当前迭代个体和进入下一次迭代的个体之间的距离自动调整步长,大大提高算法的精度和收敛速度.仿真实验表明了新改进算法的有效性及可行性.     

多品种生鲜农产品的车辆路径优化

针对多品种生鲜农产品建立了带软时间窗约束的车辆路径优化模型,模型以配送总成本最少为目标,以生鲜农产品新鲜度阈、时间窗等为约束条件.然后,通过引入Dijkstra算法,改进交叉算子,提出了针对上述模型的改进遗传算法.最后,以上海市交通道路生鲜农产品配送作为案例,对算法进行测试.