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相似文献
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1.
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%。  相似文献   

2.
针对冷链物流配送的特殊性,探索冷链物流车辆路径问题(VRP)优化方案.首先,在保证货物不超载的条件下,建立基于时间和品质因素的顾客满意度约束的多配送中心VRP(MDVRP)模型;其次,采用重心分区法和改进的精英单亲遗传算法,求解顾客在配送中心的分配,确定配送车辆数以及顾客服务次序;最后,用Matlab工具编程对模型进行求解分析.结果表明构建基于满意度的冷链物流MDVRP模型更适合冷链物流配送最优路径选择,并且改进单亲遗传算法能够有效求解这类问题.  相似文献   

3.
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。  相似文献   

4.
车辆路径问题(Vehicle Routing Problem,VRP)在物流与供应链领域是一个非常有研究价值的NP-Hard问题.蝙蝠算法(Bat Algorithm,BA)是一种新兴的智能优化算法,有着广阔的应用前景.然而它不能直接用于求解离散问题,并且如同大多数智能优化算法一样,容易陷入局部最优,后期收敛速度慢.本文针对VRP问题的具体特性,重新定义了蝙蝠的编码方式并利用GRASP启发式算法生成蝙蝠算法初始种群来改进算法,然后应用于求解VRP问题.  相似文献   

5.
车辆路径问题(Vehicle Routing Problem,VRP)是组合优化问题中一个典型的NP难题.蝙蝠算法(Bat Algorithm,BA)是一种新型的智能优化算法,尚未被应用到求解VRP问题中去.根据物流配送中VRP问题的数学模型及其具体特征,设计了求解VRP问题的蝙蝠算法,并通过仿真实例和与其他算法进行比较的方式验证了蝙蝠算法求解VRP问题的有效性与可行性.  相似文献   

6.
车辆路径问题的混合优化算法   总被引:10,自引:1,他引:9  
讨论了一类车辆路径调度问题(VRP)及其数学模型,并且分析了以遗传算法求解该类问题时的染色体表示和有关遗传操作,然后结合2-opt局部优化算法提出了GA with2-opt算法来求解VRP问题,试验结果说明了该算法的有效性和可行性。  相似文献   

7.
带柔性时间窗的开放式车辆路径问题(Opening Vehicle Routing Problem with Flexible Time Windows,OVRPFTW)对物流配送中的延迟或者提早具有一定程度的容忍.本文首先建立了OVRPFTW的数学模型,然后分别将Sine映射,Chebyshev映射和Logistic映射引入基本蚁群算法,构建了三种混沌蚁群算法,并将其用于求解OVRPFTW.算例测试表明:Sine映射和Chebyshev映射能够明显地改进基本蚁群算法的优化性能,基于Sine映射和Chebyshev映射的混沌蚁群算法的求解性能优于基本蚁群算法和基于Logistic映射的混沌蚁群算法.  相似文献   

8.
针对危险品车辆路径问题中车辆访问多个需求点的特性,在风险度量方式上考虑了运输过程中车辆载重量变化,建立了最小化总运输距离以及最小化总运输风险的双目标优化模型.采用改进的蚁群算法对模型进行求解并获得优化问题的非支配解,数值实验说明改进的风险度量方式更适合于危险化学品车辆路径问题,改进的蚁群算法能够有效率地对模型进行求解.  相似文献   

9.
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。  相似文献   

10.
针对航空票务公司免费接送顾客去机场路径优化的问题,文章研究了更贴近实际的关于单时间窗约束下的接送机场服务,同时考虑了接送过程中的碳排放,构建出相应的优化模型,提出利用蚁群算法来解决该问题,并采用改进的蚁群算法加以求解.在初始选择路径上的改进,有效解决路径选择上容易陷入局部最优的缺点;根据当前节点到目标点和起点的距离,重新设计启发式函数,驱使车辆尽量沿着起点和目标点之间的最短路行进;依据实时路径长度,动态调整挥发系数,精炼搜索空间,提高收敛性能.最后通过参数校验和实例计算验证,得出了适用于此问题的蚁群算法的参数优化组合;以及顾客点位置在三种不同类型分布下时,使用改进后的蚁群算法都能更好的求出问题的最优解,表明改进后的蚁群算法是解决航空票务公司免费接送顾客去机场服务路径优化问题的一个更有效的求解算法.  相似文献   

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