带时间窗取送货问题的混合算法

为解决带时间窗的取送货问题,建立了集合划分模型,设计列生成算法与启发式规则相结合的CGA混合算法进行求解。首先,放松约束构建主问题及受限主问题,运用单纯形法与分支定界进行求解;其次,建立时空网络以构建子问题,基于修正的Dijkstra's算法,设计包含算法A、B1、B2的求解算法;最后,通过启发式算法解决节点重复覆盖问题。为验证算法有效性,进一步构建了OPT近似最优解算法;并基于CGA提出三种求解策略C1、C2、C3,做单因素方差分析,采用算例分析算法的性能。实验结果表明,对于客户点数量小于30的小规模算例,CGA与OPT所得结果相近,但CGA求解效率更显著;针对客户点数量为600的大规模算例,CGA至多在20分钟内求得结果,可见本文算法的精度和效率较高。而针对不同类型及规模的客户点的单因素方差分析结果显示,C1、C2、C3在“平均行驶距离成本”、“平均车辆数”、“平均求解时间”三个维度上差异性显著,经营者可根据实际需求进行策略选择。     

基于两阶段混合动态规划算法的龙门吊路径优化

产业界已出现利用多台轨道式龙门吊同时作业以提升集装箱码头装船效率的情况,由于需要确定每台龙门吊的取箱作业集合以及增加了“避免碰撞”、“顺次移动”等现实约束,故其移动路径规划问题在模型建立与求解上比单台轨道式龙门吊更为复杂。本文针对两台轨道式龙门吊同时作业的情形,建立了龙门吊移动路径网络模型,并开发了基于贪婪算法与动态规划的两阶段混合算法,并通过仿真算例,借助与基于实际调度规则所得到的调度方案的对比,验证了模型及优化算法的有效性与实用性。