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．     

求解带时间窗车辆路径问题的混合Memetic算法

为提高带时间窗车辆路径问题的求解精度和求解效率,设计了一种混合Memetic算法。采用基于时间窗升序排列的混合插入法构造初始种群,提高解质量的同时兼顾多样性,扩大搜索空间;任意选择组成父代种群,以维持搜索空间;运用简化的变邻域搜索进行局部开发,引入邻域半径减少策略提高开发效率,约束放松机制开放局部空间;以弧为对象,增加种群向当前最优解和全局最优解的后学习过程。实验结果表明,所提出的算法具有较好的寻优精度和稳定性,能搜索到更好的路径长度结果,更新了现有研究在最短路径长度的目标函数上的下限。     

蚂蚁算法在带时间窗车辆路径问题中的应用研究

蚂蚁算法是近年来新出现的一种随机型搜索寻优算法.自从在旅行商等著名问题中得到富有成效的应用之后,已引起人们越来越多的关注和重视.本文将这种新型的生物优化思想扩展到物流管理中的带时间窗车辆路径问题,从数值计算上探索了蚂蚁算法的优化能力,获得了满意的效果.     

求解带时间窗车辆路径问题的改进离散花朵授粉算法

针对当前算法在求解带时间窗车辆路径问题(Vehicle Routing Problem with Time Windows,VRPTW)时存在精度、效率方面的不足,提出一种改进的离散花朵授粉算法.算法在基本花朵授粉算法的基础上进行离散化,使其适合求解带时间窗车辆路径问题,重新定义花朵授粉算子操作.为了提高求解精度和效率,设计了随机插入、路径内的2-opt、交换和逆序操作,为了增加种群间信息的交互,结合改进的遗传算子.通过11个测试算例表明,改进的离散花朵授粉算法在求解VRPTW是行之有效的,与文献中其他算法比较,算法在精度、效率和鲁棒性方面具有优势.     

一类带时间窗车辆分配问题的贪婪算法

本文对一类带时间窗的车辆分配问题进行了分析,引入了车辆任务的概念,并将问题转化为车辆与车辆任务的匹配问题,同时制订了运输任务选择和车辆选择的贪婪策略,并在此基础上设计了车辆分配问题的贪婪算法,最后通过实例验证了算法的有效性。     

带时间窗分车运输同时收发车辆路径问题及其启发式算法

本文结合汽车零部件第三方物流的实际背景,提出了带时间窗的可分车运输同时收发车辆路径问题(简称SVRPSPDTW),并给出了问题的数学模型,同时提出两个求解该问题的启发式算法,最后进行了数值试验.由于没有可以利用的算例,本文在Solomn测试基准库的基础上构建了针对新问题的算例.计算结果表明,所有算例计算时间均不超过1秒,且算法1无论是从车辆的使用数还是从车辆行驶的路径总长度上都明显优于算法2,从而说明算法1是寻找SVRPSPDTW问题初始可行解的较为有效的算法.     

多时间窗车辆路径问题的智能水滴算法

研究了多时间窗车辆路径问题,考虑了车容量、多个硬时间窗限制等约束条件,以动用车辆的固定成本和车辆运行成本之和最小为目标,建立了整数线性规划模型。根据智能水滴算法的基本原理,设计了求解多时间窗车辆路径问题的快速算法,利用具体实例进行了模拟计算,并与遗传算法的计算结果进行了对比分析,结果显示,利用智能水滴算法求解多时间窗车辆路径问题,能够以很高的概率得到全局最优解,是求解多时间窗车辆路径问题的有效算法。     

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。     

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.     

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.     

改进蚁群算法优化周期性车辆路径问题

周期性车辆路径问题(PVRP)是标准车辆路径问题(VRP)的扩展,PVRP将配送期由单一配送期延伸到T(T＞1)期,因此,PVRP需要优化每个配送期的顾客组合和配送路径。由于PVRP是一个内嵌VRP的问题,其比标准VRP问题更加复杂,难于求解。本文采用蚁群算法对PVRP进行求解,并提出采用两种改进措施——多维信息素的运用和基于扫描法的局部优化方法来提高算法的性能。最后,通过9个经典PVRP算例对该算法进行了数据实验,结果表明本文提出的改进蚁群算法求解PVRP问题是可行有效的,同时也表明两种改进措施可以显著提高算法的性能。     

时间窗约束下的车辆路径问题多目标优化算法

讨论了带时间窗约束的车辆路径问题(VRPTW)其数学模型,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,将VRPTw视为一个多目标优化问题,用Pareto评等技术来求解最优解,并以Solomen基准问题为例验证了该方法的有效性.结果表明:该方法与以往文献中的最好结果具有竞争性.     

一种带时间窗和车辆数目限制的车辆路线问题及其算法

本文提出了带时间窗和车辆数目限制的车辆路线问题的数学模型,针对该问题的特征构造了一种路线生成算法和禁忌搜索算法,并对Solomon提出的C1、R1、RC1类数据集给出了数值运算的结果,实验结果表明算法是有效的.     

基于改进蚁群算法的带硬时间窗的接送机场服务路径优化研究

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.     

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。     

带时间窗偏好的同时配集货且需求可拆分车辆路径问题

针对带时间窗偏好的同时配集货且需求可拆分车辆路径问题,最小化派遣成本、理货成本、时间窗惩罚成本以及油耗成本之和,建立数学模型。设计混合遗传变邻域搜索算法求解问题,在算法中引入时空距离的理念,首先用最近邻插入法和Logistic映射方程生成初始种群;然后利用变邻域搜索算法的深度搜索能力优化算法;提出自适应搜索策略,平衡种群进化所需的广度和深度;设计拆分准则,为各客户设置不同的拆分服务量;提出确定车辆最优出发时间的时差推移法,减少车辆在客户处的等待时间;最后通过多组算例验证本文模型和算法的有效性。     

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.     

基于客户满意度的车辆路径问题及蚁群算法求解

针对传统车辆路径问题片面强调行驶里程最短的弊端,引入客户满意度目标,提出了基于客户满意度的车辆路径问题数学模型,并通过线性加权将多目标模型转化为单目标.使用蚁群算法求解模型,并在蚂蚁状态转移中引入时间窗宽度因素,以优先考虑那些具有时间紧迫性的客户.对Solomon案例的实验仿真,结果表明了模型的合理性和算法的高效性.     

基于禁止时间窗的应急物资调度车辆路径问题

本文研究基于禁止时间窗的应急物资调度车辆路径问题.首先对研究问题进行界定,其中交通网络的道路和节点均带有禁止时间窗,目标是通过路径选择最小化应急物资的调运时间;随后定义两组决策变量,分别用于路径上节点和枝线的选择,进而构建问题的整数规划优化模型;鉴于模型的组合属性,设计问题求解的禁忌搜索启发式算法;最后通过一个算例对结果进行说明,得到如下结论:由于禁止时间窗的影响,车辆在最差路径上的运输时间及等待时间,要比满意路径上的分别长68.8%和266.7%,显示出路径优选的实用价值.     

一种带时间窗和容量约束的车辆路线问题及其Tabu Search算法

本文提出一种带时间窗和容量约束的车辆路线问题（CVRPTW），并利用Tabu Search快速启式算法，针对Solomon提出的几个标准问题，快捷地得到了优良的数值结果。