车辆运输路径规划问题研究

为了更好地解决武警车辆运输路径规划问题,提高部队行动的迅速性,在考虑武警车辆运输实际需求的基础上,文中建立了开放式车辆路径模型,增加了诸多约束条件.例如车辆容量限制、时间窗限制等等.同时,论述了节约算法的基本原理,并采用设计改进的节约算法对开放式车辆路径问题进行了求解.通过实际案例的验证,采用改进的节约算法能够得到较满意的解,既能够满足时间限制,又能够节约运输里程和费用.结果表明,此种算法简明、易于理解,且可操作性强.     

软时间窗多式联运4PL路径问题的改进乌鸦算法

针对机械故障、天气状况等随机因素在运输过程中易对各种运输方式造成影响,研究更具有实际意义的带软时间窗的多式联运4PL路径问题。在软时间窗约束下,以总运输费用最小为目标,建立带有软时间窗的多式联运4PL路径优化模型。设计基于天牛须搜索思想和莱维飞行机制的乌鸦搜索算法对模型进行求解,采用田口方法确定算法最优参数组合,与其他算法进行对比分析,实验结果表明改进算法具有更好的求解效果和稳定性。通过数据分析,采用多式联运的运输组织形式,相比单一3PL服务商的单一运输方式,能够有效降低总运输费用;对于客户不同的软时间窗要求,4PL集成商会确定不同的最优运送方案,并证实软时间窗的研究更具有实际意义。     

一种带软时间窗的物流配送路径优化遗传算法

本文在建立物流配送路径优化问题模型的基础上,采用最佳保留的轮盘赌复制法、最大保留交叉法、交叉率和变异率自适应调整等技术,设计了基于自然数编码的遗传算法,并进行了实验计算。结果表明,用该算法进行带软时间窗的非满载车辆调度优化问题,可以方便有效地求得满意解。     

多目标多时间窗车辆路径问题的鸽群-水滴算法

针对智能水滴算法求解带时间窗车辆路径规划收敛速度慢、计算精度差的问题,根据带时间窗车辆路径问题的应用要求,利用整数线性规划方法,以配送车辆的最小运输总成本、最短运输距离和最少安排数量为目标,综合考虑了车辆出发点、服务点、装载量、行驶距离、服务时间窗等诸多约束条件,构建了多目标多时间窗车辆路径模型;为了精准快速求解多目标多时间窗车辆路径模型,提出一种鸽群-智能水滴互补改进优化算法,将河道水滴离散二进制变换后,采用地图罗盘算子和地标算子分别改进水滴的流动速度和方向,并利用自适应变邻域扰动策略干扰水滴携带的泥土量,提高水滴算法的开发和探索能力;利用理想点法和罚函数与多目标优化混合方法分别处理多目标函数与约束条件,并以两种经典的带时间窗车辆路径问题为实例,通过与遗传算法、智能水滴算法和鸽群-水滴算法的计算结果进行比较,结果表明：在相同的算法参数和经济指标下,鸽群-水滴算法相比于智能水滴算法求解模型中的运输路径缩短20 km左右、运输成本节约403元左右,且该算法的求解时间和迭代次数也明显优于其他两种人工智能算法。     

混合粒子群算法求解带软时间窗的VRPSPD问题

针对带软时间窗的同时集配货车辆路径问题（VRPSPD）,建立了以车辆派遣成本、行驶成本和时间窗惩罚成本之和最小为目标的车辆路径优化模型;设计混合粒子群算法进行求解,该算法结合以变邻域下降搜索为主体的适应性扰动机制,采用适应性选择邻域策略,并在每个邻域搜索中应用可变的循环次数,以此提高对解空间的探测能力和搜索效率。数值实验结果表明了该算法的可行性和有效性。     

蚂蚁算法在带时间窗车辆路径问题中的应用及参数分析

带时间窗的车辆路径问题是一个典型的NP-Hard问题,本文将蚂蚁算法应用于带时间窗车辆路径问题,构造了该问题的表达方法,建立了相应的算法模型,对算法参数进行了分析并提出了相应的参数改进方案。仿真实验表明,改进后的算法可以快速、有效地求解带时间窗车辆路径问题,具有较好的可行性和适用性。     

带时间窗的多车场车辆路径优化的粒子群算法

带时间窗的多车场车辆路径问题在基本车辆路径问题的基础上增加了“多车场”与“时间窗”两个约束条件,是一个典型的NP难解问题。将粒子群算法应用于带时间窗的多车场车辆路径优化问题,构造了一种适用于求解车辆路径问题的粒子编码方法,建立了相应的数学模型,在此基础上设计了相应的算法。算例通过和遗传算法、蚁群算法进行比较,证明了其搜索速度和寻优能力的优越性。     

VRPSTW的混合改进蚁群优化算法*

软时间窗车辆路径问题（VRPSTW）是VRP的一种重要扩展类型,定义了其惩罚函数并建立数学模型。设计用于求解该问题的混合改进型蚁群算法并求解标准数据库中的紧时间窗实例。经过大量数据测试,获得了较好的效果,并验证了蚁群算法用于求解软时间窗车辆路径问题的成功实现。     

不确定环境下的危险品运输车辆路径优化

针对非满载危险品运输车辆路径优化问题,通过模糊变量刻画运输过程中的人口密度、行驶速度与运输时间以及客户需求量等方面的不确定因素,考虑载货量变化对风险评估的影响,建立基于动态载货量的风险评估模型,以运输总风险、车辆总行程、车辆使用数最小为优化目标,同时兼顾时间窗、事故概率、载货量等约束构建了不确定环境下的危险品运输车辆路径多目标优化模型。将NSGA-II算法与LNS算法相结合,设计混合NSGA-II算法求解模型。结果表明,混合NSGA-II算法可以获得空间分布均匀且收敛性较好的Pareto解集,不同运输参与者可根据自身偏好在解集中选择相应的配送方案;该算法得到的最优总风险、总行程及车辆使用数目分别比NSGA-II算法优化了11.5%、1.0%和14.3%,算法搜索性能和求解精度明显提高。     

基于改进遗传算法的连锁便利店配送路径优化

提出一种针对软时间窗下连锁便利店配送路径规划的带时间窗口的多染色体遗传算法。为解决单车场多车型带密集半软时间窗问题,讨论解决方案预防其陷入局部最优解。对于上述配送路径问题,提出多染色体改进遗传算法在减少车辆运输成本、惩罚成本的目标下进行最优路径求解,并为连锁便利店的路径规划案例提出车辆与路径选择的优化方案,最后将该算法与传统遗传算法进行实验对比分析。实验结果表明,本文算法在密集半软时间窗下,相比传统遗传算法明显减少了总配送成本,从而验证了本文算法的有效性。     

时变路网下带混合时间窗的车辆路径问题

针对时变路网下带混合时间窗的车辆路径问题,综合考虑多中心联合配送、混合时间窗、车辆行驶速度连续变化及车辆行驶速度、载重量对油耗的影响,以车辆派遣成本、油耗成本及时间窗惩罚成本之和最小为目标建立优化模型,并设计自适应遗传-大邻域搜索算法对其进行求解。该算法采用自适应交叉、变异以加快种群寻优速度,并引入时差插入法改进交叉算子和变异算子,嵌入移除算子和插入算子对可行解进行摧毁和重建以增加种群的多样性。通过多组算例验证算法的有效性,并分析了混合时间窗客户的比例变化及车辆行驶速度变化对车辆调度方案的影响,结果表明自适应遗传-大邻域搜索算法较基本算法有着更好的求解性能。该研究成果可丰富车辆路径问题的相关研究,为物流企业优化决策配送方案提供理论依据。     

带时间窗的中转联盟运输调度问题的混合算法研究

介绍中转联盟运输调度问题的优越性和重要研究意义,建立了带中转点的优化运输调度问题的数学模型,并构造了求解该模型的优化算法,算法针对城市货物运输的特点,首先结合sweep算法和saving算法确定需求点与中转点之间的分派,随后采用改进的蚁群算法对每个中转点的运输路线进行优化。实例计算表明,提出的模型和算法能够有效的求解中转联盟运输调度问题。     

带软时间窗的多车场开放式车辆调度

带软时间窗的多车场开放式车辆调度问题是在开放式车辆路径问题的基础上,考虑了多车场和客户服务时间的约束,是一类典型的NP难解问题。针对该问题,提出了一种改进的蚁群算法求解方案,并建立了相应的数学模型。首先通过设置一个虚拟车场将多车场VRP转化为单车场VRP,然后利用参数控制的改进蚁群算法与2-opt算法结合来对模型求解。算法先利用K-means与细菌觅食算法相结合的聚类技术判断蚁群状态,进而动态调整算法参数,使其快速收敛到全局最优解附近,再依据混沌理论的特点来调整参数,使其跳出局部最优。最后,再利用2-opt算法对最优解进行优化。实验结果验证了该算法求解MDOVRPSTW问题的有效性。     

A hybrid evolutionary algorithm for heterogeneous fleet vehicle routing problems with time windows

This paper presents a hybrid evolutionary algorithm (HEA) to solve heterogeneous fleet vehicle routing problems with time windows. There are two main types of such problems, namely the fleet size and mix vehicle routing problem with time windows (F) and the heterogeneous fixed fleet vehicle routing problem with time windows (H), where the latter, in contrast to the former, assumes a limited availability of vehicles. The main objective is to minimize the fixed vehicle cost and the distribution cost, where the latter can be defined with respect to en-route time (T) or distance (D). The proposed unified algorithm is able to solve the four variants of heterogeneous fleet routing problem, called FT, FD, HT and HD, where the last variant is new. The HEA successfully combines several metaheuristics and offers a number of new advanced efficient procedures tailored to handle the heterogeneous fleet dimension. Extensive computational experiments on benchmark instances have shown that the HEA is highly effective on FT, FD and HT. In particular, out of the 360 instances we obtained 75 new best solutions and matched 102 within reasonable computational times. New benchmark results on HD are also presented.     

考虑交通拥堵的冷链物流城市配送的GVRP研究

针对目前研究冷链物流车辆路径问题多未考虑交通拥堵对运营成本的影响,将道路拥堵因素融入到冷链物流绿色车辆路径（Green Vehicle Routing Problem）优化数学模型中。兼顾经济成本和环境成本,在时变网络下综合考虑冷链物流中车辆管理成本、运输能耗成本、货损成本、制冷成本以及客户需求时间窗的惩罚成本,同时引入运输和制冷过程中产生的碳排放成本,统筹安排车辆路径,使得物流企业整体运营成本最低,更绿色环保。在此基础上根据模型特点设计改进蚁群算法进行求解,用实例对模型和算法进行仿真,验证该模型和方法可以有效地规避拥堵时段,降低配送成本,促进物流企业的节能减排,可以为物流企业冷链配送路径决策提供良好的参考依据。     

A general heuristic for vehicle routing problems

We present a unified heuristic which is able to solve five different variants of the vehicle routing problem: the vehicle routing problem with time windows (VRPTW), the capacitated vehicle routing problem (CVRP), the multi-depot vehicle routing problem (MDVRP), the site-dependent vehicle routing problem (SDVRP) and the open vehicle routing problem (OVRP).     

Multi-start iterated local search for the periodic vehicle routing problem with time windows and time spread constraints on services

In the field of high-value shipment transportation, companies are faced to the malevolence problem. The risk of ambush increases with the predictability of vehicle routes. This paper addresses a very hard periodic vehicle routing problem with time windows, submitted by a software company specialized in transportation problems with security constraints. The hours of visits to each customer over the planning horizon must be spread in the customer's time window. As the aim is to solve real instances, the running time must be reasonable. A mixed integer linear model and a multi-start iterated local search are proposed. Results are reported on instances derived from classical benchmarks for the vehicle routing problem with time windows, and on two practical instances. Experiments are also conducted on a particular case with a single period, the vehicle routing problem with soft time windows: the new metaheuristic competes with two published algorithms and improves six best known solutions.     

轴辐式网络下多重时效要求的车辆调度问题

公路运输在多式联运中发挥着不可替代的重要作用,车辆调度问题日益成为制约公路运输质量和效率的主要因素之一。针对零担快运和快递干线运输的特点,考虑车辆容量限制和节点任务的多重时效性约束,建立了轴辐式网络下的车辆调度模型,设计了基于启发式调度规则的节约算法进行求解。通过中国邮政广州邮区的运营数据进行算例分析,计算结果表明,显著提高了车辆有效使用效率和运营成本,验证了模型和算法的有效性。最后分析了网络辐射范围对运输效率和经济性的影响及车辆有效使用效率与期望工时之间的关系,为公路干线运输车辆调度提供决策支持。     

Routing with time-windows for multiple environmental vehicle types

With the goal of reducing cost, improving customer satisfaction and controlling the environmental pollution, a environmental routing optimization problem with time windows and multiple vehicle types is proposed by considering the concept of low-carbon logistics. A multi-objective vehicle routing problem (VRP) model with soft time-windows for multiple environmental vehicle types is presented, and a hybrid genetic algorithm (GA) is designed. Based on the experiments, the effectiveness of the algorithm is examined. With Pareto analysis, the relationship among the three objectives (distribution cost, customer satisfaction and environmental pollution) is examined. Sensitivity analysis is conducted to identify the influence of different type vehicle on the environmental performance. The results shows that the vehicle speed has strong correlation with the operation cost and environmental pollution, while the load capacity affects the operation cost, customer satisfaction and environmental pollution.