面向全局搜索的自适应领导者樽海鞘群算法

针对实际配送过程中客户需求、车辆服务时间随机可变,提出带软时间窗的随机需求和随机服务时间的车辆路径问题.以配送车辆行驶路径为研究对象,建立基于配送成本、时间惩罚成本、修正成本的配送车辆路径优化模型,并提出一种混合禁忌搜索算法.该算法将最近邻算法和禁忌搜索算法相结合,将时间窗宽度及距离作为最近邻算法中节点选择标准;并对禁忌搜索算法中禁忌长度等构成要素进行自适应调整,引入自适应惩罚系数.实验结果表明,改进后的混合禁忌搜索算法具有较强的寻优能力、较高的鲁棒性,同时算法所得车辆行驶路径受客户需求变动影响较小.     

基于配送收益均衡的多目标绿色车辆路径优化算法

针对电商平台物流中的碳排放成本较大以及配送过程中配送员收益不均衡的情况,为满足平台减少物流成本和人力成本的需求,提高车辆配送效率,降低碳排放量,实现低碳绿色出行,研究带有时间窗、配送收益均衡的多目标绿色车辆路径规划问题,并设计混合智能求解算法.首先,建立基于行驶速度的燃油消耗、基于模糊客户满意度的惩罚成本和配送收益均衡函数,构建以最小化燃油消耗量、惩罚成本和配送收益方差为目标的多目标绿色车辆路径模型;然后,将变邻域搜索算子融入NSGA-II算法,设计求解上述模型的多目标进化优化算法,以提高算法的寻优性能;最后,选择Solomon中的18个测试数据集进行实验,通过与2个模型和3种算法的超体积值和knee点值进行对比,验证所提出模型的可行性和算法的有效性,为降低碳排放量、实现低碳绿色出行提供新方案.     

考虑随机旅行时间与二维装载约束的越库配送车辆路径优化

面向越库配送模式下二维装载和车辆路径联合优化,考虑现实配送过程的不确定性因素,提出考虑随机旅行时间和二维装载约束的越库配送车辆路径问题.基于蒙特卡洛模拟与场景分析方法,建立以运输成本、车辆固定成本以及时间窗期望惩罚成本之和最小化为目标的带修正随机规划模型.继而根据问题特征,设计改进的自适应禁忌搜索算法和基于禁忌搜索的多重排序最佳适应装箱算法进行求解.其中,改进的自适应禁忌搜索算法在禁忌搜索算法的基础上引入自适应机制,对不同邻域算子进行动态选择,并提出基于移除-修复策略的多样性机制以增强算法的寻优能力.数值实验表明,所提出的模型与方法能够有效求解考虑随机旅行时间和二维装载约束的越库配送车辆路径问题,自适应与多样性机制能一定程度上增强算法的全局搜索能力.     

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。     

无人机骑手联合外卖配送路径优化问题研究

外卖配送是外卖业务中的重要环节,而配送成本和准时送达率是决定外卖配送质量的关键因素,因而对外卖配送路径优化问题的研究尤为重要。基于无人机骑手联合外卖配送模式,引入时空距离度量方法,以最小化送餐成本为目标建立了无人机骑手联合外卖配送的路径优化模型,设计了一种两阶段启发式算法进行求解。第一阶段使用结合K-means的遗传算法对顾客聚类,形成骑手初始路径,第二阶段分别使用改进的变邻域搜索算法和A*算法优化骑手路径和无人机送餐航迹。实验结果表明,与传统骑手配送模式相比,考虑时空距离的无人机骑手联合外卖配送模式能减少送餐成本,提高准时送达率。     

集货需求可拆分的多越库中心库门分配及车辆路径协同优化

针对集货需求可拆分的多越库中心库门分配及车辆路径协同优化问题,综合考虑多越库中心共同配送、集货需求可拆分、库内操作等因素,以车辆派遣成本、车辆油耗成本、库内叉车固定成本和运输成本以及时间窗惩罚成本之和最小化为目标,建立优化模型.根据问题特征,设计混合遗传算法求解.该算法在交叉变异中引入具有方向性的粒子群寻优,采取进化逆转和保留最优个体策略改善求解质量.通过多组算例验证算法的有效性,并分析配送模式以及车辆类型对配送方案制定的影响.结果表明,所提出模式能有效降低越库中心运营成本.研究成果不仅可以丰富越库配送模式下的车辆路径问题研究,也为多越库中心物流企业合理利用资源制定科学的配送方案提供理论依据.     

生鲜电商配送的开放式时变车辆路径问题研究

针对生鲜电商配送的“最后一公里”难题,考虑到生鲜农产品的易腐易损性与生鲜电商通常采用普通车辆配送等现实情况,引入常温条件下生鲜农产品的鲜活度度量函数;分析城市路网的时变特性,设计时变路网条件下的车辆行驶时间计算方法;综合考虑客户需求量、时间窗、生鲜农产品送达客户时的鲜活度、开放式车辆路径与车辆灵活出发时间等因素,以总配送成本最小为目标构建具有鲜活度限制的开放式时变车辆路径问题优化模型,并根据模型特点设计一种改进蚁群算法求解。仿真实验结果表明：与封闭式车辆路径策略相比较,基于开放式车辆路径策略的改进蚁群算法能有效降低生鲜电商的总配送成本,减少车辆使用数量,缩短车辆行驶距离,具有合理性与可行性。     

基于改进蚁群算法的众包配送路径研究

针对现有O2O外卖众包配送的经验依赖性和随机性问题，建立以距离成本和时间惩罚成本之和最小化为目标的带有单侧软时间窗的需求可延迟的开放式车辆路径优化模型，并借助高德地图API接口获得各实际节点的经纬度信息和各节点间距离。改进蚁群算法在状态转移规则中添加下一步移动的潜在客户数量影响因子，同时将确定性搜索与随机性搜索结合，缩小蚂蚁搜索范围。仿真实验结果表明，相较于标准蚁群算法和标准粒子群算法，改进蚁群算法在求解质量和效率上均具有明显的优势。     

多行程多交货期的成品油配送优化

研究多行程多交货期的成品油配送优化问题,已知油库使用带运输时间窗的多舱车辆配送各加油站的多个订单, 每个加油站具有各自的优先级,且加油站的各个订单带有交货期.综合考虑客户优先级、订单交货期和车辆运输时间窗等因素,以配送收益最大化为目标,建立多行程多交货期的成品油配送优化模型,并设计带交货期移除算子的改进变邻域搜索算法进行求解.基于前向插入启发式算法构造初始解,设计基于订单交货期的邻域扰动算子和基于单位时间收益最大化的贪婪策略,以增强算法的局部寻优能力,并提出基于逆序访问的后期优化策略,从而在保证解的质量情况下加快算法收敛速度.通过不同规模下的仿真实验验证了所提出模型和算法在最大化配送收益的同时,能够有效地提高配送及时性.     

基于模糊时间窗的多目标冷链配送优化

随着生鲜冷链行业竞争逐渐白热化,成本高、时效性强、新鲜度难以保持等问题已成为制约冷链物流配送的瓶颈。为提高生鲜配送效率,考虑客户满意度,以货损成本、惩罚成本等综合配送成本最低为目标函数,构建了一个多目标配送路径优化模型。设计带精英策略的非支配排序遗传算法（Elitist Non-dominated Sorting Genetic Algorithm,NSGA-II）求解该问题,利用Solomon标准数据集进行仿真模拟实验。实验结果对比分析表明,考虑满意度时冷链物流配送所需车辆更少,总路径长度更短,设计的算法可以在较短的时间内获取到帕累托最优解集,能够有效地解决模糊时间窗下的配送路径优化问题。