动态最小费用流问题

考虑到时间对最小费用流问题中各个参数的影响,首先通过对动态最小费用流问题的各参数的定义建立了动态最小费用流问题的数学模型,在这样的有向网络里,流可以在中间点上停留一段时间,弧的容量以及中间点的容量随时间变化,流经过弧时所需的费用也随时间变化;在此模型基础上给出了动态最小费用增广链的定义并证明了与其相关的定理,并在最后给出求解动态最小费用流问题的一个算法。     

总流量可变的最小费用流问题及其求解

讨论在总流量可变动的情况下，网络最小费用流问题的解法。分别就单源单汇和多源多汇情况构造不同的辅助网络，将原网络中的最小费用流问题转化为辅助网络中的最小费用循环流问题，然后用瑕疵算法求最小费用循环流问题的最优解，这样在求出原网络中最小费用流的同时，也获得了总流量的最优取值。     

带时间窗的4PL路径优化问题的两阶段求解

以第四方物流(fourth partylogistics,4PL)为背景,针对带有时间窗约束的4PL路径优化问题,设计了一个两阶段算法.该算法首先根据和声搜索算法的优化机制在配送网络多重图上产生一个简单图,然后采用删除算法求出简单图上的前K条费用最短路径.该算法能确保产生的解是合法的连通路径,不需要对非法路径进行修复,能保留解的信息且节省大量的计算时间.对不同规模的3个算例进行求解,并与传统的和声搜索算法和枚举算法进行对比分析.结果表明,本文算法的求解效果优于传统的和声搜索算法和枚举算法,是求解该类问题的有效算法.     

二部图上的K1,m划分问题

 考虑了二部图上的|V|-K_1,m划分问题.首先利用网络最大流与网络最小费用流算法给出了赋权二部图上该问题的1个多项式算法,然后证明了:不考虑二部图上的权重或w是一固定常数时,该算法的复杂度为O((|V|+|U|)³.最后证明了:赋权二部图上最小最大|V|-K_1,m划分问题是NP-难的.     

遗传算法求解物流配送中带时间窗的VRP问题

用遗传算法求解第三方物流企业物流配送中带时间窗的车辆路径问题. 建立了一个配送优化调度模型, 使配送计划的编制在任何情况下都能归约为求解某种车辆路径问题.     

GIS技术在考虑碳排放配送路径优化中的应用

分析B2C电子商务模式下物流配送的特点,对考虑碳排放的带时间窗车辆路径问题进行描述,建立有时限的路径优化模型。应用GIS与禁忌搜索算法集成技术求解该模型,开发B2C电子商务模式下的物流配送路径优化系统,并以厦门市某B2C电商企业物流配送基础数据为范例,进行系统的初步应用研究。结果表明:传统的配送路径安排中存在很大的碳排放改善空间;GIS技术与禁忌搜索算法的有效集成不但实现了较优的配送路径优化决策,还能为管理者提供相应的辅助分析。     

应用最小费用流求解活动网络时间-费用模型

提出了利用最小费用流原理求解时间-费用优化模型的方法.应用对偶理论将费用-优化模型转换为适用于状态算法求解的最小费用流问题,采用互补松弛定理和状态算法推出了由对偶问题最优解求出原问题最优解的等式,以一个实例说明了利用上述方法求解时间-费用优化模型最优解的步骤.所提出的求解时间-费用优化模型的算法,提高了求解问题的效率,可用于大型工程网络的费用优化.     

冷链物流配送路径优化模型及改进算法

本文针对易腐食品的配送问题,指出了冷链物流的概念及重要意义。在研究配送过程中固定成本、运输成本、货损成本及惩罚成本的基础上,给出带时间窗的冷链物流配送的成本模型,探讨路径优化算法,通过实例验证了模型及算法的准确性。     

移动Ad Hoc网络QoS路由的闭环DNA计算模型

提出针对移动Ad Hoc网络QoS路由问题的闭环DNA计算模型.对每条路径进行弧、费用、探针的3组编码,再采用有目的的终止技术合成所有从起点到终点的弧首尾相连路径,然后通过接入实验和电泳实验得到费用最小路径,并通过检测实验输出所有费用最小路径,同时给出了算法的生化实现过程.实验结果表明:在不增加算法复杂度情况下获得了QoS路由问题的最优解.     

有时间窗物流配送路径优化问题的混合并购算法

为了克服并购算法在求解有时间窗物流配送路径优化问题时局部最优的缺陷,提出了混合并购算法的构想.通过对原有并购算法中单个并购操作的改进,增加多个并购操作,提高了算法的收敛性.在建立有时间窗物流配送路径优化问题数学模型的基础上,构造了有时间窗物流配送路径优化问题的混合并购算法模型.在Solomon数据集上进行多次实验,获取了有时间窗物流配送路径问题的最优解或近似最优解.     

基于鲨鱼优化算法的农产品物流配送路径优化

为提高农产品物流配送系统的效率和效益,根据农产品物流配送特点,建立了物流配送系统数学模型,并基于改进的鲨鱼优化算法对配送路径进行优化.为避免传统鲨鱼优化算法易陷入局部最优的缺陷,提出一种基于正弦运动机制和高斯变异策略的改进鲨鱼优化算法.试验结果表明,改进算法能较好地解决农产品物流配送车辆路径的优化问题,有效降低物流配送的成本.     

带时间约束的配送网络流问题

考虑带时间约束的物流配送中的网络优化问题,即由配送中心向各个客户通过某种运输工具（如货车）供应货物的问题,目的是在满足各客户对时间和需求量的要求下尽可能降低配送成本.首先不考虑时间约束,通过一个混和整数规划模型来加以描述,以网络单纯形法、拉格朗日松弛算法以及试探法为主要研究方法,有效地得到在没有时间约束条件下的一个近似程度较高的可行解;再在所得结果的基础上进行修正直到得出满足时间约束的可行解.     

带时间约束的配送网络流问题

考虑带时间约束的物流配送中的网络优化问题,即由配送中心向各个客户通过某种运输工具（如货车）供应货物的问题,目的是在满足各客户对时间和需求量的要求下尽可能降低配送成本.首先不考虑时间约束,通过一个混和整数规划模型来加以描述,以网络单纯形法、拉格朗日松弛算法以及试探法为主要研究方法,有效地得到在没有时间约束条件下的一个近似程度较高的可行解;再在所得结果的基础上进行修正直到得出满足时间约束的可行解.     

基于聚类蚁群算法的物流最优路径

在物流网络系统中,物品的配送是重要的一环,一个科学的物流配送路径,不仅能在一定程度上降低物品的配送时间,而且能有效的降低运输资源的占用,这极大的降低了物流企业的运营成本。针对物流配送路径的最优解问题,有大量的学者进行了相关研究,主要有遗传算法、蚁群算法、生物地理学算法等,其中以蚁群算法应用最为广泛;但这些算法都只是在物流运输的路径上进行优化,并没有考虑空载率以及客户对送货时间的要求。为了克服此缺点,本文在蚁群算法的基础上加入空载率和时间窗的要素,对传统的蚁群算法进行优化。实验结果表明,与传统的蚁群算法相比,该算法可以有效的节约物流运输资源。     

论高速公路服务区物流配送模式及路径的选择

物流配送是实现高速公路服务区提高服务质量的必要条件。论文从广东省高速公路服务区物流配送的现状出发,运用里程节约法,优化服务区物流配送路径,确定服务区物流配送模式,从而提高服务区物流配送效率、缩短配送时间,减少配送费用,提高服务区服务质量。     

基于改进蚁群算法的物流配送路径优化研究

物流配送行业不但要求所有货物能及时进行配送,而且也要求尽可能降低整个物流运输成本。所以物流配送车辆路径优化问题是重点亟待解决的关键问题,由于传统的优化方法搜索时间较长,且难以找到全局最优路径,从而造成配送成本高,效率低。为了降低成本,提高车辆路径优化率,本文以蚁群算法为基础,并加以改进,首先建立优化物流配送路径的全局数学模型,然后采用改进信息素更新规则、改进启发信息更新策略获取最优物流路径,通过优选算法参数,改进蚁群算法对全局数学模型进行求解。从而有效避免只有局部优化解的出现。仿真实验结果表明,改进后的算法效率提高较大,算法在实验环境下收敛性好,是解决物流配送路径优化问题的有效算法。     

城市物流配送的二阶段启发式算法

针对城市物流配送的特点,将空间聚类算法与蚁群算法相结合运用到路径规划中,提出了一个基于交通网络的VRP二阶段解法.以带权图描述城市交通路网,利用交通网络中各个结点间的距离关系和结点的需求量,以配送车辆的容量为聚类的约束,通过多次迭代将所有结点聚集成相互独立的多个簇.选择簇间相似性最小的聚类,利用蚁群算法,根据簇之间和簇内结点间的距离关系,分两次规划配送路径,最终得到配送中心到所有结点的配送路径.该算法通过聚类降低系统复杂度,缩短了蚁群搜索时间,具有较快的速度.最后用一个仿真实例验证二阶段算法的有效性.     

基于动态规划迭代法的最小H圈路径优化研究

规划距离最小的环形路径是减少配送成本、提高配送效率的有效方法.构建了基于动态规划迭代法的最小H圈求解模型,将环形路线优化问题转化为带约束条件的最小H圈问题,先将求解最小H圈问题分解为求解最小H链问题,再将最小H链问题转化为一个多阶段决策问题,然后结合改进的动态规划方法——动态规划迭代法来求解.通过货物配送路线优化的实例计算,证明了该算法能够快速、有效地求解有约束条件的最小H圈问题.     

位势法在交通优化问题中的应用

研究了单源多汇交通优化问题及其重要性质,提出了单源多汇交通优化问题的位势法,该算法以关于费用的最短路程为初始势,以非零流的最小费用流为初始流;用标号法找可行的增广链,在标号过程中若某点不满足平衡要求则由到达该点的可行的增广链增广最小费用流的流量;以弧割为工具,计算最小费用流的势的最大调整量,并修改最小费用流的势.算例证明了算法的正确性和复杂性及算法的有效性.     

容量型最小费用流逆问题的可行性研究

针对容量型最小费用流逆问题的可行性及相关优化进行研究,证明了判断容量型最小费用流逆问题是否可行可以在多项式时间内完成.如果容量型最小费用流逆问题不可行,即无论怎样修改容量的上界u和下界l,初始流f0都不能变为新网络的最小费用流.给出了两种调整初始流f0的算法,证明了通过最少修改初始流f0,可以使最小费用流逆问题变为可行.