求解动态车辆调度问题的混合禁忌搜索算法

对带时间窗的动态车辆调度问题进行分析,引入虚拟点和时间轴概念,建立基于时间轴的动态车辆调度模型,并提出基于C-W节约法和禁忌搜索的混合禁忌搜索算法进行求解.算法中使用动态方法构造候选解和动态禁忌长度的选取策略来提高算法的收敛速度,最后通过测试实例验证了该混合算法解决动态车辆调度问题的有效性和可行性.     

有车辆数限制的开放式车辆调度问题研究

有车辆数限制的开放式车辆调度问题(m-OVRP)是车辆调度类问题(VRP)的一个新的分支.本文通过多初始解选优、平滑动态的禁忌长度等改进手段,基于遗传算法中变异的思想,设计了改进的禁忌搜索算法来解决m-OVRP问题.实验结果表明,本文提出的算法不仅能很好地解决m-OVRP问题,对OVRP问题也能得到稳定的结果.本算法核心包括:提出一种全新的构造初始解的贪心算法,在禁忌搜索初始解的选取中采用多初始解选优的策略;提出在禁忌搜索中采用平滑动态的禁忌长度.本算法可以很方便地应用到其他的一些启发式搜索问题的求解中.     

改进的粒子群算法在VRP中的应用

将粒子群算法和禁忌搜索算法相结合构造禁忌搜索粒子群算法。提出一种对粒子群算法中全局最优解进行禁忌搜索的混合算法,扩展了粒子群算法进化方式。将其用于车辆路径优化问题求解。与基本粒子群算法相比较,结合禁忌搜索算法的粒子群算法明显提高了算法收敛速度和优化性能。     

车辆路径问题的禁忌搜索算法研究

简要回顾了车辆路径问题的禁忌搜索算法的发展现状,提出了一种改进的禁忌搜索算法。该算法将路径问题按不同的车辆-顾客分配结构分解成若干子问题,然后用禁忌搜索算法求解每个子问题,最后从所有子问题的最优解中选出全局最优解。理论分析和实验结果表明该算法比以往的算法有以下优点：拓展了搜索空间,提高了最优解的效果;是一种将问题进行空间分解的并行算法,可采用多台计算机同时运算以减少整体运行时间。     

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.     

动态车辆调度系统设计与开发

针对市内货物配送和收集这一典型的VRPB问题,在Dijstra算法结合A*算法计算距离矩阵的基础上,以混合禁忌搜索算法为理论基础进行静态调度求解,并以局部调整策略实现VRPB的动态调度计算。开发基于GPS/GIS/GPRS技术的动态车辆调度系统。该系统能监测新增的客户发货需求,实时跟踪车辆位置,以这些参数为输入动态地优化车辆行驶路径,并通过GPRS将调度结果快速准确地传送给车辆。     

物流动态车辆调度问题的混合禁忌搜索算法

在分析动态车辆调度问题的基础上,建立了基于时间轴的动态模型;接着针对该问题在实际中的应用,设计了基于并行节约法和禁忌搜索的混合算法以对动态车辆调度问题进行求解;最后给出算法实现和算例模拟,验证了该算法的有效性。     

求解可重入并行机调度的混合禁忌搜索算法

为解决带有一台远程服务设备的可重入并行机调度问题,设计了一种混合禁忌搜索算法。针对传统禁忌搜索算法只从单起始点搜索、容易陷入局部最优等缺点,混合禁忌搜索算法设计了一种Restart策略。当传统禁忌搜索算法陷入局部最优时,用Restart策略重新产生初始解以进行禁忌搜索,将传统的禁忌搜索算法从单起始点搜索改进成多起始点搜索。数值实验中将混合禁忌搜索算法与启发式算法CS相比,结果表明该算法具有较高的求解质量,且其计算时间是可接受的。     

求解OVRPTW的多开始禁忌搜索算法

在对带时间窗的开放式车辆路径问题描述的基础上提出求解该类问题的一种多开始禁忌搜索算法。使用扫描算法和向前插入法相结合的两阶段方法产生随机的初始解,采用一种混合的启发式算法构建邻域结构,设计全局和局部2个禁忌表加强算法的全局寻优能力。用标准的测试算例对算法进行实验,结果表明该算法得到了较好的寻优效果。     

基于混合遗传算法的水电站优化调度应用研究

在众多解决高维组合优化问题的工具中，遗传算法具有较好的全局搜索能力，而禁忌搜索算法则在局部搜索方面优势明显。本文根据水电站优化调度问题的实际特点，提出了遗传算法与禁忌搜索算法相结合的混合优化算法，采取禁忌搜索算法替换遗传算法变异算子的混合策略。以此算法对一个实例进行了模拟计算和分析。     

基于两阶段求解算法的动态车辆调度问题研究

在分析需求动态变化的基础上,根据需求信息的提出顺序,将动态配送问题转换成不同时刻的静态车辆调度问题,建立基于时间轴的动态车辆调度模型;利用量子理论改进遗传算法,设计量子遗传算法;针对动态车辆调度问题实时性强的特点,设计＂初始优化阶段＋实时优化阶段＂的两阶段求解策略,通过信息更新插入动态需求客户,并对已产生的计划路径进行局部优化调整.通过仿真计算,验证了模型和算法的有效性.     

基于Hadoop的车辆调度算法优化及应用

随着互联网技术的快速发展,各行各业所产生的信息数据也在以指数级的速度增长.传统的车辆调度算法已经不能够很好地解决车辆调度问题中出现的实时性,大规模等问题.因此,本文构建了一种基于Hadoop的动态车辆调度并行智能优化算法.该算法以传统遗传算法为基础,通过改善遗传算法全局优化能力弱和收敛于局部次优解的问题,并利用Hadoop平台的并行计算机制对传统遗传算法进行改进,使其能够有效应对大规模、快速响应的车辆调度.数值计算结果表明：基于Hadoop的车辆调度算法能够有效提升传统调度算法的优化性能,在处理大规模车辆调度问题时具有良好的加速比.     

基于GA的时变路网中车辆动态派遣的研究

为了使网络中的车辆调度问题更加符合实际交通状况,针对时变网络中的车辆调度问题进行了研究。将传统车辆调度模型进行了修改,目标函数中考虑了车辆的总行驶费用、总迟到惩罚、车辆总启用费用3种因素,以提高模型的适应性和通用性。由于车辆调度问题属于NP难问题,提出了采用遗传算法对问题进行求解。采用标准的VRP问题进行测试,仿真结果表明该算法简单可行,较BC-Saving启发式算法有更好的求解性能。     

具有可调时间窗的动态车辆调度问题研究

提出一种新的时间窗可调整的动态车辆调度模型,设计求解该问题的算法。算法能够有效地处理预约需求和实时需求,给出时间窗的调整策略、初始路径的禁忌搜索改进策略以及实时需求的插入算法。实验计算结果表明,该算法与时间窗硬约束算法相比能够大量减少被拒绝服务的顾客数量,高效地处理实时产生的动态需求。提出的禁忌搜索算法能够显著改进初始解的质量,有效减少行驶费用,降低运输成本。     

求解动态需求车辆调度问题的自适应量子遗传算法

针对物流配送过程中存在的动态车辆调度问题,即带载车量约束的实时优化车辆路径问题,提出一种自适应量子遗传算法,用于最小化配送成本.根据搜索点目标函数的变化率,提出一种自适应量子旋转门更新方式,并通过子种群适应度值的变化确定量子旋转角的方向和大小,进而引导种群进化方向,提高算法的全局搜索广泛性;设计了一种变异操作,用于保持自适应量子遗传算法的种群多样性,进而提高算法全局搜索的宽泛性;引入基于两元素搜索原则的局部搜索方法来增强算法的局部优化能力.仿真实验和算法比较验证了所提算法的有效性和优越性.     

基于量子遗传混合算法的泊位联合调度

为了提高集装箱港口服务效率,减少船舶服务的拖期费用,针对港口硬件（泊位、拖轮、岸桥）既定条件下的拖轮-泊位联合调度问题,新建了以最小化总体船舶在港时间和总拖期时间为目标的数学模型,设计了一种混合算法进行求解。首先,分析确定了将量子遗传算法（QGA）和禁忌搜索（TS）算法进行串行混合的策略;然后,依据该联合调度问题特点,在解决算法实施中的关键技术问题（染色体结构设计和测量、遗传操作、种群更新等）的同时,采用了动态量子旋转门更新机制;最后,用生产实例验证了算法的可行性及有效性。算法实验结果表明,与人工调度结果相比,混合算法的总体船舶在港时间和总拖期时间分别减少了24%和42.7%;与遗传算法结果相比,分别减少了10.9%和22.5%。所提模型及算法不仅能为港口船舶的入泊、离泊和装卸作业环节提供优化作业方案,而且能增强港口竞争力。     

基于增强型Dijkstra算法的无信号灯交叉路口智能车辆调度研究

针对车辆在通过无信号灯交叉路口时存在等待时间长、通行效率低等问题,提出了一种基于增强型Dijkstra算法的优化调度方案。以智能车辆为研究对象,在将交叉路口网格化的基础上,综合考虑车辆在每个网格中的方向权值、安全权值和优先级权值,制定了动态网格权值赋值原则,进而搜索通行时间最短的路径。相比Dijkstra算法,提出的增强型Dijkstra算法实现了智能车辆在动态网格权值下最短路径的全局搜索,可以根据实际车辆环境灵活调整每个车辆的行驶轨迹。仿真结果表明,增强型Dijkstra算法不仅能够保持较低的冲突次数,还能有效减少车辆总通行时间。在100 m×100 m的双向六车道的交叉路口环境下,车辆平均停车延误减少1.5 s,冲突率下降13%。