“红包车”机制下的共享单车调度问题

共享单车具有随取随放的优点,但用户的租还车使站点之间经常出现供需不平衡现象.为了有效缓解运营商调度压力,提出了一种顾客参与调度的共享单车调度方式.将某些闲置的共享单车设置为红包车,鼓励用户将红包车骑到需求旺盛的区域,用户完成调度后可以获得红包奖励.以运营商运输成本,红包奖励支出以及未满足站点需求的惩罚成本最小为目标建立了混合整数规划模型,并设计了混合禁忌搜索算法对模型进行了求解.数值实验表明:红包车机制可有效减少运营商总成本;混合禁忌搜索算法可以有效求解大规模问题.     

随机需求库存-路径问题:研究现状及展望

在简单介绍库存-路径问题（inventory routing problem，IRP）现实与理论意义的基础上，给出了IRP问题的定义，分析了其具备的特征以及与常见的车辆路径问题、旅行商问题的联系与区别，并将库存-路径问题按照不同的特性进行了分类，总结了近年来有关于求解随机需求库存-路径问题所建立的模型及算法求解，最后本文分析了该领域现有研究的不足以及未来的发展方向。     

时变网络环境下旅行商问题研究

对时变旅行商问题进行描述,提出处理一般跨时段的新方法,并建立数学模型.在求解方法上构造动态搜索优化算法ds-k-opt(k=2,2.5,3)求解该问题.通过实验仿真,大部分动态搜索优化算法解质量优于动态规划启发式算法,且求解规模更大.动态搜索优化算法解随k值增大而更优,算法运行时间也随之增加.     

服务模式可变换的家庭医护人员调度优化问题

家庭医生不仅在社区医院为普通病人提供门诊服务,也为行动不便的病人提供上门服务.为了更加灵活地分配医疗资源,允许医护人员的服务模式在上门和门诊之间进行切换,提出一种服务模式可变换的家庭医护人员调度优化问题.以最小化路径成本、门诊病人等待惩罚和最大化医护人员服务模式偏好满意度为目标建立了混合整数规划模型,并设计了改进的混合遗传算法对问题进行求解.数值实验表明:允许医护人员服务模式双向变换可以有效降低运营成本;改进的混合遗传算法可以有效地求解不同规模的问题.     

基于实时交通信息的城市动态网络车辆路径优化问题

将动态城市交通路网与车辆路径问题相结合, 考虑一类实时交通信息下的城市动态网络车辆路径优化问题. 在问题中考虑常发性交通拥堵和偶发性交通拥堵两种情形. 提出一类将初始路径安排与实时路线调整相结合的求解策略. 初始路径安排通过采用遗传算法求解常发性交通拥堵情形对应的时变网络车辆调度问题得到. 在车辆行驶过程中, 针对偶发性交通拥堵环境下的突发事故情形, 引入一种在关键点更新路线的新机制. 数值算例验证了新实时路线更新机制比目前文献中已有的更新机制更有效, 且随着网络动态性增加其优越性更加明显.     

动态规划启发式算法求解时变车辆调度问题

时变网络中车辆在任意两节点间的行驶时间不仅与节点间的距离有关, 还与所处的时段有关. 对时变车辆调度问题提出一种满足先入先出准则的跨时段处理方法, 直接推导出跨时段对应的车辆行驶时间. 在此基础上建立了数学模型, 并构造动态规划启发式算法进行求解. 该算法能够通过设置参数H平衡求解质量和运行时间. 通过对10组随机产生的数据进行测试, 结果表明动态规划启发式算法能够在很短时间内改进最近邻算法. 当H=2时, 求解质量改进11%, 平均运算时间为1.34秒; 当H=3时, 在不到2秒的运算时间内求解质量改进17%.     

基于迭代局域搜索的智能优化算法求解车辆调度问题研究

在对基本车辆调度问题(VRP)进行简单描述的基础上,提出了求解该问题的两类混合策略.这两类策略均采用两阶段的思想:第一阶段,利用节约法对顾客进行聚类;第二阶段,构造适合求解VRP的改进dynasearch算法,且将基于随机kick的迭代局域搜索算法与改进dynasearch算法相结合,提出了迭代dynasearch算法.通过实验仿真,验证了这两类策略在很大程度上能改进问题的解.