两级定位-路径问题的变邻域人工蜂群算法

建立了两级定位-路径问题的数学模型,提出了一种求解该问题的人工蜂群算法。针对该算法容易出现早熟现象,将近年来国外出现的一种新颖的轨迹式启发式算法--变邻域搜索融入其中,由此提出三种变邻域搜索策略。基于不同变邻域搜索策略的人工蜂群算法和人工鱼群算法的求解效果进行对比仿真。实验结果表明,变邻域人工蜂群算法能有效求解两级定位-路径问题。     

求解两级定位-路径问题的粒子群算法

为求解配送网络中的两级定位-路径问题,提出一种在粒子更新过程中融入路径重连启发式搜索策略的粒子群算法。其中,根据两级定位-路径问题中解的属性,提出以中转站、路径、边为对象的三个路径重连搜索模块;同时基于搜索模块的不同组合,提出四种路径重连策略。应用不同规模算例测试结果表明,该粒子群算法能有效求解两级定位-路径问题,且路径重连策略一的求解效率较高,策略二求解的稳定性较好,策略三求解时各方面均无突出表现,策略四求解时解的质量较高。     

具有主观取值倾向的离散灰数预测模型及其应用

针对灰色理论既有成果尚无法对具有主观取值倾向的离散灰数序列建立预测模型的问题,通过构建标准离散灰数“核”序列、“灰单元格”面积序列以及元素“取值可能性”序列的灰色预测模型群,实现离散灰数及其元素取值可能性大小的预测,从而建立具有主观取值倾向的离散灰数预测模型.将所提出的模型应用于空气监测点空气污染指数(API)的模拟及预测,取得了较好的效果,对拓展灰色预测模型的应用范围具有积极意义.     

随机动态装卸车辆路径问题的启发式求解策略及仿真研究

以同时最小化顾客期单等待时间和车辆期望等待时间为目标函数,建立了随机动态装卸车辆路径问题的数学模型,提出了求解该问题的两种启发式求解策略--最近邻策略和堆栈策略,推导出两种策略总期望等待时间的上界,并对两种策略在不同需求情形下的表现,以及目标函数与参数之间的关系进行了仿真.仿真结果表明,需求密集和需求稀少时最近邻策略优于堆栈策略,需求中等时堆栈策略优于最近邻策略;两种策略分别存在最优服务强度,且最近邻策略的最优服务强度大于堆栈策略的最优服务强度;堆栈策略存在最优堆栈长度,且最优堆栈长度同时受服务强度和顾客平均到达率的影响.     

开放式带时间窗车辆路径问题及变邻域搜索算法

针对配送服务中开放式带时间窗车辆路径问题,构建了最小化车辆行驶成本的集分割模型,并提出变邻域搜索算法进行求解.该算法包括抖动和邻域搜索两个阶段,其中,抖动阶段通过当前解与种群历史最优、与个体历史最优之间的路径重连来实现,邻域搜索阶段通过同一条路径内以及不同路径间的交换、插入、2-opt三个操作算子来实现.通过与已有文献进行对比,结果表明该算法在求解开放式带时间窗车辆路径问题时,能得到更高质量的解,而且算法的收敛性和稳定性均较好.由此验证了该算法的可行性和有效性.     

两级定位一路径问题的人工蜂群算法

针对城市物流配送系统中的两级定位．路径问题,采用人工蜂群算法对其进行求解,并扩展算法中的选择策略,即在基于适应度选择策略和锦标赛选择策略2种常用策略基础上,提出一种带参数控制的锦标赛选择策略。通过对大、中、小规模算例进行仿真实验,证明人工蜂群算法能在合理的计算时间内有效求解两级定位一路径问题。其中,采用基于适应度选择策略的人工蜂群算法求解速度较快,采用锦标赛选择策略的人工蜂群算法求解到的最好解质量较高,采用带参数控制的锦标赛选择策略的人工蜂群算法求解得到最差解的质量及解的稳定性较好。     

求解多隔室车辆路径问题的改进粒子群优化算法

针对同时配送多种不能混装货物的多隔室车辆路径问题,建立了最小化车辆行驶成本的数学模型,并提出一种改进粒子群优化算法进行求解。该算法借鉴传统粒子群优化算法与模拟退火算法的思想,以粒子群算法为主框架,在粒子更新过程中引入模拟退火中的Metropolis准则,以一定概率接受劣解,使粒子在寻优过程中能够概率性地跳出局部最优。通过对经典车辆路径问题算例进行改编实验,并与已有文献、基本粒子群优化算法、基本人工蜂群算法分别进行对比分析表明,所提算法不但求解多隔室车辆路径问题有效,而且在求解质量上具有明显优势。