基于禁忌搜索的三维装载车辆路径问题研究

针对三维装载约束下的车辆路径问题(VRP),在考虑车辆容量、三维装载、物品装卸顺序、最小支持面和物品是否易碎等约束的情况下,提出一种求解该问题的禁忌搜索算法,其中包括2种三维装载算法、2种初始解构建算法、禁忌搜索邻域结构以及导向禁忌搜索机制。实验结果表明,该算法能够有效求解三维装载约束的VRP,且求解精度较高。     

同时取送货的三维装载约束下车辆路径问题

同时取货和送货的三维装载约束下车辆路径问题（3L-VRPSDP）是经典车辆路径问题（VRP）的一个扩展,在3L-VRPSDP中,顾客可能要求同时取货和送货,而且货物装载要考虑其三维大小、先进后出、底面支撑等装载特性。针对这类问题,提出了基于左底优先和最大接触面优先的装载算法,在装载时要考虑其配送特征;在此基础上,设计了对应的禁忌搜索算法对初始结果进行优化,通过实验验证了算法的有效性。     

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。     

需求可拆分车辆路径问题的禁忌搜索算法

为解决实际配送运输中的车辆路径问题（Vehicle Routing Problem,VRP）,通过改进传统的数学模型,解除每个客户需求只能由l辆车配送的约束,建立改进的可拆分车辆路径问题（Split Delivery VRP,SDVRP）数学模型,并利用禁忌搜索算法（Taboo Search Algorithm,TSA）进行求解．在TSA的设计中,根据SDVRP模型的特点对初始解、邻域搜索和解的评价等进行特殊处理．算例表明,该模型不仅可以解决VRP模型中不允许配送点需求量超出装载量的限制,而且通过相应配送点需求量的拆分和重新组合,可节省车辆数目、缩短路线长度、提高车辆装载率．     

混合分散搜索算法求解带容量约束车辆路径问题

设计一种解决带容量约束车辆路径问题的混合分散搜索算法. 在基本分散搜索的基础上, 保留参考集更新策略和组合策略的全局搜索能力. 采用随机插入法作为解的多样性产生方法, 以扩大搜索空间, 避免陷入局部最优.应用简化的变邻域搜索作为改进策略进行局部开发, 引入邻域半径减少策略提高开发效率. 对改进后的新种群实施精英保留策略, 保证算法收敛. 实验结果分析表明, 混合分散搜索算法优于所对比的算法, 寻优能力可靠.

     

用于求解混合车辆路径问题的混合进化算法

文中研究了具有NP难度的混合车辆路径问题(Mixed Capacitated General Routing Problem,MCGRP),其是在基本车辆路径问题(Vehicle Routing Problem,VRP)的基础上通过添加限载容量约束及弧上的用户需求而衍生的。给定一列车辆数不限的车队,使车辆从站点出发向用户提供服务,服务完用户需求后仍返回站点;规定每辆车的总载重不能超过其载重量,且每个需求只能被一辆车服务且仅服务一次。MCGRP旨在求解每辆车的服务路线,使得在满足以上约束条件的情况下所有车辆的旅行消耗之和最小。混合车辆路径问题具有较高的理论价值和实际应用价值,针对该问题提出了一种高效的混合进化算法。该算法采用基于5种邻域算符的变邻域禁忌搜索来提高解的质量,并通过一种基于路径的交叉算符来继承解的优异性,从而有效地加速算法的收敛。在一组共计23个经典算例上的实验结果表明,该混合进化算法在求解混合车辆路径问题时是非常高效的。     

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.     

混合禁忌搜索算法求解关联运输调度问题

考虑到实际生活中车辆受发车时间限制以及道路路况影响运输成本等因素,建立了带客户软时间窗、车场硬时间窗、多车型、道路路况等约束的关联运输调度问题模型.结合禁忌搜索与遗传算法的优势,构造了混合禁忌搜索算法,以通过构造多个初始解来增大搜索空间;设计了两种禁忌表,分别为局部禁忌表和全局禁忌表,这不仅能加快寻优速度,还可以摆脱对单个解的依赖;将禁忌搜索生成的优化解作为遗传算法的初始解,可以加快寻优速度;自适应调整禁忌表长度可以避免早熟收敛;提取核心路径便于进行后期优化,relocate算子能减少路径网络回路数目.对实例进行的仿真表明,提出的IVRP优于一般的VRP,可节约大量成本,且提出的算法在收敛速度和寻优结果两方面都优于遗传算法和禁忌搜索算法.由3种算法求解得到的总成本、总里程及收敛时间的标准差体现出该算法的稳定性比另外两种算法的好.     

一类货运车辆调度问题的混合禁忌搜索算法

研究了一类货运车辆调度问题 :带时间窗口车辆装卸货问题 .首先给出了该问题的数学描述 ,通过引入快速局部搜索算法来加快禁忌搜索速度 ,提出了一种求解该问题的混合禁忌搜索算法 ,可以大大减少算法的运行时间而不影响解的质量 ,最后利用两个具有现实规模和复杂度的实例来测试 .结果表明 :本文提出的混合禁忌搜索算法是求解该类货运车辆调度问题的有效、快速算法 .     

平衡装载约束下的车辆路径问题研究

针对车辆三维装载约束下的车辆路径问题（3L-VRP）进行研究,引进车辆的平衡装载约束,综合考虑传统的先进后出、局部支撑、脆弱性等约束,构建平衡装载约束下的车辆路径问题（BL-VRP）模型。针对模型中的平衡约束,提出一种接触面积的装载算法。在此基础上,构建以回溯遗传算法（B-GA）为骨架的多阶段算法框架,对车辆路径优化进行求解。研究结果表明,多阶段算法不仅在解决3L-VRP上好于目前已有算法,同时对BL-VRP表现优秀。提出的多阶段算法为解决BL-VRP问题提供一条参考思路,但在时效性上需要进一步完善。     

有软时窗约束带取送作业的车辆路径问题及其禁忌搜索算法研究

有软时窗约束带取送作业的车辆路径问题是在基本的车辆路径问题上增加了取送作业和时间窗约束的一种变化形式,是一个典型的NP-难问题.本文建立了问题模型,运用改进的禁忌搜索算法测试了根据实际状况构造的一个大规模算例.快速获得的高质量解验证了模型的正确性和算法性能的优良性.     

有时间窗约束车辆路径问题的改进遗传算法

将遗传算法与禁忌搜索结合起来,设计了一种改进的遗传算法求解有时间窗约束车辆路径问题。采用启发式插入算法产生较优良的遗传操作初始种群,通过改进的逆转变异算子更多继承父代的优良性能,以提高遗传算法的计算效率。引入海明距评估遗传进化中种群的多样性。当种群多样性低到一定程度时转入禁忌搜索,以避免遗传算法早熟的缺陷,最终实现全局优化。通过算例验证了该算法的优越性。     

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.     

一种改进的禁忌搜索算法求解背包问题

提出一种改进的禁忌搜索算法来求解背包问题.该算法基于禁忌搜索技术,并采用I&D策略,同时设计了两种针对局部最优解的变异算子.改进后的算法能有效地弥补标准禁忌算法对初始解依赖的缺陷,同时也避免了搜索停滞的现象.通过对具体实例和随机问题的测试,表明改进后的禁忌搜索算法有更好的性能.     

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。     

基于禁忌搜索算法的线路规划方案求解

针对物流部门中出现的时间窗和车辆限制的开放性车辆线路问题（open vehicle routing problem with time window and vehicle limits,m-OVRPTW）,提出基于禁忌搜索算法的线路规划方案。对问题进行数学建模;通过设计4种邻域变化规则、设定多个禁忌长度来改进局部搜索,快速得到高质量近似解,解决m-OVRPTW问题;通过反复选取车辆数量,解决OVRPTW问题。用56组Solomon基准测试数据（VRPTW benchmark problem）进行测试,测试结果表明,将禁忌搜索算法应用在开放性车辆线路问题中取得了较好成果,其在最小车辆数量、最小车辆行程、平均车辆总行程等方面的表现都优于其它算法。     

一种求解TSP问题的改进禁忌搜索算法

禁忌搜索算法作为一种新兴的智能搜索算法,已被广泛应用于各类优化问题。本文综合解向量的分量变化和目标值变化,提出一种新的候选解和当前解选择策略,并用改进的新算法求解TSP问题。实验表明新的算法具有良好的性能。     

基于禁忌搜索算法求解随机约束满足问题

为了求解具有增长取值域的随机约束满足问题（CSP）,提出了一种基于禁忌搜索并与模拟退火相结合的算法。首先,利用禁忌搜索得到一组启发式的初始赋值,即由一个随机初始化的可行解通过邻域构造一组候选解,再利用禁忌表使候选解向最小化目标函数值的方向移动;如果得到的最优赋值不是问题的解,就把它作为启发式的初始赋值,再执行模拟退火对这组赋值进行修正直到得到全局最优解。数值实验结果表明,所提算法在接近问题的理论相变阈值时仍然能有效地找到问题的解,与其他局部搜索算法相比,表现出了显著的优越性,可用于随机CSP的算法设计。     

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。     

混合三维EDA求解带二维装载约束的车辆配送与分布式生产集成调度问题

针对一类广泛存在的带二维装载约束的车辆配送与分布式生产集成调度问题(VD2LDPISP),本文建立问题模型,并提出混合三维分布估计算法(H3DEDA)进行求解.首先,结合问题各阶段特性,采用各阶段成本均衡策略设计新颖的解码规则,对编码个体进行分阶段解码,可确定较高质量的解码个体.其次,采用三维分布估计算法(3DEDA)学习和积累种群中优质编码个体的块结构及其位置信息,再通过采样3DEDA中的概率模型生成新的编码个体,从而提高算法全局搜索发现解空间中优质解区域的能力.然后,设计高低分层的超启发式局部搜索(HHLS)来增强算法的局部寻优能力. HHLS的低层问题域包含分别针对编码个体、配送阶段解码子个体和生产阶段解码子个体的共16种有效邻域操作,其高层策略域采用概率模型学习优质邻域操作排列的结构信息,进而通过采样该模型来直接控制新邻域操作排列的生成,有利于对不同优质区域进行深入搜索.最后,在不同规模测试问题上的算法比较,验证了所提H3DEDA的有效性.