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针对混合时间窗下多中心混合车队车辆路径优化问题,综合考虑多中心联合配送、客户混合时间窗、配送中心运力平衡和车辆装载量对油耗的影响,构建以车辆派遣成本、油耗成本、电动车能耗成本和时间窗惩罚成本之和最小化为目标的优化模型。设计遗传—大邻域混合算法求解模型,该算法采用聚类法生成初始解,基于运力平衡的返回策略设计交叉和变异算子,并引入变邻域搜索结构和大邻域搜索算法的移除与插入算子进行搜索优化。通过对比和分析多组算例验证了算法的有效性,并分析了运力平衡策略和混合时间窗对制定配送方案的影响。研究成果可丰富车辆路径问题的相关研究,为物流企业优化决策配送方案提供了理论依据。 相似文献
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本文针对有禁飞区的时间依赖型车辆与无人机协同配送路径问题,综合考虑分时段禁飞的无人机禁飞区域、车辆行驶速度连续变化、车辆及无人机能耗等因素,以车辆派遣成本、车辆能耗成本、无人机能耗成本之和最小为目标建立优化模型.根据问题特征,设计遗传变邻域搜索算法对其进行求解.针对遗传算法易早熟、局部搜索能力较差等缺陷,将变邻域搜索算法与其结合以增强算法的局部搜索能力,引入自适应邻域搜索次数以增强对种群的搜索深度,采用精英保留策略不断改进最优解.通过多组算例验证了算法的有效性,并分析了配送模式、禁飞区数量、车辆行驶速度变化对配送方案的影响,结果表明禁飞区及车辆速度等因素在很大程度上影响物流配送成本.研究成果不仅丰富了车辆与无人机协同配送的场景,拓展了VRP问题的研究,也为物流企业制定配送方案提供了依据. 相似文献
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针对时变路网下带混合时间窗的车辆路径问题,综合考虑多中心联合配送、混合时间窗、车辆行驶速度连续变化及车辆行驶速度、载重量对油耗的影响,以车辆派遣成本、油耗成本及时间窗惩罚成本之和最小为目标建立优化模型,并设计自适应遗传-大邻域搜索算法对其进行求解。该算法采用自适应交叉、变异以加快种群寻优速度,并引入时差插入法改进交叉算子和变异算子,嵌入移除算子和插入算子对可行解进行摧毁和重建以增加种群的多样性。通过多组算例验证算法的有效性,并分析了混合时间窗客户的比例变化及车辆行驶速度变化对车辆调度方案的影响,结果表明自适应遗传-大邻域搜索算法较基本算法有着更好的求解性能。该研究成果可丰富车辆路径问题的相关研究,为物流企业优化决策配送方案提供理论依据。 相似文献
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