时间依赖型多配送中心带时间窗的开放式车辆路径问题研究

本文研究了时间依赖型多配送中心带时间窗的开放式车辆路径问题,基于道路通行情况,建立车辆行驶速度时间函数;考虑车辆载重、里程限制与客户点服务时间窗的约束,建立混合整数规划模型,目标函数为最小化车辆总成本,具体包括车辆行驶时间成本和车辆固定发车成本;提出了一种二维编码方式的混合遗传算法,针对混合遗传算法设计了多分区段单点交叉策略、动态插入算子及局部搜索策略;最后,基于Solomon VRPTW基准数据集生成27个测试算例,使用混合遗传算法进行求解。数值实验结果表明,考虑道路通行情况,选择合理的出发时间,避免拥堵时段进行配送服务,能明显减少车辆的总行驶时间,且验证了混合遗传算法能够获得问题的满意解。     

实时/时变路网环境下城市出救点选择与救援车辆路径的集成动态优化

为了提升城市突发公共事件应急资源调配效率,考虑实时/时变路网环境下出救点选择与救援车辆路径的集成优化问题(CERFSVRP),设计了一种实时/时变交通信息的结合策略,并提出了满足先进先出原则的路段行驶时间计算方法.在此基础上,综合考虑出救点选择、供应能力以及车辆路径连续性等约束条件,以应急响应时间最短为目标,基于虚拟出救点概念和滚动时域策略建立了CERFSVRP动态优化模型.针对该模型的特点,设计了一种改进遗传算法和线性规划法相结合的两阶段算法.算例分析结果表明该模型和算法可以有效解决实时/时变路网环境下城市突发公共事件CERFSVRP动态优化问题.     

基于多目标优化的模糊需求VRPTW动态管理

针对具有模糊顾客需求的带时间窗车辆路径问题,建立了最小化车辆行驶距离和最小化配送服务延迟时间的多目标模糊机会约束规划模型,提出了管理车辆服务模糊需求的动态优化策略,设计了嵌入模糊模拟的改进非支配排序混合遗传算法来求解模型。通过Solo-mon标准算例的仿真实验,不仅讨论了决策者主观偏好值对决策目标的影响,而且与传统车辆调度方法进行了对比分析,验证了该动态管理策略的有效性。     

求解带时间窗的客户需求可分条件下的车辆路径问题

物流运输中的车辆路径问题历来是一个重要的理论和实际问题,在同时考虑客户需求可分以及客户方和配送中心时间窗限制的前提下,重新构造了问题模型,并结合蚂蚁算法中转移概率的改进和最大-最小蚂蚁系统,设计了问题求解过程和分割点选取规则,计算结果显示出算法的可行性。另外还与客户需求不可分的情况进行了对比,从而说明在大规模物流运输需求下,可分能带来更好的效果。     

带杠杆效应的无穷纯跳跃Levy过程期权定价

讨论了带有实时交通信息的动态网络车辆路径派送问题。问题包含重复性拥堵和非重复性拥堵两种情形。用重复性拥堵下的交通信息以安排初始路径,通过采用遗传算法求解时变车辆调度问题。车辆在行驶过程中需要根据接收到的实时交通信息调整路线。提出在关键点更新路线的机制,并采用Dynasearch算法求解一类特殊的旅行商问题调整路线。通过对SiouxFalls网络进行数值模拟分析,结果表明新策略能在较短时间内改进其他策略,且随着网络动态性增加其优越性更加明显。     

整合逆向物流协同配送动态路径优化问题研究

整合逆向物流的协同配送面临着客户需求随机并发、行驶路径开环多变等不确定性挑战,这给配送路径动态规划和方案柔性制定带来了更严苛的要求.为此,使用"时间片"划分方式,将动态配送问题转化为一系列静态优化问题,提出了整合逆向物流的协同配送动态路径优化两阶段求解策略.首先,通过考虑车载量以及时间窗等软硬约束条件,构建以总物流成本最小和客户满意度最大的多配送中心协同配送初始-实时动态路径规划模型.其次,设计带有非支配排序与精英策略的多目标免疫遗传算法MOIGA对模型进行求解.最后,研究结果表明客户满意度与物流运营成本之间呈现悖反关系,高配送成本会带来高客户满意度,在相同成本支出情况下,MOIGA算法产生的规划方案客户满意度优于NSGA-Ⅱ、MOIA,这也验证了模型的有效性以及方法优越性.     

碳排放影响下的动态配送车辆路径优化研究

本文考虑碳排放对动态配送车辆路径的影响，研究了客户需求点增减、客户需求量变化及配送路线交通中断三种情形下的配送车辆路径优化问题。首先，通过构建虚拟客户点，将动态车辆路径优化问题转化为静态车辆路径优化问题。其次，构建了基于改进遗传算法的动态车辆路径优化模型。最后，对比分析了考虑碳排放影响前后的动态车辆路径优化。研究结果表明：在满足时间窗要求的情况下，虽然考虑碳排放的动态车辆路径的总行驶距离增加了3.59 km，但碳排放成本和总配送成本分别下降了7.45%和1%；同时与静态车辆路径相比，在动态车辆路径问题中考虑碳排放可以使碳排放成本及总配送成本下降的更多，因此在动态车辆路径问题中考虑碳排放更具有价值意义。     

整合逆向物流协同配送动态路径优化问题研究北大核心CSCDCSSCI

整合逆向物流的协同配送面临着客户需求随机并发、行驶路径开环多变等不确定性挑战,这给配送路径动态规划和方案柔性制定带来了更严苛的要求.为此,使用“时间片”划分方式,将动态配送问题转化为一系列静态优化问题,提出了整合逆向物流的协同配送动态路径优化两阶段求解策略.首先,通过考虑车栽量以及时间窗等软硬约束条件,构建以总物流成本最小和客户满意度最大的多配送中心协同配送初始-实时动态路後规划模型.其次,设计带有非支配排序与精英策略的多目标免疫遗传算法M0IGA对模型进行求解.最后,研究结果表明客户满意度与物流运营成本之间呈现悖反关系,高配送成本会带来高客户满意度,在相同成本支出情况下,M0IGA算法产生的规划方案客户满意度优于NSGA-Ⅱ、M0IA,这也验证了模型的有效性以及方法优越性.     

供需未匹配的多车场多车型多货品可拆分取送货车辆路径问题

取送货车辆路径问题在多点调拨系统普遍存在,属于NP-hard问题。该问题研究通常需考虑车场数、车型种类、货品种类、客户服务次数等诸多因素,已有文献多假设客户间供需已匹配、单车场、单车型、单货品和取送货需求一次性满足,优化目标多设置为总路径最短。而从企业运营实践来看,运输方案不仅要规划客户间访问路径,还需进行客户间供需匹配;运输成本不仅与运距有关,还涉及运输货品的重量和派车成本;运输网络中多车场、多车型和多货品更加常见,且客户需求量往往大于车辆装载能力。因此,本文首次尝试基于"运距×运量"的车辆路径成本和基于额定吨位的固定派车成本之和最小为优化目标,建立同时考虑多车场、多车型、多货品、客户间供需未匹配和需求可拆分的取送货车辆路径问题模型,并设计基于大规模邻域搜索的迭代局部搜索求解算法。该算法采用基于运输效率提升的贪婪思想来快速构建高质量初始可行解,并通过引入四种移除算子、两种修复算子和车场车型调整优化策略形成大规模可行搜索邻域以增强全局寻优能力。基于18个文献算例和6个企业实例的数值实验结果表明：1）本文提出的算法在求解质量和求解效率方面均优于相关文献中的算法;2）相对人工调拨方案,本文设计的方案能够帮助企业节约33%的运输成本和21%的车次。本研究不仅可拓展取送货车辆路径问题现有理论,而且可为企业实际运营提供决策支持。     

基于联合配送的开放式动态车辆路径问题及算法研究

针对跨区域多配送中心多车型开放式动态联合配送问题,通过引入时间轴概念将动态问题转化为静态问题,建立考虑车载率的开放式车辆路径模型,提出多配送中心问题的整体算法和多车型的使用原则,强化物流资源整合和跨区域路径整体优化.利用云模型中云滴的随机性与稳定倾向性,改进遗传算法中交叉与变异概率的设置方式,采取“初始优化+实时优化”的两阶段求解策略,对开放式动态车辆路径问题进行实时再优化.最后,结合算例对模型和算法的有效性进行验证.     

B2C电子商务环境下订单拣选与配送联合调度优化

如何在顾客下单后协调好拣选和配送环节,在最短的时间、以较低的成本将商品从货架上拣出、打包后配送到顾客手中,已成为B2C电子商务物流管理中亟待解决的问题。本文尝试以最小化订单履行时间为目标,构建非线性拣选与配送联合调度模型,以解决订单拣选顺序、拣选作业方式、车辆行驶线路等联合决策。为求解此NP难问题,设计了三阶段启发式算法：首先采用“聚类-路径优化”思想,依据顾客位置进行配送方案确认;然后采用基于相似度聚类的订单分批规则对每条配送线路的订单进行分批合并;最后调整拣选任务与配送线路顺序。通过数据实验对模型进行验证,并与传统拣选与配送分开优化的结果进行对比。结果表明,三阶段算法能够有效缩短订单完成时间、降低配送车辆等待时间、改善配送资源利用率。     

大规模邻域搜索算法求解时变车辆调度问题

对时变网络车辆调度问题提出一种满足先入先出准则的时变处理方法,并建立相应的数学模型,提出一种基于大规模邻域搜索技术的智能优化算法进行求解,算法顶层采用动态规划算法搜索环状交换邻域以得到每辆车的最佳服务顾客集合;底层设计动态搜索算法用以安排每辆车的最佳服务路线.在此基础上提出顶层加入虚拟顾客和底层嵌入insert两类改进策略.通过实验仿真比较,验证了所提算法的有效性.     

A heuristic algorithm for the period vehicle routing problem

In this paper we consider the period vehicle routing problem, which is the problem of designing routes for delivery vehicles to meet customer service level requirements (not all customers require delivery on every day in the period). A heuristic algorithm, based upon the daily vehicle routing algorithm of Fisher and Jaikumar, is presented and computational results are given for test problems drawn from the literature.     

多枢纽轴辐式协同物流网络任务-路径优化匹配研究

针对物流网络运营中规模效益低、运营商与客户利益冲突等问题，本文提出了基于多枢纽轴辐式协同物流网络的任务-路径优化匹配策略。在网络结构确定的条件下，从物流集成服务商角度出发，综合考虑资源发车时刻、路径能力限制、动态成本折扣系数以及任务延时惩罚，构建了以总物流成本最小和时间最短为优化目标的轴辐式协同物流网络任务-路径优化匹配数学模型。根据问题特点，设计了基于三层编码的遗传算法对模型进行求解，同时配合多点交叉、变异机制提高求解效率。研究结果表明，集并运输能够大幅度降低任务集执行成本，但当集并带来的交货延迟、客户满意度降低等负面效应超过其正面效应时，需适当匹配直达线路以提高整体效益。     

考虑自取服务和门到门服务的电动汽车物流网络优化策略研究

在环境意识增长与政府政策支持的有利条件下,电动汽车在物流领域得以快速发展。为提高物流服务的效率,降低企业运营成本,文中研究了考虑顾客服务策略的电动物流汽车服务设施选址与配送路径问题。采取顾客自行取货与配送人员送货上门相结合的多样化服务策略,使得服务站点的建设成本、顾客点配送路径成本以及服务站点补货路径成本之和最小。建立了整数规划数学模型,允许配送车辆在服务过程中前往服务站点接受充电服务。其次,提出了基于改进节约算法和禁忌算法的混合启发式算法MCWSA-TS。随后,在小规模算例将CPLEX运算结果与MCWSA-TS进行对比,证明了算法的有效性。最后,采用多组算例探讨了顾客取货半径对运营成本的影响,并对分离配送策略与联合配送策略进行对比分析。实验结果表明,多样化服务策略有助于企业满足顾客取货时间和取货方式的个性化需求。同时,兼顾运营成本与顾客满意度,促进电动汽车参与的物流服务快速发展。     

考虑差异化服务时间的多车型电动汽车路径优化与充电策略研究

在政府政策大力支持以及社会环境意识不断增长的背景下，电动汽车在物流配送行业快速普及。电动汽车参与的物流配送服务需要物流专员、电动汽车和顾客三方协作完成。因此，在传统车辆配送路径优化的基础上，车辆的多样性、充电策略、人车的匹配以及服务时间差异化等因素都会影响物流运营成本。本文提出了考虑差异化服务成本的多车型电动汽车路径优化与充电策略问题并建立了该问题的整数规划数学模型。其次，提出了混合启发式算法MCWGATS，并通过多组算例验证了算法的有效性。最后，采用多组算例分析了多车型和差异化服务时间对运营成本的影响。实验结果表明，该模型有助于物流企业提高人员、物流车辆、服务时间等资源的利用效率，降低运营成本。     

A multi-objective vehicle routing and scheduling problem with uncertainty in customers’ request and priority

In this paper, a multi-objective vehicle routing and scheduling problem with uncertainty in priority and request of customers is presented. In the proposed model, a set of dynamic requests is received over time, and the planner does not have any information regarding their location and size until they arrive. Moreover, the routing model aims to satisfy different customers according to their specific time windows which were predefined by an expert as (being very important, important, casual or unimportant). This paper uses the proposed model as a multi-objective problem where the total required number of vehicles, the total distance travelled and the waiting time imposed on vehicles are minimized, and the total customers’ satisfaction for service is maximized. An efficient framework for solving this model is designed and its performance is evaluated in different steps for various test problems generalized from Solomon’s VRPTW benchmark problems. The various heuristics and improvement concepts incorporate local exploitation in the evolutionary search, and the concept of Pareto optimality for the multi-objective optimization is used in the proposed procedure. The computational experiments on data sets illustrate the efficiency and effectiveness of the proposed approach.     

Ant Colony System for a Dynamic Vehicle Routing Problem

An aboundant literature on vehicle routing problems is available. However, most of the work deals with static problems, where all data are known in advance, i.e. before the optimization has started. The technological advances of the last few years give rise to a new class of problems, namely the dynamic vehicle routing problems, where new orders are received as time progresses and must be dynamically incorporated into an evolving schedule. In this paper a dynamic vehicle routing problem is examined and a solving strategy, based on the Ant Colony System paradigm, is proposed. Some new public domain benchmark problems are defined, and the algorithm we propose is tested on them. Finally, the method we present is applied to a realistic case study, set up in the city of Lugano (Switzerland).     

有时间窗车辆路径问题的模型及其改进模拟退火算法研究

论文在对有时间窗车辆路径问题进行描述的基础上,建立了该问题的基于直观描述的数学模型.论文还根据有时间窗车辆路径问题的特点构造了求解该问题的改进模拟退火算法,并进行了实验计算.计算结果表明,用本文设计的改进模拟退火算法求解有时间窗车辆路径问题,不仅可以取得很好的计算结果,而且算法的计算效率较高,收敛速度较快,计算结果也较稳定.     

越库配送下考虑时空距离的库门分配与车辆调度优化

针对越库配送下考虑时空距离的库门分配与车辆路径问题,建立以车辆派遣成本、运输成本、时间惩罚成本、越库内部操作成本总和最小化为目标的库门分配与车辆路径优化模型。根据问题的特征设计改进的自适应遗传算法,并根据时空距离生成初始解。通过对不同规模的算例进行对比和分析,验证了模型的正确性和算法的有效性,结果表明,所得出的库门分配和车辆调度优化方案可以有效降低越库配送中心的运营成本。研究成果拓展和丰富了越库配送下的车辆路径问题研究,能为物流企业优化配送方案提供理论依据。