有顾客时间窗和发货量变化的车辆调度干扰管理研究

为解决由顾客需求变化引发的物流配送干扰问题,提出基于干扰管理思想构建扰动恢复策略和方案.应用虚拟多车场实现车辆调度扰动恢复问题转化.提出车辆调度扰动恢复策略和扰动度量方法,以作为车辆调度干扰管理建模的基础;分析顾客时间窗和发货量变化造成的扰动并进行辨识.建立相应的干扰管理模型,提出归一化处理办法对VRPTW、MD-VRPTW和MDVRPTW干扰管理问题进行有效兼容;结合干扰管理模型的特点,改进基于顾客的编码表示方法,可以反映出车辆调度扰动恢复策略;根据干扰管理思想,设计遗传算法对干扰管理模型进行求解.给出了一个具有代表性的算例试验结果,算例结果及其分析表明干扰管理模型和遗传算法的有效性.     

有模糊时间窗的车辆调度组合干扰管理研究

研究带有模糊时间窗的车辆调度组合干扰管理模型及其混合遗传算法.采用时间窗模糊化处理方法,定义客户满意度函数,根据干扰管理思想对车辆调度中组合性干扰事件进行分析,从配送路径、配送成本和客户满意度三个方面进行干扰辨识与度量,建立基于模糊时间窗的车辆调度组合干扰管理模型;构造模型求解的混合遗传算法,将最佳客户插入规则与遗传算法结合,同时在算法中嵌入模糊优化程序以处理问题的模糊特征;进行数值实验,实验结果验证了模型与算法的有效性.     

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。     

基于模糊聚类与车辆协作策略的随机车辆路径问题

以多辆车协作的随机车辆路径问题为研究对象,设计了通用的随机车辆路径问题机会约束模型,提出了大规模随机车辆路径问题的车辆协作策略,并基于该策略与模型设计了求解天规模随机车辆路径问题的混合启发式算法,计算实验结果说明了该算法与策略的有效性与实用性.     

基于前景理论的物流配送干扰管理模型研究

针对干扰事件导致物流配送难以顺利实施这一难题,运用干扰管理思想,通过结合行为科学中对人的行为感知的研究方法与运筹学中定量的研究手段,从客户、物流配送运营商、配送业务员三个方面度量物流配送系统的扰动,提出基于前景理论的扰动度量方法,构建字典序的多目标干扰管理模型并采用改进的蚁群算法进行求解.实例结果表明:本文方法比全局重调度方法和局部重调度方法更实用——能够均衡各方的利益,得到的调整方案对系统的扰动更小.     

顾客时间窗变化的多车场车辆调度干扰管理模型研究

为解决物流配送过程中某顾客时间窗变化而导致的物流配送难以按照原计划实现的难题,运用干扰管理方法,针对多车场带时间窗的物流配送车辆路径问题,提出包含顾客配送时间总偏离度、配送总成本、新路径方案与初始路径计划偏差量、最长行驶时间违反总量4个因素的扰动程度度量方法;以顾客时间窗变化这类干扰事件发生时的问题状态为基础,以系统整体扰动最小化为目标,建立问题的目标规划数学模型;针对这一复杂模型,提出基于特定邻域结构及其寻优概率的变邻域搜索算法;最后在标准算例上使用变邻域搜索算法与其他文献算法进行比较分析,结果表明该变邻域搜索算法对于干扰事件发生后的车辆路线重排结果在系统整体扰动程度方面明显优于其他文献的算法.     

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。     

数据驱动环境下考虑多重干扰情境的共享单车重置优化研究

无桩特性给共享单车重置调度带来了全新的问题和挑战，决策者面对的是随机分布在整个区域面上的单车如何调度，这与传统有桩公共自行车的重置有着显著区别。基于此，本文以某品牌共享单车为研究对象，通过分析其运行轨迹数据，界定出共享单车的活跃点（放车点）与非活跃点（收车点）。由于收车点的重置需求会因用户行为影响而不断发生变化，本文结合干扰管理的思想，综合考虑收车点的单车数变化、收车点消失以及新增收车点等干扰情境，建立考虑多重干扰情境的共享单车重置调度多目标优化模型，并设计带精英策略的非支配排序遗传算法对其求解。测试结果表明，本文所构建的模型和求解算法能够快速寻找到问题的帕累托最优解集，可为共享单车的重置调度提供有效的策略建议和决策支持。     

集装箱码头泊位计划干扰恢复多目标模型

研究集装箱码头中干扰事件发生后泊位计划的调整问题,目的是降低干扰事件对集装箱码头作业系统的干扰.基于干扰管理方法,建立泊位计划干扰恢复多目标、多阶段模型,该模型考虑码头不同客户的特点以及多方利益的平衡,从码头作业成本、船舶延误以及计划偏离度三个方面度量系统扰动.为求解模型,提出了基于字典续的求解方法,并利用算例对模型与算法的有效性进行了验证.结果表明:该模型与算法可以有效解决泊位计划调整问题,模型能够考虑各方的利益以及码头各类客户的特点,因此得到的泊位调整方案更科学,同时,模型各目标的重要顺序可根据情况进行调整,实用性与可操作性更高.     

客户时间窗变化的物流配送干扰管理模型——基于行为的视角

针对客户时间窗变化而导致的物流配送难以顺利实施这一难题,运用干扰管理思想,以提高物流配送干扰管理决策过程的科学性为目标,结合行为科学中对人的行为感知的研究方法与运筹学中定量的研究手段,分析客户时间窗变化这类干扰事件对客户、物流配送运营商和配送业务员等受扰主体的影响,研究基于行为的扰动度量方法, 构建客户时间窗变化的字典序多目标干扰管理模型,并给出快速高效的求解方法。实例结果表明:本文方法比已有的全局重调度方法和局部重调度方法更实用--能够均衡各方的利益,获得扰动最小的调整方案。     

同时集散货物的开放式车辆路径问题研究

本文研究了车辆工作时间限制下同时集散货物的多配送中心开放式车辆路径问题,以车辆数和运输里程最小为目标,建立了多目标规划模型,提出了基于拉格朗日松弛技术和禁忌搜索算法的混合求解算法。 该算法首先求出最优解的最大下界,然后采用客户点的分配和调整策略实现解的可行化,其中禁忌搜索引入了4种领域搜索方法,采用了随机变领域搜索方法和重起策略。算例分析表明,该算法能有效地找到满意解,且采用开放式安排路线比闭合式安排路线更加经济合理。     

基于改进模糊遗传算法的混合车辆路径问题

本文建立了多配送中心、多车型、多产品的车辆路径问题的混合数学模型,提出了一种新的模糊遗传算法求解混合车辆路径问题,通过改进的模糊逻辑控制器实现交叉概率和变异概率的动态调整,以加快算法收敛速度并避免算法陷入局部最优解。采用标准算例进行对比,证明模糊遗传算法有较好的计算结果和计算效率,并用模糊遗传算法对混合车辆路径模型进行仿真测试,取得了理想的结果。     

Multi-depot vessel routing problem in a direction dependent wavefield

Considerable research has been done on the vehicle routing problem and its variants; however only limited amount of existing work deals with possible environmental conditions and their effects on the vehicle routes. This paper presents the multiple-depot vehicle routing problem for surface vessels, where the vehicles must traverse a time-invariant direction-dependent medium. Our model captures environmental effects and vessel dynamics on the considered paths. Three heuristic solution methods are developed and tested on simulated scenarios. The first approach exactly solves an approximate formulation of the problem, the second approximately solves an approximate problem formulation, while the third approximately solves the exact problem. Performance of the algorithms are compared to assess the tradeoff between computational cost and quality of the found solutions.     

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。     

带货物权重的车辆路径问题及遗传算法

考虑一个分销中心、多个零售商组成的分销网络系统中具有柔性车辆能力的带货物权重的车辆路径问题.并根据车辆的满载情况采用了不同的运输策略,即单点运输和多点运输方式.在多点运输方式下,与以往诸多研究不同的是,文章建立了一种基于货物权重的VRP模型——WVRP,即在安排车辆线路时每个零售商的货物需求量也作为一个因素考虑,尽可能使车辆优先供货需求量较大的零售商.最后,针对问题的性质,开发了一种基于划分的遗传算法PB-GA对问题进行求解,并与一般遗传算法及常用的启发式算法进行了分析比较.     

车辆路径问题的禁忌搜索算法研究

论文在对车辆路径问题进行简单描述的基础上,通过设计一种新的解的表示方法构造了求解该问题的一种新的禁忌搜索算法,并进行了实验计算。计算结果表明,用本文设计的禁忌搜索算法求解车辆路径问题,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。     

模糊车辆路径问题的一种混合遗传算法

在对模糊车辆路径问题进行简单描述的基础上,通过引入决策者主观偏好值的概念,给出了解决该问题的基本思路,建立了具有模糊特征的车辆路径问题的模糊机会规划模型,提出了求解该问题的一种基于模糊模拟的混合遗传算法。同时,在最小化总行驶距离的目标下,通过随机模拟方法研究了决策者主观偏好值的选择对最终决策目标的影响作用,并给出了其最佳取值范围。     

基于改进蚁群算法的低碳车辆路径问题研究

全球气候恶化危及人类生存环境,物流运输过程中产生的大量温室气体则是祸源之一。本文考虑带有碳排放约束的车辆路径问题（VRP）,以车辆行驶里程最短和碳排放量最小为目标,构建了多目标的VRP非线性规划模型。提出了一种改进的蚁群系统算法对该模型进行求解,算法在更新路径上的蚂蚁信息素时引入了混沌扰动机制,此举能降低算法运行时陷入局部最优解的概率并有效提高算法的适应性。同时,对启发因子、状态转移概率、信息素更新等环节进行了优化设计,提高了最优路径的搜索效率。最后,数值仿真实验证明了该算法的求解表现优于同类研究常用的遗传算法和禁忌搜索算法,具有较强的全局寻优能力。在灵敏性和有效性的保证下,本研究所设计的改进蚁群算法能够较好地处理低碳车辆路径问题（LCVRP）。