模糊需求信息条件下的实时动态车辆调度问题研究

将传统确定性车辆调度问题扩展为具有模糊特征的模糊车辆调度问题。在对模糊需求信息条件下的车辆调度问题进行简单描述的基础上,阐述了全面、实时地考虑所有可用信息的动态模糊车辆调度问题的求解思路,并通过引入决策者主观偏好和模糊可能性的概念,构建了该问题的数学模型,给出了解决该问题的一种实时启发式算法。最后,在最小化车辆行驶距离的目标下,通过随机模拟方法研究了决策者主观偏好值对最终决策目标的影响作用,并通过与非实时调度的比较验证了实时车辆调度的优越性。     

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。     

具有模糊预约时间的VRP混合遗传算法

在对具有模糊预约时间的多对多货物收发情况下的车辆路径问题进行简单描述的基础上,构建了该问题的多目标数学规划模型,提出了解决该问题的一种基于插入启发式算法、并用修正的推—碰—掷过程进行改进的混合遗传算法,最后,给出了该问题的一个计算实例,并与改进的Solomon插入启发式算法进行了比较.     

模糊需求VRP的一种Sweeping启发式算法

在对具有模糊需求的车辆路径问题(VRPFD)进行简单描述的基础上,结合模糊机会约束规划的基本给出了解决该问题的基本思路,构建了其数学规划模型,并设计了解决该问题的一种Sweeping启发式算法.埽在最小化车辆总行驶距离的目标下,通过随机模拟方法研究了决策者的主观偏好P*对最终决策目标的影响作并给出了P*的合理取值范围.     

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。     

具有同时的配送和回收需求的逆向物流VRP研究

具有同时的配送和回收需求的车辆路径问题(VRPSDP)是逆向物流研究领域中的一个热点和难点.在对具有同时的配送和回收需求的车辆路径问题进行简单描述的基础上,本文建立了该问题的数学规划模型,并设计破了解决该问题的一种混合遗传算法.最后,通过随机模拟以及与其它算法的比较试验,验证了该混合遗传算法的有效性与优越性.     

考虑三维装箱约束的车辆路径问题研究

针对实际物流配送问题的特点,建立考虑三维装箱约束的车辆路径问题模型,提出求解该问题的引导式局部搜索算法。采用改进的模糊遗传算法求解车辆路径问题,提出一种新的模糊逻辑控制器,并采用引导式局部搜索算法求解三维装箱问题。通过计算标准算例检验算法性能,试验结果表明引导式局部搜索算法能够在较短时间内得到质量较高的近似最优解。     

带模糊工作时间窗的多配送中心同时集散货物车辆路径问题

在线资源的特性使得配送车辆采用分时租赁的模式为客户进行服务,配送车辆路径问题呈现多模糊时间窗特性。本文构建了带有模糊工作时间窗的多配送中心同时集散货物车辆路径模型,以最小化配送成本、车辆使用数,最大化服务质量为优化目标。根据客户期望时间窗、硬时间窗、软时间窗,改进了线性梯形隶属度函数表示客户模糊满意度。模型的求解采用自适应大规模邻域搜索算法,通过引入多种群搜索机制和非支配排序操作,加快算法收敛速度、增强算法全局寻优能力。最后,通过算例求解验证模型和改进算法的有效性和优越性。     

震后应急物资配送的模糊动态定位—路径问题

进行震后应急物资配送系统优化是提高其配送绩效的重要手段.从系统集成优化的角度,研究应急物资配送中心定位与配送车辆路径安排的联合决策问题.综合考虑应急物资需求的模糊性、动态性和限制期,震后受损路网的动态恢复状况,不同类型有容量限制的配送车辆,以及物资需求分割配送等特点,以各物资需求点的应急物资运达时间之和最小为目标,采用机会约束规划方法建立了一个模糊动态定位—路径问题优化模型,并设计了一种两阶段启发式算法予以求解.最后,通过算例验证了该模型和算法的可行性及有效性.     

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）。     

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.     

基于模糊时间窗的车辆调度问题研究

基于现实生活中配送企业车辆资源有限和顾客对服务时间要求并非完全刚性的特征,通过时间窗模糊化处理将顾客服务的满意度量化为配送服务开始时间的模糊隶属度函数。在一定满意度下,构建了基于模糊时间窗的车辆调度模型,根据模型的特点,改进了基于客户的染色体编码方式,设定了一种新的约束处理方法,避免了惩罚策略中选取惩罚因子的困难。在算法中用模糊优化程序处理问题的模糊特征,通过对顾客服务时间的局部调整来确定最佳服务时间。最终通过实例验证与原结果比较发现,引用模糊时间窗函数不仅可以降低配送成本,而且有利于节省运力资源。     

装卸一体化的车辆路径问题及基于插入法的新禁忌算法

在日益激烈的市场竞争中,如何在降低成本的同时,让各个顾客尽快收到货物成了现代交通运输物流中一个越来越重要的考虑因素。基于某快递公司的运输实例,本文提出了装卸一体化的车辆路径问题模型,最终优化目标是最小化车辆运输时间和货物到各个顾客的时间的加权和,并给出了一种基于插入法的新禁忌算法,实验结果表明新禁忌算法在显著提高传统禁忌算法计算时间的同时,还能得到理想的成本,并且对节约快递公司的运输成本方面有显著成效。     

不确定条件下不同交货期窗口的Job Shop 调度

研究了具有不同交货期窗口的Job Shop 的提前/ 拖期调度问题,并考虑了处理时间的不确定 性,采用三角模糊数表示处理时间的不确定性,提出了基于遗传算法的求解算法. 仿真实验验证了 算法的有效性.     

The multiple traveling salesman problem: an overview of formulations and solution procedures

The multiple traveling salesman problem (mTSP) is a generalization of the well-known traveling salesman problem (TSP), where more than one salesman is allowed to be used in the solution. Moreover, the characteristics of the mTSP seem more appropriate for real-life applications, and it is also possible to extend the problem to a wide variety of vehicle routing problems (VRPs) by incorporating some additional side constraints. Although there exists a wide body of the literature for the TSP and the VRP, the mTSP has not received the same amount of attention. The purpose of this survey is to review the problem and its practical applications, to highlight some formulations and to describe exact and heuristic solution procedures proposed for this problem.