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。     

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.     

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.     

物流配送系统中车辆路径问题仿真优化及其进展

物流配送系统中车辆路径问题的仿真研究是用系统仿真与优化的方法解决车辆路径问题,将车辆路径问题与物流系统仿真优化这两个研究领域相融合.综述了车辆路径问题模型与算法及物流系统仿真与优化国内外的研究成果,分析了这些研究领域存在的主要问题,在此基础上提出了用仿真优化方法求解物流配送系统的车辆路径问题的原理与方法,并通过实例验证了该方法的有效性,为进一步的研究奠定了基础.     

车辆路径问题的模型及算法研究综述

本文在文献[1,2,3,4]的基础上,首先,介绍了车辆路径问题的分类和限制条件;然后,全面综述了国内外关于车辆路径问题的模型及算法研究现状,重点探讨了车辆路径问题的模型构造、求解算法及其适用范围;最后,展望了其研究的前景。     

时间依赖型绿色车辆路径模型及改进蚁群算法

绿色车辆路径规划对物流配送领域的节能减排具有重要的现实意义.针对时间依赖型绿色车辆路径问题(time-dependent green vehicle routing problem,TDGVRP),考虑车辆不同出发时刻对行驶时间的影响,分析车辆时变速度、载重与碳排放率之间的关系,确定基于车辆时变速度和载重的碳排放率度量函数;在此基础上,以车辆油耗和碳排放成本、使用时间成本和固定成本、等待成本与人力成本之和作为目标函数,构建TDGVRP模型,并根据模型特点设计基于路段划分策略的车辆行驶时间计算方法,提出了改进蚁群算法.算例仿真结果表明,构建的模型和提出的算法能合理规划车辆出发时刻,有效规避交通拥堵时间段,降低配送总成本,减少油耗和碳排放.     

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。     

低碳环境下的车辆路径问题及禁忌搜索算法研究

基于节能减排的新视角,本文研究了低碳环境下由第三方提供运输服务的车辆路径问题,在安排车辆路径时,同时考虑了能耗、碳排放和租车费用,而这些费用不仅与距离有关,也与客户点的需求量和车辆速度有关。提出了考虑车辆运量和速度的能耗计算方法,建立了非满载运输方式下的低碳路径模型——LCRP。设计了基于路径划分的禁忌搜索算法RS-TS对问题进行求解,该算法引入了一种新颖的路径编码与解码算法WSS,采用了三种邻域搜索方法。通过基准测试实例验证了算法能有效地找到满意解,并揭示了距离、能耗、行驶时间等参数之间的关系,实验分析表明采用低碳路径安排更加经济环保且选择中低的交通速度更有利于节约能耗和降低碳排放。     

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.     

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。     

多车型确定性动态车辆调配问题

详细地描述了多车型确定性动态车辆调配问题.建立了问题的线性规划模型,鉴于线性模型的缺点,构造一个线性函数来近似目标函数中未来时段部分,从而建立起问题的时空分解模型,把问题从时间和空间上分解为多个单时段单节点问题,并根据单时段单节点问题的特点设计简单的排序求解方法.最后给出了问题的完整求解过程,从而使问题能够得到有效解决.     

运力受扰的多车场车辆调度干扰管理问题研究

为解决物流配送系统中因运输车辆毁坏而产生的干扰问题,基于干扰管理思想提出了解决问题的扰动恢复策略与实施方案。在扰动度量的基础上,设计了多车场车辆调度扰动恢复策略,建立相应的干扰管理模型。针对多车场车辆调度干扰管理问题的特有属性,设计了一系列求解简化策略,有效简化了问题的求解空间。结合干扰管理模型的特点,使用改进的遗传算法进行求解。最后给出了一个算例,其结果证明了干扰管理模型与算法的有效性。     

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.     

Vehicle routing using fixed delivery areas

In this paper we consider the problem of vehicle routing using fixed delivery areas. This is the problem of splitting the area serviced by a depot into a number of separate subareas—a single delivery vehicle being assigned to each subarea to supply all the customers within the subarea. A heuristic algorithm is developed for the problem based upon an initial allocation of customers to subareas followed by customer interchanges in an attempt to improve the subareas. Computational results are presented for a number of test problems drawn from the literature.     

城市交通中车辆择路行为实证研究

随机、时变的交通流分布,偶发的交通事故等因素导致了路径随机的车辆旅行时间,也决定了现实城市交通网络中只存在随机最短路.已有的路径选择研究大都假设人们力求选择最短路,而通过实际调查发现:人们的择路行为依赖出行情景,随出行目的、约束时间、对路径的熟悉程度以及路径的不确定程度而变化.验证了城市交通中人们在不确定环境下的择路行为也符合展望理论.     

Stock Market Reaction to Green Vehicle Innovation

We study the stock market reaction to announcements of global green vehicle innovation over a 14‐year time span (1996–2009) using the event study methodology. We document that the stock market generally reacts positively to automakers' announcements of environmental innovations, consistent with prior research on the wealth effects of innovation announcements. Our results indicate that crucial green product development decisions such as innovation type and market segment choices exert direct influence on a firm's market value. These results hold after controlling for firm size, leverage, profitability, R&D intensity, and oil price changes.     

Vehicle Procurement Policy for Humanitarian Development Programs

This article aims to identify optimal vehicle procurement policies for organizations engaged in humanitarian development programs and to derive general insights on the characteristics of these policies. Toward that end, we follow an inductive approach. First, we study the operations of the International Committee of the Red Cross (ICRC) in three representative countries: Sudan, Afghanistan, and Ethiopia. Using a linear programming (LP) model primed with field data provided by the ICRC, we calculate the optimal vehicle fleet size and compare it with the policies actually implemented. Second, drawing from results of the LP model, we develop a stylized quadratic control model and use it to characterize the general structure of the optimal policy under different demand scenarios and operational constraints. After demonstrating that the results of the control model are consistent with those of the LP model in the specific context analyzed, we discuss the optimal policies and the applicability of the former as a practical tool for strategic asset planning.     

运用延迟时间理论建立汽车维修优化模型

本文在对车队维修现状及维修数据进行分析的基础上,阐述了包括缺陷、故障两个因素的时间延迟模型的概念以及延迟时间建模的原理,提出了检查的时间和次数影响汽车故障的关系,进而建立了汽车维修优化模型.在满足一些假定的检查原则下,这一模型能够确定设备的维修周期等重要维修保养要素.文中最后运用这一优化模型对汽车维修进行了实例研究,得出了优化的汽车维修周期.     

基于需求预测的两级动态配送路径优化研究

针对传统响应式配送难以应对海量动态客户需求的困境,在此提出基于需求预测的两级动态配送路径优化方法。利用历史数据从需求预测、需求聚类和需求配额三个维度,处理电商物流配送过程中的动态需求;建立基于需求预测的单阶段和多阶段两级车辆配送路径优化模型,并针对问题特性利用分支定界算法与CW-禁忌搜索算法生成两个阶段的最优配送路径。最后结合实验案例对模型与算法的有效性进行验证,试验结果表明本文设计方法具有较好的动态场景适应度和客户响应能力。