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.     

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.     

论如何提高机关事业单位车辆调度管理的效益

伴随着我国社会经济的发展,车辆成为人们出行的必备工具。机关事业单位作为服务于人民的职能部门,近年来在配备车辆资源,优化调度管理方面进行了一系列的调整。本文从分析机关事业单位车辆调度管理的特征出发,探讨了其中存在的问题;进而提出了优化与提高机关事业单位车辆管理效益的对策措施。     

模糊信息动态车辆调度优化问题研究

针对车辆调度中的模糊信息问题,以车辆模糊行驶时间以及顾客模糊预约时间为模糊信息参量,采用细分顾客类别以吸收配送者知识系统的方法,分别以物流企业效用最大化和顾客效用最大化两种决策目标构建了2类模糊信息动态车辆调度优化模型,并给出了求解该类问题的蚁群算法.仿真试验分析了决策参数的变化对2类模型计算结果的影响,并给出了相关参数制定的依据.     

危险品物流运输中的多目标车辆调度优化问题

综合考虑危险品物流运输的安全性和经济性,以运输总成本、车辆总数、人口密集区经过数、限行区域数为目标建立了一个多目标优化模型。针对模型,设计了一种改进的遗传算法来求解问题。     

突发事件应急医疗物资调度中的车辆路径问题

传统的车辆路径问题(VRP)是为车辆设计将物资从仓库运送到各个需求客户的路线,使得总的运输费用(或时间)最小.在本文中,我们更关心的是使得未满足的需求量和总的物资延误时间最小.这个模型的一个非常重要的应用就是当大规模突发事件发生以后如何有效的将应急医疗物资运送到各个医疗单位,例如自然灾难,恐怖袭击之后,各个医院的医疗物资有限,需要从应急中心调集所需物资,在这种情况下,从应急中心分发应急物资过程中的运输费用就不再是最主要的考查因素,而更重要的是考虑物资到达医院的时间以及到达量,因为这两个因素直接与病人生命息息相关.本文中我们将建立一个新的大规模突发事件下的车辆路径问题模型,然后给这个模型设计出了一个快速有效的多项式时间算法,并通过计算机模拟案例说明了算法是行之有效的.     

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。     

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.     

多车型车辆路径问题的量子遗传算法研究

本文在分析现有文献中多车型车辆路径问题中车辆使用优先原则的基础上,将车辆使用费用分为固定费用和油耗费用,并建立以配送总费用最小为优化目标的数学模型。设计量子遗传算法对模型进行求解,采用量子比特位设计染色体结构,改进遗传算法中交叉与变异算子,避免优秀基因不被破坏,设计快速寻优机制与最优保留机制,增强的求解效率。最后,结合算例对模型和算法进行了检验与分析。     

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。     

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.     

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。     

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。     

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。     

随机旅行时间局内车辆路径问题的模型及其算法

人们在生活中会经常遇到随机旅行时间的局内车辆路径问题,如现实物流配送中的交通堵塞现象.文章在Laporte等的研究基础上,提出了一个考虑堵塞点动态产生、一个个遇到,堵塞时间为随机变量的模型,并构造了求解该模型的算法.     

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。