基于同时送取货电动车选址路径问题优化研究

针对电动汽车同时送取货问题,在考虑车辆容量与电量约束情况下,建立以总成本最低为目标的数学模型并通过模拟退火-蚁群算法对模型进行求解。首先,根据实际配送过程中出现的同时送取货约束和时间窗约束建立其选址路径数学模型;其次,通过加入回火操作和高斯变异设计了改进的混合模拟退火-蚁群优化算法对模型求解,并将提出的算法与蚁群算法、禁忌搜索算法以及自适应大领域搜索算法进行对比,证明算法优越性;最后,与送取分离的配送策略进行对比。基于不同规模算例检验算法性能,实验结果表明,提出的算法以及配送策略能得到较低的成本费用。

基于同时送取货多车型二维矩形装箱问题的优化

目的研究同时送取货的二维矩形装箱问题,即在考虑客户的送取需求、货物的尺寸和质量,以及多车型约束下求得车辆待装空间最高平均空间利用率。方法提出含9种适应度值的skyline装箱方案设计改进的混合禁忌搜索–遗传优化算法来求解带同时送取货约束的二维矩形装箱问题。结果通过仿真检验,混合算法使车辆待装空间平均空间利用率达到88.04%,并求得了服务8位客户的同时送取货装箱方案。结论基于带9种适应度值skyline装载方案的混合禁忌搜索–遗传优化算法针对同时送取货模式的二维矩形装箱问题能求得较高的空间利用率,并完善了同时送取货模式在装载方面的研究。