考虑随机旅行时间与二维装载约束的越库配送车辆路径优化

面向越库配送模式下二维装载和车辆路径联合优化,考虑现实配送过程的不确定性因素,提出考虑随机旅行时间和二维装载约束的越库配送车辆路径问题.基于蒙特卡洛模拟与场景分析方法,建立以运输成本、车辆固定成本以及时间窗期望惩罚成本之和最小化为目标的带修正随机规划模型.继而根据问题特征,设计改进的自适应禁忌搜索算法和基于禁忌搜索的多重排序最佳适应装箱算法进行求解.其中,改进的自适应禁忌搜索算法在禁忌搜索算法的基础上引入自适应机制,对不同邻域算子进行动态选择,并提出基于移除-修复策略的多样性机制以增强算法的寻优能力.数值实验表明,所提出的模型与方法能够有效求解考虑随机旅行时间和二维装载约束的越库配送车辆路径问题,自适应与多样性机制能一定程度上增强算法的全局搜索能力.

考虑重心约束的飞翼车二维装载问题研究

本文研究二维装载约束下带时间窗的飞翼车车辆路径优化问题(2L-CFWVRPTW),建立同时考虑车载重心和飞翼车两侧装载约束的数学模型.针对飞翼车两侧开门的特殊装箱模型,设计devide分厢策略,开发分厢最少开放空间和精英遗传算法相结合的混合启发式算法(EGA-DeLOS),算法中引入重心约束改进装厢适应度函数.经典算例测试结果表明:EGA-DeLOS算法能够解决飞翼车二维装载约束下的车辆路径问题,重心约束能够提高装箱解的适用性,并且能够有效求解2L-CFWVRPTW问题,为使用飞翼车的物流企业提供科学的决策支持.

考虑LIFO约束的2L-CVRP优化

针对精准管控的现代物流需求,为实现二维装载约束下的车辆路径问题(2L-CVRP)求解,分别设计了最少开放空间(LOS)的货物装箱方法与带有回火过程的模拟退火操作(ISA),并开发了ISA-LOS算法。LOS装箱方法通过容器内的剩余开放空间数量与格局状态评价,构造综合适应度,引导货物循环装载。给出了基于Skyline的开放空间生成策略,能够迅速生成放置效果适应度,支撑LOS装箱方法高效运行。考虑车辆载重与装载的双重约束,ISA通过回火过程引入,增强了算法的全局搜索能力,有利于寻优质量的提升。结合不同模块的加速结构与参数设置,完成了整体算法的构建。针对标准算例的对比实验表明,ISA-LOS能够有效求解2|SO|L约束下的2L-CVRP,且运算结果接近于已知文献最优解。同时,算例的寻优过程与装载效果验证了ISA与LOS的有效性,其调度方法能够为相关问题优化提供参考。