带时间窗的时间依赖型同时取送货车辆路径问题研究

针对带时间窗的时间依赖型同时取送货车辆路径问题(Time Dependent Vehicle Routing Problem with Simultaneous Pickup-Delivery and Time Windows,TDVRPSPDTW),本文建立以车辆固定成本、驾驶员成本、燃油消耗及碳排放成本之和为优化目标的数学模型;并在传统蚁群算法的基础上,利用节约启发式构造初始解初始化信息素,改进状态转移规则,引入局部搜索策略,提出一种带自适应大邻域搜索的混合蚁群算法(Ant Colony Optimization with Adaptive Large Neighborhood Search,ACO-ALNS)进行求解;最后,分别选取基准问题算例和改编生成TDVRPSPDTW算例进行实验。实验结果表明:本文提出的ACO-ALNS算法可有效解决TDVRPSPDTW的基准问题;相较于模拟退火算法和带局部搜索的蚁群算法,本文算法求解得到的总配送成本最优值平均分别改善7.56%和2.90%;另外,相比于仅考虑碳排放或配送时间的模型,本文所构建的模型综合多种因素,总配送成本平均分别降低4.38%和3.18%,可有效提高物流企业的经济效益。

深度强化学习Memetic算法求解取送货车辆路径问题

带时间窗约束的同时取送货车辆路径问题(VRPSPDTW)是NP难问题,属于约束较复杂的车辆路径问题,在现代物流中有广泛应用。提出深度强化学习Memetic算法求解该问题,将Memetic算法求解VRPSPDTW问题中的大邻域搜索过程建模成马尔可夫决策过程,构建编码器-解码器架构的深度神经网络模型完成大邻域搜索中的移除操作。编码器对当前解中各结点的个体特征和位置特征进行信息交互,解码器输出需要移除的结点,设计了非自回归和自回归两种网络结构,采用强化学习算法训练神经网络模型。设计了混合策略,将人工设计的启发式策略与深度强化学习到的策略相结合,以提高寻优能力。实验结果显示提出的算法具有更强的跳出局部最优的能力,能在有效的时间内获得比对比算法更优的解,特别是在大规模问题上。最后,对提出算法的新组件进行了消融实验,证明了算法的有效性。

同时取送货车辆路径问题的改进粒子群优化算法

同时取送货车辆路径问题(VRPSDP)是指车辆在服务过程中,对顾客同时进行取货和送货服务,针对这类问题,提出一种改进的粒子群优化算法。通过惯性权重的更新和路径链接更新策略有效地扩大算法的搜索空间,从而改进了算法的性能。另外,采用邻域搜索扩大策略(ENS)加快了算法的搜索速度。最后,应用所提出的改进的粒子群优化算法求解了两类同时取送货的车辆路径问题的算例。结果表明,该算法与经典的求解结果相比较,取得了比较好的计算结果,表明该算法是求解同时取送货车辆路径问题的有效工具。

同时取送货车辆路径问题的改进人工鱼群算法

该文在建立同时送取货车辆路径问题数学模型基础上,针对车辆负载波动性的特点,构造相应的人工鱼群算法的四元个体模型;利用动态设置视野范围、邻域搜索方法改进人工鱼群算法的觅食和追尾操作行为,仿真算例证明改进人工鱼群算法能快速收敛得到较优解,具有较强工程应用价值。

多目标同时取送货车辆路径问题的改进蚁群算法

为使同时取送货车辆路径问题(vehicle routing problem with simultaneous pickup and delivery, VRPSPD)的运输成本和各路径间最大长度差最小化,建立同时考虑车辆容量和距离约束的VRPSPD双目标模型,通过软件测试验证了模型准确性.针对问题的特点构造一个嵌入禁忌表、且具有贪婪转移准则的多目标蚁群算法,对蚂蚁产生的解执行多目标迭代局部搜索程序,以在多个邻域上优化该解或产生新的Pareto解.采用响应曲面法拟合算法参数对目标值影响的数学关系,确定最优参数组合.用该算法求得文献中12组Solomon算例的Pareto解集,并以绝对偏向最小化总成本的解与文献中仅最小化总成本的几种算法的计算结果进行比较,结果表明算法可求得权衡各目标且使单一目标近似最优的Pareto解.

超启发式分布估计算法求解带软时间窗的同时取送货车辆路径问题

本文针对带软时间窗的同时取送货车辆路径问题(VRPSPDSTW),以最小化车辆行驶总里程和最大化服务准时率为优化目标,提出一种超启发式分布估计算法(HHEDA)进行求解.全局搜索阶段,首先,提出3种启发式规则生成初始个体,以确保初始种群的质量和分散性;其次,根据问题特点,构造3个概率矩阵分别学习和积累优质解的排序信息、客户间的距离信息和捆绑信息,并通过采样概率矩阵生成新个体,以增强算法全局搜索发现解空间中优质区域的能力.局部搜索阶段,将11种邻域操作组成备选集合,进而设计学习型超启发式局部搜索(LHHLS),用于动态选择备选集合中的部分邻域操作构成多种新的有效启发式算法,以执行对解空间中优质区域的深入搜索.最后,仿真实验和算法比较验证了HHEDA的有效性.

考虑订单取件时间和柔性时间窗的取送货车辆路径问题

研究了同城配送中考虑订单取货时间和柔性时间窗的取送货车辆路径问题,考虑同城配送中订单起终点,订单取货时间和订单配送的柔性时间窗,车容量限制等因素。首先构建以配送成本与超时惩罚成本之和最小化为目标的混合整数线性模型。其次,设计了含多种有效不等式及其对应分离算法的改进分支切割算法对该模型进行精确求解。最后通过实验测试分析了不等式的性能,验证了算法的有效性,实验表明适当的减少车辆数和增大装载能力能够有效的减少成本。

基于狼群算法的同时取送货模糊绿色车辆路径问题

文章提出了带模糊需求的同时取送货绿色车辆路径问题,并将碳排放作为优化目标,建立了相应的模糊规划模型。然后给出了解决问题的狼群算法,定义了人工狼的游走行为、召唤行为、围攻行为。最后通过仿真实验,验证了该算法的有效性,并将其与其他算法进行了对比,分析了决策者主观偏好值的变化对目标值的影响。

基于时间满意度的O2O外卖配送路径优化问题研究

本文在分析餐饮O2O外卖客户满意度特点的基础上,基于传统的取送货车辆路径问题模型,提出一个适合餐饮O2O外卖配送的优化模型,并提出了能够有效求解该模型的启发式算法。模型以最大化客户时间满意度为目标,其中客户满意度利用到达客户时间的函数进行刻画。利用调研获取的某外卖平台的某个配送中心的实际数据构造测试算例,通过数值实验,验证了模型和算法的有效性。最后,基于仿真实验结果提出可行的外卖平台改进配送效率和客户满意度的建议。