有时间窗约束非满载车辆调度问题的节约算法

车辆调度问题(Vehicle Routing Problem,简称为VRP)是物流配送中广泛存在的一类问题,VRP属于强NP问题.在建立了带有时间窗的非满载的VRP问题的数学模型基础上,对启发式算法中的节约算法进行改进,设计出带时间窗的非满载的VRP问题的节约算法.通过对8个客户和13个客户算例的具体计算结果分析该算法的性能,研究表明:节约算法具有易于计算机实现,易于调整,方法易行、效果理想等优点,但在客户规模增加,解的空间增加后,其解的精度也随之下降.

带时间窗车辆路径问题的改进节约算法

对节约算法进行了改进,并利用改进的节约算法解决了带时间窗约束的多类型车辆路径问题.首先讨论了带时间窗约束的单类型车辆路径问题,给出其模型,并归纳了几种通过改进传统的节约算法得到的用于求解带有具体约束车辆路径问题的改进节约算法.

一种带有时间窗的非满载VSP的修正C-W节约算法

针对现实中车辆调度存在的时间约束与各配送点的实际问题,采用修正的C-W节约启发式算法求解和分析了带有时间窗约束的非满载车辆优化调度问题。这种算法得到了最优路线,从而在一定程度上达到了总运行费用最少的目标,并且实现了非满载车辆的优化调度。

最小时间窗规则及其在混合遗传算法中的应用

为了研究与优先规则结合的混合遗传算法,提出了最小时间窗规则(STW),设计了采用最小时间窗规则生成初始种群的算法.发现调度结果中时间窗越少和越小,则完工时间就越小.探讨了优先规则应用于遗传算法中在生成初始种群时的完工时间、广义海明距离和完工时间的标准偏差等性能指标.对不同规模基准调度问题的测试结果表明,STW规则在以最小化完工时间为目标的调度中,与其他几种简单规则相比,能产生较好的调度效果.在混合遗传算法中,采用STW规则产生的初始种群整体适应度最高,多样性较好.

一种有时间窗约束的非满载车辆调度问题中的启发式算法研究

设计了一种求解有时间窗约束的非满载车辆调度问题的启发式算法,它将路网中各点首先分组,而后又在局部使用了修正后的C-W节约算法进行路线的安排,最后给出一具体实例来展示此算法的原理及解题过程。通过实例可以看出,此种算法简明、易于理解、可操作性强,能够很好地解决有时限非满载的车辆调度问题。

带硬时间窗车辆路线问题的模拟退火算法研究

本文在对带硬时间窗车辆路线问题进行描述的基础上，建立了该问题的数学模型。针对该模型的NP—hard属性，设计了相应的模拟退火算法；即利用改进节约法构造初始可行解，提高了求解速度；路线内和路线间同时进行邻域搜索，避免了算法陷入局部最优；通过恰当地选择技术参数，实现了快速有效地求得问题的满意解。实例仿真测算表明本文提出的算法求得的解质量较高，从而说明了模拟退火算法解决带硬时间窗的车辆路线问题具有一定的有效性和实用价值。

含时间窗的资源调度算法性能分析

数字阵列电子侦察系统的资源管理技术是系统的大脑中枢,直接控制各个分系统的执行,而调度算法是控制系统的核心,对整个系统的工作效率起到关键作用。通过分析影响系统运行性能的几大因素,提出以目标优先级等因素为核心,建立含时间窗的综合优先级自适应算法,实现系统任务调度的合理规划。通过仿真结果分析提出的算法及时间窗对系统任务调度安排的合理性和有效性。

基于混合遗传算法的带时间窗车辆路径优化问题研究

对配送中心来说,物流配送车辆的路径优化(VRP)是物流系统优化的一个关键环节。VRP是典型的NP难问题,遗传算法是一种自适应随机搜索方法,被认为是解决NP难题的途径。针对标准遗传算法局部搜索能力差的缺陷,文中以带时间窗的VRP为研究对象,构造了一种混合遗传算法。该方法在标准遗传算法的基础上引进了扫描-节约操作,充分利用不同的搜索方法,以提高遗传算法的局部搜索能力。

改进蚁群算法优化车辆路径问题的研究

研究采用改进的蚁群算法优化带约束的车辆路径的问题。考虑的约束条件包括路径约束、时间窗约束和容量约束。主要目的是提出一种改进的蚁群算法进行车辆路径优化,构建配送车辆行驶路线,实现配送路线总成本的最小化。从三方面对蚁群算法进行了改进:对参与条件转移概率的候选节点列表进行预处理减少路线构建过程计算的时间复杂度;提出插入式节约算法用于改进蚁群初始配送路线提高寻优精度;基于蚁群系统对信息素更新策略进行改进,加快算法收敛速度。基于Solomon基准数据集,与近年来已取得的研究成果展开对比实验,证明提出的改进算法在提高求解精度和搜索效率方面的有效性,在优化带约束条件的车辆路径问题时的实用性,拓展了蚁群算法的应用领域。

基于改良CW算法求解带时间窗的烘焙食品的配送问题

本文运用一种改良节约法求解带时间窗的烘焙食品运输过程中所产生的VRPTW问题。首先通过引入分割配送的思想计算出分割配送的反应值H,然后根据反应值的大小决定优先分割顺序,最后结果提高了配送里程和装载率,效果良好。

基于改良CW算法求解带时间窗的烘焙食品的配送问题

本文运用一种改良节约法求解带时间窗的烘焙食品运输过程中所产生的VRPTW问题。首先通过引入分割配送的思想计算出分割配送的反应值H,然后根据反应值的大小决定优先分割顺序,最后结果提高了配送里程和装载率,效果良好。

带时间窗约束的配载车辆调度问题研究

运用启发式算法求解带时间窗约束的配载车辆调度问题。借鉴多重旅行商问题的模型结构,建立配载车辆调度模型。通过改进C-K节约算法,在线路连接过程中插入时间窗约束和车辆容量约束的检验子程序,排除不符合约束条件的线路构形,构造求解调度模型的启发式算法。并给出算例,验证调度模型和启发式算法的可行性。

基于改进节约算法的集送货车辆路径优化

针对集送货车辆路径优化问题研究了对C-W节约算法的改进。提出了以集货量和送货量共同作为车辆载重量的约束条件,把时间窗约束转化为里程约束,用里程数来控制客户点的归并、插入和时间窗约束的计算,建立了数学模型,实现了多个目标、约束(里程、带集送货、载重量和时间窗)的路径优化;算法通过实例验证,获得了较好的优化结果。

C-K节约算法在配载车辆调度问题上的应用研究

本文借鉴多重旅行商问题的模型结构,建立配载车辆调度模型。通过改进C-K节约算法,在线路连接过程中插入时间窗约束和车辆容量约束的检验子程序,求解调度模型。研究表明改进C-K节约算法是求解配载车辆调度问题的有效算法。

带有软时间窗约束的车辆调度问题

利用节约式启发算法,在带有硬时间窗约束的车辆调度问题的基础上,提出一种有惩罚机制的求解带有软时间窗约束的车辆调度问题模型及算法.用实例对改进后的算法进行了验证,证明了算法的有效性以及在求解过程中表现出的良好性能.

基于改进节约算法的集送货车辆路径优化

针对集送货车辆路径优化问题研究了对C-W节约算法的改进。提出了以集货量和送货量共同作为车辆载重量的约束条件,把时间窗约束转化为里程约束,用里程数来控制客户点的归并、插入和时间窗约束的计算,建立了数学模型,实现了多个目标、约束(里程、带集送货、载重量和时间窗)的路径优化;算法通过实例验证,获得了较好的优化结果。

供应链物流配送路径优化节约算法改进研究

针对供应链物流配送中的有时间窗约束集送货一体化路径优化问题研究了基于C-W节约算法的改进算法。提出了以集货量和送货量共同作为客户点归并的判断条件,把时间窗约束转化为里程,用里程数来控制客户点的归并、插入和时间窗约束的计算,实现了多个目标(里程、集送货一体、载重、时间窗)的路径优化;算法在实现中对合并点归并位置进行了深入研究,根据归并点的特点和约束条件的不同,进行了分别处理,获得了较好的优化结果。该改进的节约算法有效的减少里程数、用车量,节约了费用、降低了成本。

基于时间窗的改进两阶段AGV路径规划研究

针对自动导引车(AGV)在仓储物流搬运系统中的路径冲突问题,提出了一种基于时间窗的改进两阶段动态路径规划方法。对原有两阶段路径规划方法进行改进,在离线情况下,将时间窗原理和Dijkstra算法相结合,顺序规划出各个AGV的路径,采用改变AGV优先级的方法在线进行路径动态规划。通过仿真实验证明了改进后算法可以减少冲突的概率,有效地避免了AGV之间的碰撞,不仅具有很好的鲁棒性和柔性,而且可以提高系统效率。

基于启发式带时间窗的车辆路径规划问题求解

车辆路径规划问题广泛地存在于现代物流行业中,该问题属于NP难的组合优化问题.随着客户需求的多样化、道路限行等因素的影响,该问题变得更加的复杂,采用传统的组合优化方法和运筹学方法往往难以求解.本文对一类常见的带时间窗的车辆路径规划问题进行了研究,根据时间窗参数来调整客户的优先级,以减少车辆的等待时间,由此改进了几个常见的启发式算法,并对56个常见的车辆路径规划问题进行了测试,实验结果表明,改进的节约算法在带容量约束的车辆路径问题中效果较好,改进的插入法则在带时间窗的车辆路径问题中具有优越性,另外,改进的启发式算法在4个测试用例上使用更多车辆时可使总路程优于已知最优值.

基于节约算法的港口集装箱运输路径优化研究

近年来,"一带一路"倡议推动了港口集装箱海运业务的迅速增长,同时也给港口集装箱的仓储量和运输成本施加了压力。本文以集装箱运输总成本最小化为目标函数,基于客户满意度探究港口集装箱的出港运输优化路径,并以舟山-宁波北仑港口某集装箱物流运输为例,建立结合实际的VRP数学模型,运用节约算法讨论不同情况下的运输路径优化,对比分析最佳运输路径,降低港口集装箱运输总成本。