求解复杂有时间窗装卸货问题的遗传算法

有时间窗装卸货问题是为一个车队安排最优的服务路径以满足客户的运输需求,每个客户的装卸货任务由一辆车完成,即在该客户的装货点装载一定数量的货物后运往该客户的卸货点,所有任务的完成必须满足车辆的容量约束、行程约束和客户装卸货点的时间窗约束。从多车库、多货物类型和满载三个方面对一般有时间窗装卸问题(PDPTW)进行了扩展,提出一种解决复杂PDPTW问题的遗传算法,实验结果表明,该算法能有效解决复杂PDPTW问题,并取得较好的优化结果。

多车辆有时间窗约束的装卸货问题插入启发式算法

研究了多车辆有时间窗口约束的装卸货问题(m-PDPTw)的路径构造的常用算法--插入启发式算法.分析了插入算法中会影响解质量的因素,提出几个判据指导插入过程.在Solomon的VRPTW插入算法的基础上提出了改进的PDPTW插入算法.算例表明,改进的插入算法克服了简单插入算法的缺点,大大提高了解的质量.

多约束条件的车辆装卸算法

多约束条件的有时间窗装卸货问题(PDPTW),由于它具有非确定型的多项式算法(NP)特性,求取精确解很难.通过引入“虚拟车辆”,以缩短线路的总时间成本为准,讨论了在复杂约束条件下车辆的多轮次分派问题,以求取最佳的线路车辆组合和得到最多的配送订单.并设计了以Clarke-Wright(C-W)节约启发式算法为基础的混合算法,求取近似解,最后根据算法的特征,提出了改进程序运行速度的方法.

复杂PDPTW问题的插入启发式算法

讨论了多车库、多货物类型且有最大工作时间约束的复杂有时间窗装卸货问题(PDPTW)，给出了解决此类问题的插入启发式算法、对复杂条件的特殊处理方法以及提高解的质量的处理技巧。算例表明此算法能快速有效地处理复杂PDPTW问题。