车载可补货无人配送小车配送路径研究

无人配送小车由于不适合长距离运输,可与货车搭配完成“最后一公里”配送任务以增加服务范围,这对车辆路径优化问题提出了新的挑战。针对配送小车数量有限、城市配送货物量大且货车停靠限制的特点,提出无人配送小车可补货的大车-小车路径优化问题,即一辆货车搭载多台无人配送小车,由无人配送小车给客户送货,无人配送小车可在货车处补充货物并执行多行程配送。构建以总配送距离最短为目标的整数规划模型,针对此模型设计混合遗传大邻域搜索算法,在遗传算法基础上增加大邻域搜索算法对个体优化。在算法优化过程中先优化小车路径,再在小车路径基础上优化大车路径。数值实验表明,对于小规模问题,所提算法最多花费CPLEX求解时间的6%便获得最优解;在改造的Solomon数据上,所提算法相对于遗传算法平均有95.5%的计算结果优势,相对于大邻域搜索算法平均有7.2%的计算结果优势,且数据量越大,优势越大。

时变温度下考虑装载策略的多温共配优化研究

为了解决考虑外界温度变化、时间窗约束、装载策略的医药冷链多温共配车辆路径问题,建立了时变温度下考虑二维装载约束和多温层的VRPTW模型。考虑时变温度对热量损失的影响,确定制冷成本的度量函数;对于多温层共配,将有多种温层需求的客户点看作多个距离为零的单种温层需求的客户点集合;为提高装卸效率减少热量损失,改进左下角填充算法中装箱位置点的确定方法,混合遗传算法与大邻域搜索算法,根据模型特征在遗传算法中增加移出和重插入操作,设计改进左下角填充-遗传大邻域搜索算法对模型进行求解。最后结合算例,验证该模型和方法的有效性、正确性。