大区域物流配送中车辆路径选择的GIS研究

区域物流配送中车辆线路选择问题(VRP),就是最短路径的选择问题。在大区域的物流配送过程中,影响车辆最短路径选择的主要是公路网络中的交通流量和公路网络的可行路径。本文讨论了基于交通流量变化的VRP的分配模型。研究了交通流量、车速和公路技术等级之间的关系。提出用路段的技术等级作为最短路径选择的路阻权重。试验表明基于公路技术等级路段权重信息的最优路径搜索与单纯从道路长度考虑的最短路径分析相比,显然更实用也更具有实际意义。

求解带容量约束车辆路径问题的改进遗传算法

为解决传统遗传算法求解带容量约束的车辆路径问题时收敛速度慢和局部搜索能力差的问题,对传统遗传算法提出一种改进策略。使用基于贪婪策略的启发式交叉算子加强算法接近最优解的能力,加快算法收敛速度,在变异操作中,引入最近邻搜索算子,缩小基因变异范围,使用单点局部插入算子提高算法的局部优化能力。采用精英选择和轮盘赌法结合的选择策略,保持种群多样性以加强算法的全局搜索能力。实例计算测试表明,与传统遗传算法相比,所提算法求解平均偏差降低了70.25%,求解时间减少了87.41%;与ALNS和AGGWOA算法相比,有更高的求解质量和更好的稳定性。

时变路网下VRP准时路径的选择

基于节约里程法求解多回路运输问题(VRP),得到了在时变路网下要求准时性高的路径选择问题.考虑时变路网中顺畅和拥堵概率,路径最短不一定用时最少,通过实例对距离、时间、费用等因素进行分析、拟合,对比了不同因素下路径选择和时限内的准时稳定性等情况.结果表明,优化后的配送路径可以保证配送的稳定性.

易爆品运输车辆中的路径选择模型仿真

易爆品运输车辆必须选择最优路线模型,以保证运输安全。易爆品运输过程中,不但需要考虑运输成本和运输的线路,还需要考虑运输风险的因素。传统的路线选择模型仅仅以成本分析为基础,没有加入易爆品运输的风险因素,路线选择存在较大缺失。提出采用粒子群离散变换算法的易爆品运输车辆路径选择方法。根据最小二乘法相关原理,计算运输路径危险环境函数,获取危险程度拟合曲线,根据该函数得到运输路径中的危险程度。根据最小危害路径选择的目标函数,对所有的待优化变量进行二进制编码,并针对编码结果进行离散化变换,实现易爆品运输车辆路径的选择。实验结果表明,利用改进算法进行易爆品运输车辆路径选择,降低了路径协同误差和路径选择误差。

基于经验加权吸引模型的车辆路径选择博弈研究

交通诱导成为解决城市交通拥堵问题的关键,驾驶员在接受诱导信息时如何选择值得研究。基于经历加权吸引学习理论,综合考虑自身历史经验及对其他驾驶员策略选择形成的信念,将驾驶员视为有限理性的参与者,建立交通诱导模型。通过博弈论研究驾驶员路径选择过程;并通过仿真分析路网流量、初始接受比例变化对驾驶员路径选择产生的影响,为诱导信息的发布提供指导,缓解城市交通压力。

车辆路径问题的连接点选择节约算法

为了深入研究车辆路径问题中节约算法的应用,通过具体数据比较与分析了传统CW算法和改进后的分割节约算法得出的配送方案.发现针对C-W算法下运输车辆数目已经最优的情况,允许分割配送的节约算法反而增加了配送里程,路径交叉的情况却没有得到改善,因此此方法不再适用.因此,基于传统Clarke-Wright节约算法,对连接点进行选择来解决这一问题.通过matlab7.0对具体的实例进行了对比计算,用专业的制图和数据分析软件Origin Pro 8.0画出配送路径图.结果表明,对连接点选择进行优化的节约算法不仅避免了路线交叉,且计算结果优于传统节约法.

车辆路径问题(VRP)的一个启发式算法

提出了一个基于分区扫描方法和禁忌算法的车辆路径问题的启发式算法,并用一个例子说明其应用.

城市路网应急车辆路径选择模型研究

针对城市路网各类突发事件频繁发生,如何在事件发生之后,找到一条应急车辆行驶的最优路径,对于降低事故的危害程度起着至关重要的作用。文章在综合考虑影响应急救援路径选择多个因素的基础上,从交通状态性和安全性两方面对应急车辆的路径进行了分析,并利用TOPSIS算法构建了应急车辆的多目标最优路径选择模型,最后采用改进的蚁群系统算法对该模型进行求解。相关的案例结果显示,所研究的路径选择模型可以使应急车辆有效避开拥堵路段,在途行程时间减少8.33%。

基于改进蚁群算法的车辆路径选择研究

给出了考虑软时间窗的物流配送车辆路径选择(VRP)模型,提出了一种改进的蚁群算法来求VRP模型的近似最优解。为了以最少的计算时间得出VRP问题的近似最优解,首先用贪婪算法产生初始蚁群,然后通过蚁群算法的评价、信息素释放、蚂蚁移动、信息素消散、判断收敛的循环过程对初始解进行优化。实践表明,在求解软时间窗物流配送车辆路径选择问题方面,改进蚁群算法具有更好的收敛性。该算法算法是求解VRP问题的较好方案。

物流车辆路径选择中的交通状态预测方法研究

以道路服务水平作为反映交通状态的效率指标,通过大量的交通历史数据分析,研究了交通状态预测分模态的ARIMA模型,并进行了实验分析。实验结果表明,该模型能够准确的预测交通状态,并为优化配置物流车辆的路径选择提供有益的参考。

外部承运人可供选择的车辆路径问题的研究

在协同物流的大趋势下,协同运输已成为了一种非常重要的运输方式。协同运输主要包括联盟内个体的自身资源整合以及联盟内各个企业的协同合作。在多个企业进行合作时,为了节约成本,可以有选择地将顾客委托给外部车场进行服务,这就是外部承运人可供选择下的车辆路径问题。目前,该问题的研究比较少.本文对外部承运人可供选择的车辆路径问题进行了分析研究,建立了该问题的数学模型并利用粒子群算法进行了求解。

“双成本”视阈下双向物流车辆路径选择问题研究

在运输中汽车尾气造成的环境污染越来越严重,在传统路径研究中由于正逆向物流分离,其路径优化结果不能满足低碳化社会的需要。在传统路径研究的基础上,增加"同时取送"、"环境成本"约束条件,建立"双成本"视阈下双向物流车辆路径选择模型并设计相应的遗传算法,通过案例证明模型和算法的有效性和可行性。结果分析表明,综合考虑环境成本和运输成本的车辆路径问题在有效降低物流成本的同时,能实现绿色物流。

蚁群算法在车辆路径选择上的应用

改革开放几十年以来,人均收入大大提高,汽车由原来的奢侈品变成了生活必需品,但由此带来的交通问题也日益严重,如何选择车辆路径成为一个热点问题。本文运用蚁群算法的基本原理,结合车辆路径的特点,简要介绍了蚁群算法在车辆路径选择中的具体应用。

带订单选择车辆路径问题的模型与算法

共同配送能够有效提高物流资源利用率,降低物流成本,在此环境下,本文提出了一种带订单选择的车辆路径问题.运输企业可以将运输订单委托给合作企业或者接受合作企业发布的订单,需要同时进行订单选择和车辆路径优化.针对该问题,以最大化企业经济效益为优化目标,建立混合整数规划模型.针对此NP-Hard问题设计了遗传算法进行求解,提出了对该问题染色体编码的一种精确分割算法以得到可行解的结构.本文构造了不同规模的算例,使用Matlab进行数值实验.结果表明,运输企业通过订单的双向委托,能够有效减小车辆行驶距离的同时提高企业的经济效益,为共同配送系统中的个体行为分析提供了理论基础.

基于交通干预的城市救援车辆路径选择研究

城市的快速发展给应急救援车辆的安全性、及时性、可靠性提出了较高的要求。通过分析救援车辆的优先性通行特性,将交通干预措施引入救援车辆路径研究中,分析了道路应急保障服务水平和救援车辆通行保障决策影响因素,建立了基于交通干预的城市救援车辆路径选择模型。

商贸物流城市配送车辆路径问题目标选择策略——基于时间与距离参数的实证分析

车辆路线问题具有广泛的应用性和重大的经济价值,一直受到国内外学者的普遍关注。本文考虑城市交通拥堵普遍存在的现实情况,打破已有研究中“距离与时间正相关”的理论假设,受基于时间竞争的现代战略思维启发,提出总时间最少方案优于总距离最短方案的可能,以总时间最少为目标构建车辆路径问题模型;通过采集实例小样本数据应用精确算法对问题求解,实证证明了总时间最少方案优于总距离最短方案的假设,为商贸物流企业制定合理的城市配送车辆路径问题目标选择策略提供了参考依据。

基于强化学习理论的车辆路径选择过程研究

为了有效缓解交通拥堵,研究驾驶员路径选择过程中的学习机制,建立了基于强化学习理论的交通诱导模型,利用MATLAB仿真驾驶员路径选择过程,并对比分析基于无诱导信息条件下驾驶员路径选择过程,仿真表明:发布诱导信息比不发布诱导信息效果好,诱导信息发布的有效性得到验证;管理者应将诱导信息的可信度提高至50%~60%,诱导信息能被充分利用,且不会导致拥堵漂移,路网流量均衡分布,能够有效缓解交通拥堵。

动态交通下车辆路径选择行为综述

车辆在城市道路上的路径选择行为是每个驾驶员都要面临的问题,对其选择行为规律的认识和模型的研究,能够更好的预测城市交通流的分布和变化规律,有助于缓解城市交通问题。本文介绍了路径选择行为的定义,并对城市交通中车辆路径选择行为的相关研究成果进行了归纳、整理,为改善城市交通管理提供了理论基础。

车辆出行路径选择影响因素分析及高速营销策略研究

高速公路是我国公路网的重要组成部分,是全国公路运输的主干。目前,我国高速公路仍然是收费公路,高速公路在具有公共物品属性同时还具有商品属性,如何在兼顾公共属性的同时,提高经济效益,是高速管理部门需要重点考虑的问题。本文从影响车辆路径选择的因素出发,以此为基础提出高速公路营销策略。

车辆导航系统中多路径选择算法的研究

路径选择算法是车辆导航系统中的核心内容之一。采用单亲遗传算法求解路径选择子系统中的大规模路网的K最短路问题,并结合实际路网对算法进行了验证。结果表明,该算法能有效的生成多条备选路径供出行者选择,对出行者的路径选择决策以及对路径选择子系统相关技术的研究开发均具有参考价值。