考虑随机行驶时间的商贸物流网络设计问题研究

针对商贸物流网络设计问题,以最小化商贸物流网络构建成本为优化目标,同时决策商贸物流各级配送中心的选址与商贸物流车辆的配送路径。在优化过程中考虑物流车辆行驶时间具有随机特性,以各级配送中心建设成本最小化、物流配送成本期望值最小化为目标,构建了多目标规划模型。选用遗传算法提出了设计模型的求解算法并给出了编码设置,物流配送成本计算等关键步骤设计。最后,采取算例验证了模型与算法的有效性。

考虑随机行驶时间的单线路公交时刻表设计优化模型

研究了车辆随机行驶时间情况下的单线路公交时刻表设计问题.考虑了公交运营者主观偏好对最优时刻表设计的影响,建立了以车辆到站时刻偏差和车辆超时行驶时间的权重之和最小为优化目标的随机期望值模型.采用Monte Carlo仿真和不等式约束的方法将该期望值模型转化为线性规划模型,然后使用优化求解器CPLEX求解模型.最后通过一个算例,分别对模型中可用的线路行驶时间参数、晚于时刻表到站时刻偏差的惩罚系数、车辆超时行驶时间的惩罚系数及随机行驶时间的方差进行了灵敏度分析.

随机行驶时间车辆路径问题的模型与算法

车辆路径问题是现有物流管理系统中非常重要的一个方面,许多专家学者对此进行了深入研究.到目前为止,所有这些研究都是针对确定环境下的车辆路径问题或不确定车辆路径问题中具有模糊或随机需求的问题,尚未发现有对随机行驶时间的多类型车辆路径问题进行研究.针对随机信息条件下的多类型车辆路径问题进行了分析,运用不确定规划理论建立了该问题的优化模型,并利用遗传算法对问题进行求解.通过实验证明,该模型及算法对于多类型车辆路径问题具有一定的实用价值.

行驶时间不定条件下动态车队管理问题随机模型及算法

针对动态的车队管理问题中,由于车辆故障、天气条件和交通阻塞等情况所引起的车辆行驶时间具有很大变动性的情况,提出了一个具有随机行驶时间的动态车队管理问题的随机模型。为了求解该问题,将其构造为一个动态规划问题,并基于时间和位置信息,将其分解为多个子问题。在每个子问题中,利用高维状态变量表示随机行驶时间信息,并采用价值函数的近似进行求解。实验结果表明,提出的方法能够得到高质量的解。

行驶时间随机的分批配送车辆路径问题模型与算法

为研究分批配送和等待时间对行驶时间随机的车辆路径问题(VRP)的影响,针对行驶时间随机的分批配送车辆路径问题,在软时间窗下考虑等待时间,建立带修正的随机规划模型;同时设计改进的粒子群优化(PSO)算法进行求解:使用需求点可多次出现的整数编码,设计改进的相对位置索引算法进行解码以解决粒子中出现分批需求点问题;将自适应选择用于速度更新以解决各向量长度不同的问题;将路径重连算法用于位置更新过程以解决粒子在离散空间和连续空间转换时信息丢失的问题,适应允许分批配送的特点。通过对调整的Solomon算例测试,考虑等待时间将造成总费用平均增加约3%,且更倾向于分批配送。分批配送能有效降低总费用(2%)和减少使用的车辆数(0.6);在部分算例,特别是R2类算例中,分批配送能有效降低等待时间,平均降低0.78%。

考虑路段行驶时间不确定的集装箱堆场集卡最短路径优化

集装箱卡车(以下简称为“集卡”)在堆场内的作业是集装箱港口中影响作业效率的重要一环。由于堆场内经常性发生拥堵,集卡在堆场内的行驶时间是不确定的。从以下两个角度来研究该不确定性:第一,集卡在单一路段受到的干扰;第二,相邻路段之间的相关性。综合这两种情况,建立考虑拥堵和路段相关性的可靠最短路径的表示方法,最后提出一个混合整数规划模型对集卡路径进行优化,并使用智能求解算法提高求解效率。结果表明,通过考虑路段拥堵及路段间的相关性而求得的可靠最短路径能够有效减少集卡在堆场内的行驶时间,提高作业效率。

行驶时间和服务时间随机的集配货一体的分批配送车辆路径优化

将铁路物流中心集配货路径问题抽象为行驶时间和服务时间随机的集送货一体的分批配送车辆路径问题进行优化.根据问题特点建立带修正的随机规划模型,对迭代局部搜索算法进行改进,设计允许分批配送的初始解构造算法、局部搜索算法和扰动机制.算例测试证实:分批配送在中等规模和大规模算例中能发挥较好的作用,大部分中等规模和大规模算例都比不允许分批配送时所得到的解更优,部分中等规模和大规模算例车辆数有所减少;配送点数随着算例规模的扩大而增加,但是配送点数占顾客点数的比例却逐步降低;随机因素随机性增加将导致目标函数增大,对分批配送点数的影响不大.

震后应急物资配送的模糊定位-路径问题研究

从系统集成优化的角度研究震后应急物资配送的一种新模糊定位-路径问题(LRP),综合考虑救灾点所在地理位置和地形导致的应急车辆行驶时间的随机性、救灾点应急物资需求量的不确定性与应急物资配送的时间紧迫性,以应急物资总运达时间最短与总配送成本最小为目标,构建一个基于机会约束规划的多目标模糊LRP优化模型,并根据模型的特点设计了一种混合免疫遗传算法予以求解。最后,通过算例验证了本文方法能有效解决震后应急物资配送的模糊多目标LRP,实现了震后应急物流中心定位和应急车辆路径规划的联合决策。