随机需求多车辆路径问题的重优化算法

针对随机需求的多车辆路径问题(MVRPSD),提出了一种简单有效的重优化新算法.该算法先用预优化策略给出一个预优化的单车辆路径,然后重复使用 rollout 算法对该路径进行进一步优化,将其划分为满足约束条件的多条子路径,不仅能满足实际需求,而且极大提高了优化性能.与现行方法对比实验结果表明,本算法可以对多车辆路径更为合理的优化,明显减少行驶费用,是求解随机需求的多车辆路径问题的一种有效算法.

基于Windows Azure平台实时解决煤炭物流车辆路径问题的云服务

提出使用云服务来实时解决具有随机需求的煤炭物流运输中的车辆路径问题(VRPSD)。客户可以通过互联网HTTP协议来访问云服务,云服务能通过客户提供模拟参数来建立计算任务。采用的算法是使用安全库存和模拟解决具有随机需求的车辆路径问题,建立云服务,在Windows Azure平台下并行地运行该算法,由于所有的任务都是在Worker结点上并行计算的,因而能够实时地满足客户的需求。