具有硬时间窗口约束下同时收发的车辆路径问题(vehicle routing problem with simultaneous pick-up and delivery with hard time windows,VRPSPD with Hard TW)是将产品配送和废物回收统一进行优化的问题。本文研究了一个中心仓库,多...具有硬时间窗口约束下同时收发的车辆路径问题(vehicle routing problem with simultaneous pick-up and delivery with hard time windows,VRPSPD with Hard TW)是将产品配送和废物回收统一进行优化的问题。本文研究了一个中心仓库,多台车辆向具有配送需求和回收需求的客户提供服务,客户存在硬时间窗口要求的车辆运输问题。该问题中,客户的配送需求和回收需求必须同时获得满足,即客户仅允许被访问一次,且需求不可分割,只能由一台车辆提供服务。且客户的硬时间窗口要求必须获得满足。首先将修正后的旅程分割方法应用于硬时间窗口约束下的VRPSPD问题初始解的获得,并利用响应性禁忌搜索算法框架,结合基于多种领域的可变式搜索方法,给出一启发式算法。计算机实验结果表明,该启发式算法在求解VRPSPD with hard TW上是有效的。展开更多
随着电子商务的蓬勃发展,海量客户需求和高频率、多品种、小批量的订单特性为订单拣选业务带来巨大挑战。在物流智能化的趋势下,大量电商企业采用移动机器人拣货系统(Robotic Mobile Fulfillment System,RMFS)进行订单拣选。订单分配和...随着电子商务的蓬勃发展,海量客户需求和高频率、多品种、小批量的订单特性为订单拣选业务带来巨大挑战。在物流智能化的趋势下,大量电商企业采用移动机器人拣货系统(Robotic Mobile Fulfillment System,RMFS)进行订单拣选。订单分配和拣选路径规划是影响仓库订单拣选效率的关键决策。为了提高电商RMFS系统拣选效率,降低仓库运营成本,基于电商企业多订单、多货架、多拣选站下的拣选业务场景,以最小化机器人负载距离为目标,构建订单分配与路径规划联合优化模型,设计两阶段的A*算法和自适应大领域搜索算法(Adaptive Large Neighborhood Search,ALNS),在ALNS算法原有框架的基础上提出新的移除和修复算子以适应订单分配问题,并针对30个不同规模算例进行计算分析。计算结果表明,所提出的优化方法收敛快、性能稳定,能够有效缩短机器人行走距离,相比先到先拣选策略最大可缩短47.6%的机器人负载距离。同时,也可在更短时间内获得与CPLEX求解质量相近的解。尤其是当订单数量增长时,相比CPLEX具有突出时间优势,可以实现电商仓储资源的合理调度和配置,从而为电商企业仓储智能化提供有效决策指导。展开更多
针对带时间窗的车辆路径问题(Vehicle Routing Problems with Time Windows, VRPTW),提出一种混合大规模领域搜索的改进蜣螂优化算法(Improved Dung Beetle Optimization of ALNS, ALSN-IDBO)进行求解。本文主要的改进点为:1) 设计新的...针对带时间窗的车辆路径问题(Vehicle Routing Problems with Time Windows, VRPTW),提出一种混合大规模领域搜索的改进蜣螂优化算法(Improved Dung Beetle Optimization of ALNS, ALSN-IDBO)进行求解。本文主要的改进点为:1) 设计新的编码解码方式实现连续蜣螂位置向量向离散客户序列的转化;2) 对于蜣螂优化算法的初始化采用随机、贪婪、最邻近而策略;3) 在ALNS中设计了3个移除算子和3个重插算子;4) 在传统的DBO中针对繁育的蜣螂和小蜣螂分别改进为螺旋搜索策略和三角游走策略。通过在标准Solomon数据集的部分算例进行实验,将本文算法与GA、DBO、ALNS算法进行对比,实验结果表明,本文所提出的混合大规模领域搜索的改进蜣螂优化算法能找到更好的解,并且寻优能力和稳定性均优于对比算法。展开更多
文摘为了揭示和改进标准的dropout,使用变领域搜索算法(Variable Neighborhood Search,VNS)的思想提出一种新的解释,将dropout看作是一种特殊的变领域搜索算法,训练不同的网络相当于在变化领域搜索最优解。同时提出一种新的正则化方法:dropoutVNS (Dropout Method Based On Variable Neighborhood Search)。DropoutVNS的核心思想是改变dropout切换网络的策略,将完全随机切换转变为稳定时再切换,以改善标准的dropout。在三个常用的图像实验集的实验结果表明,dropoutVNS可以减少训练时间,有效提高模型在图像分类上的预测准确率。
文摘具有硬时间窗口约束下同时收发的车辆路径问题(vehicle routing problem with simultaneous pick-up and delivery with hard time windows,VRPSPD with Hard TW)是将产品配送和废物回收统一进行优化的问题。本文研究了一个中心仓库,多台车辆向具有配送需求和回收需求的客户提供服务,客户存在硬时间窗口要求的车辆运输问题。该问题中,客户的配送需求和回收需求必须同时获得满足,即客户仅允许被访问一次,且需求不可分割,只能由一台车辆提供服务。且客户的硬时间窗口要求必须获得满足。首先将修正后的旅程分割方法应用于硬时间窗口约束下的VRPSPD问题初始解的获得,并利用响应性禁忌搜索算法框架,结合基于多种领域的可变式搜索方法,给出一启发式算法。计算机实验结果表明,该启发式算法在求解VRPSPD with hard TW上是有效的。
文摘随着电子商务的蓬勃发展,海量客户需求和高频率、多品种、小批量的订单特性为订单拣选业务带来巨大挑战。在物流智能化的趋势下,大量电商企业采用移动机器人拣货系统(Robotic Mobile Fulfillment System,RMFS)进行订单拣选。订单分配和拣选路径规划是影响仓库订单拣选效率的关键决策。为了提高电商RMFS系统拣选效率,降低仓库运营成本,基于电商企业多订单、多货架、多拣选站下的拣选业务场景,以最小化机器人负载距离为目标,构建订单分配与路径规划联合优化模型,设计两阶段的A*算法和自适应大领域搜索算法(Adaptive Large Neighborhood Search,ALNS),在ALNS算法原有框架的基础上提出新的移除和修复算子以适应订单分配问题,并针对30个不同规模算例进行计算分析。计算结果表明,所提出的优化方法收敛快、性能稳定,能够有效缩短机器人行走距离,相比先到先拣选策略最大可缩短47.6%的机器人负载距离。同时,也可在更短时间内获得与CPLEX求解质量相近的解。尤其是当订单数量增长时,相比CPLEX具有突出时间优势,可以实现电商仓储资源的合理调度和配置,从而为电商企业仓储智能化提供有效决策指导。