同时取送货车辆路径问题的改进的蚁群算法

提出一种同时取送货车辆路径问题(VRPSDP)改进的蚁群算法。应用该算法求解28个同时取送货的车辆路径问题的benchmark算例,结果表明,该算法能获得16个算例的已知最好解,更新了其中3个已知最好解。最后,对算法的几个性能进行测试,结果进一步表明所提出的算法具有很好的求解性能。

客户请求频繁变动的VRPSDP分时段干扰管理模型

针对客户请求频繁变动对同时送取货车辆路径方案造成的干扰问题,从配送成本和服务时间两方面,对干扰事件造成的车辆路径方案影响进行干扰辨识.结合客户请求变动频繁程度及其特征,以前期短、后期长不等份原则将配送任务期合理划分为若干个时段,以广义总费用偏离最小为目标,构建同时送取货车辆路径问题的分时段干扰管理模型,设计基于改进遗传和禁忌搜索的求解算法,并选用Solomon标准问题库中的数据进行算例验证分析.结果显示:该方案在优化广义总费用偏离方面较之实时干扰管理、增派车辆和全局重调度等方案均有明显降低.