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A Hybrid Genetic Algorithm for the Traveling Salesman Problem with Pickup and Delivery 被引量:10
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作者 Fang-Geng Zhao Jiang-Sheng Sun +1 位作者 Su-Jian Li Wei-Min Liu 《International Journal of Automation and computing》 EI 2009年第1期97-102,共6页
In this paper, a hybrid genetic algorithm (GA) is proposed for the traveling salesman problem (TSP) with pickup and delivery (TSPPD). In our algorithm, a novel pheromone-based crossover operator is advanced that... In this paper, a hybrid genetic algorithm (GA) is proposed for the traveling salesman problem (TSP) with pickup and delivery (TSPPD). In our algorithm, a novel pheromone-based crossover operator is advanced that utilizes both local and global information to construct offspring. In addition, a local search procedure is integrated into the GA to accelerate convergence. The proposed GA has been tested on benchmark instances, and the computational results show that it gives better convergence than existing heuristics. 展开更多
关键词 Genetic algorithm (GA) pheromone-based crossover local search pickup and delivery traveling salesman problem(TSP).
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Solving Multitrip Pickup and Delivery Problem With Time Windows and Manpower Planning Using Multiobjective Algorithms 被引量:6
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作者 Jiahai Wang Yuyan Sun +1 位作者 Zizhen Zhang Shangce Gao 《IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica》 SCIE EI CSCD 2020年第4期1134-1153,共20页
The multitrip pickup and delivery problem with time windows and manpower planning(MTPDPTW-MP)determines a set of ambulance routes and finds staff assignment for a hospital. It involves different stakeholders with dive... The multitrip pickup and delivery problem with time windows and manpower planning(MTPDPTW-MP)determines a set of ambulance routes and finds staff assignment for a hospital. It involves different stakeholders with diverse interests and objectives. This study firstly introduces a multiobjective MTPDPTW-MP(MO-MTPDPTWMP) with three objectives to better describe the real-world scenario. A multiobjective iterated local search algorithm with adaptive neighborhood selection(MOILS-ANS) is proposed to solve the problem. MOILS-ANS can generate a diverse set of alternative solutions for decision makers to meet their requirements. To better explore the search space, problem-specific neighborhood structures and an adaptive neighborhood selection strategy are carefully designed in MOILS-ANS. Experimental results show that the proposed MOILS-ANS significantly outperforms the other two multiobjective algorithms. Besides, the nature of objective functions and the properties of the problem are analyzed. Finally, the proposed MOILS-ANS is compared with the previous single-objective algorithm and the benefits of multiobjective optimization are discussed. 展开更多
关键词 Adaptive neighborhood selection manpower planning multiobjective optimization multitrip pickup and delivery problem with time windows
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A two-stage heuristic method for vehicle routing problem with split deliveries and pickups 被引量:3
3
作者 Yong WANG Xiao-lei MA +2 位作者 Yun-teng LAO Hai-yan YU Yong LIU 《Journal of Zhejiang University-Science C(Computers and Electronics)》 SCIE EI 2014年第3期200-210,共11页
The vehicle routing problem(VRP) is a well-known combinatorial optimization issue in transportation and logistics network systems. There exist several limitations associated with the traditional VRP. Releasing the res... The vehicle routing problem(VRP) is a well-known combinatorial optimization issue in transportation and logistics network systems. There exist several limitations associated with the traditional VRP. Releasing the restricted conditions of traditional VRP has become a research focus in the past few decades. The vehicle routing problem with split deliveries and pickups(VRPSPDP) is particularly proposed to release the constraints on the visiting times per customer and vehicle capacity, that is, to allow the deliveries and pickups for each customer to be simultaneously split more than once. Few studies have focused on the VRPSPDP problem. In this paper we propose a two-stage heuristic method integrating the initial heuristic algorithm and hybrid heuristic algorithm to study the VRPSPDP problem. To validate the proposed algorithm, Solomon benchmark datasets and extended Solomon benchmark datasets were modified to compare with three other popular algorithms. A total of 18 datasets were used to evaluate the effectiveness of the proposed method. The computational results indicated that the proposed algorithm is superior to these three algorithms for VRPSPDP in terms of total travel cost and average loading rate. 展开更多
关键词 Vehicle routing problem with split deliveries and pickups(VRPSPDP) Two-stage heuristic method Hybrid heuristic algorithm Solomon benchmark datasets
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Hybrid Clustering Algorithms with GRASP to Construct an Initial Solution for the MVPPDP
4
作者 Abeer I.Alhujaylan Manar I.Hosny 《Computers, Materials & Continua》 SCIE EI 2020年第3期1025-1051,共27页
Mobile commerce(m-commerce)contributes to increasing the popularity of electronic commerce(e-commerce),allowing anybody to sell or buy goods using a mobile device or tablet anywhere and at any time.As demand for e-com... Mobile commerce(m-commerce)contributes to increasing the popularity of electronic commerce(e-commerce),allowing anybody to sell or buy goods using a mobile device or tablet anywhere and at any time.As demand for e-commerce increases tremendously,the pressure on delivery companies increases to organise their transportation plans to achieve profits and customer satisfaction.One important planning problem in this domain is the multi-vehicle profitable pickup and delivery problem(MVPPDP),where a selected set of pickup and delivery customers need to be served within certain allowed trip time.In this paper,we proposed hybrid clustering algorithms with the greedy randomised adaptive search procedure(GRASP)to construct an initial solution for the MVPPDP.Our approaches first cluster the search space in order to reduce its dimensionality,then use GRASP to build routes for each cluster.We compared our results with state-of-the-art construction heuristics that have been used to construct initial solutions to this problem.Experimental results show that our proposed algorithms contribute to achieving excellent performance in terms of both quality of solutions and processing time. 展开更多
关键词 Multi-vehicle profitable pickup and delivery problem K-means clustering algorithm ant colony optimisation greedy randomised adaptive search procedure metaheuristic algorithms
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面向复杂物流配送场景的车辆路径规划多任务辅助进化算法 被引量:1
5
作者 李坚强 蔡俊创 +2 位作者 孙涛 朱庆灵 林秋镇 《自动化学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期544-559,共16页
在现代社会中,复杂物流配送场景的车辆路径规划问题(Vehicle routing problem,VRP)一般带有时间窗约束且需要提供同时取送货的服务.这种复杂物流配送场景的车辆路径规划问题是NP-难问题.当其规模逐渐增大时,一般的数学规划方法难以求解... 在现代社会中,复杂物流配送场景的车辆路径规划问题(Vehicle routing problem,VRP)一般带有时间窗约束且需要提供同时取送货的服务.这种复杂物流配送场景的车辆路径规划问题是NP-难问题.当其规模逐渐增大时,一般的数学规划方法难以求解,通常使用启发式方法在限定时间内求得较优解.然而,传统的启发式方法从原大规模问题直接开始搜索,无法利用先前相关的优化知识,导致收敛速度较慢.因此,提出面向复杂物流配送场景的车辆路径规划多任务辅助进化算法(Multitask-based assisted evolutionary algorithm,MBEA),通过使用迁移优化方法加快算法收敛速度,其主要思想是通过构造多个简单且相似的子任务用于辅助优化原大规模问题.首先从原大规模问题中随机选择一部分客户订单用于构建多个不同的相似优化子任务,然后使用进化多任务(Evolutional multitasking,EMT)方法用于生成原大规模问题和优化子任务的候选解.由于优化子任务相对简单且与原大规模问题相似,其搜索得到的路径特征可以通过任务之间的知识迁移辅助优化原大规模问题,从而加快其求解速度.最后,提出的算法在京东物流公司快递取送货数据集上进行验证,其路径规划效果优于当前最新提出的路径规划算法. 展开更多
关键词 车辆路径规划问题 时间窗约束 同时取送货 进化算法 迁移优化
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带时间窗的时间依赖型同时取送货车辆路径问题研究
6
作者 何美玲 杨梅 +1 位作者 韩珣 武晓晖 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2024年第4期231-242,262,共13页
针对带时间窗的时间依赖型同时取送货车辆路径问题(Time Dependent Vehicle Routing Problem with Simultaneous Pickup-Delivery and Time Windows,TDVRPSPDTW),本文建立以车辆固定成本、驾驶员成本、燃油消耗及碳排放成本之和为优化... 针对带时间窗的时间依赖型同时取送货车辆路径问题(Time Dependent Vehicle Routing Problem with Simultaneous Pickup-Delivery and Time Windows,TDVRPSPDTW),本文建立以车辆固定成本、驾驶员成本、燃油消耗及碳排放成本之和为优化目标的数学模型;并在传统蚁群算法的基础上,利用节约启发式构造初始解初始化信息素,改进状态转移规则,引入局部搜索策略,提出一种带自适应大邻域搜索的混合蚁群算法(Ant Colony Optimization with Adaptive Large Neighborhood Search,ACO-ALNS)进行求解;最后,分别选取基准问题算例和改编生成TDVRPSPDTW算例进行实验。实验结果表明:本文提出的ACO-ALNS算法可有效解决TDVRPSPDTW的基准问题;相较于模拟退火算法和带局部搜索的蚁群算法,本文算法求解得到的总配送成本最优值平均分别改善7.56%和2.90%;另外,相比于仅考虑碳排放或配送时间的模型,本文所构建的模型综合多种因素,总配送成本平均分别降低4.38%和3.18%,可有效提高物流企业的经济效益。 展开更多
关键词 物流工程 同时取送货车辆路径问题 蚁群算法 时间依赖 时间窗
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多中心半开放式同时送取货的车辆路径问题研究
7
作者 陈荣虎 张建宏 徐祯 《哈尔滨商业大学学报(自然科学版)》 CAS 2024年第1期32-38,共7页
研究了带软时间窗约束的多配送中心半开放式同时送取货的车辆路径问题,所有客户点均存在送取两种需求,并采用同一辆车同时提供送取服务.车辆服务完路线上所有客户点后,不一定返回起始配送中心,可就近返回任意配送中心.在此条件下,构建... 研究了带软时间窗约束的多配送中心半开放式同时送取货的车辆路径问题,所有客户点均存在送取两种需求,并采用同一辆车同时提供送取服务.车辆服务完路线上所有客户点后,不一定返回起始配送中心,可就近返回任意配送中心.在此条件下,构建了以车辆运输成本、车辆租赁成本、时间窗惩罚成本等总和最小为目标的优化模型.根据问题特征,设计了自适应精英遗传算法对该问题进行求解,引入自适应机制,根据个体的适应度动态地调节交叉和变异概率,采用精英保留策略将优秀个体进行遗传保留,不仅增强了算法的全局优化能力,还均衡了算法的局部搜索能力.通过案例仿真,验证了模型和算法的可行性和有效性.研究成果丰富了车辆路径问题的相关研究,为物流企业提供了一种决策参考. 展开更多
关键词 车辆路径问题 软时间窗 多中心半开放式 同时送取货 自适应精英遗传算法
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DCS算法求解带软时间窗的送取货一体化VRP
8
作者 周明龙 《淮北师范大学学报(自然科学版)》 CAS 2024年第2期56-62,共7页
为求解带软时间窗的送取货一体化车辆路径问题,提出一种离散布谷鸟(DCS)搜索算法。该算法在基本布谷鸟搜索算法基础之上,对莱维飞行获取新鸟巢和以一定概率抛弃鸟巢的迭代公式进行重新定义;同时设计客户序列和车辆序列双倍体鸟巢,并对... 为求解带软时间窗的送取货一体化车辆路径问题,提出一种离散布谷鸟(DCS)搜索算法。该算法在基本布谷鸟搜索算法基础之上,对莱维飞行获取新鸟巢和以一定概率抛弃鸟巢的迭代公式进行重新定义;同时设计客户序列和车辆序列双倍体鸟巢,并对客户序列采用交换、逆序、插入操作和对每辆车的访问路线采用2-Opt操作。通过5个算例的仿真实验和相关文献比较,结果表明所提DCS算法行之有效。 展开更多
关键词 车辆路径问题 同时送取货 软时间窗 布谷鸟搜索算法
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改进野马算法求解低碳开放式送取货选址路径问题
9
作者 虎翼飞 张惠珍 陈曦 《包装工程》 CAS 北大核心 2024年第1期229-238,共10页
目的针对当前物流背景下普遍出现的送货公司外包、退换货频繁等问题,结合现有的碳排放政策,提出低碳背景下开放式同时送取货选址−路径模型(Low-Carbon Open Location-routing Problem with Simultaneous Pickup and Delivery Problem,LO... 目的针对当前物流背景下普遍出现的送货公司外包、退换货频繁等问题,结合现有的碳排放政策,提出低碳背景下开放式同时送取货选址−路径模型(Low-Carbon Open Location-routing Problem with Simultaneous Pickup and Delivery Problem,LOLRPSPD),并通过改进野马算法进行求解。方法首先设计一种新的解码方式,使得原离散问题可以采用连续算法求解。之后,运用哈尔顿序列生成初始解,改进非线性进化概率因子,使用模拟二进制交叉,增加变异操作,以及精英保留、设置连续失败重新初始化等步骤,改进野马算法。最后,通过6组不同大小的算例将改进野马算法与原始野马算法、模拟退火算法、粒子群算法、遗传算法进行对比。结果针对中大型算例,改进野马算法远超原始野马算法。针对小型算例,在确保准确率的同时,改进野马算法对比各经典算法也在速度上具有优势。结论提出的LOLRPSD模型具备合理性,改进的野马算法针对选址路径问题具有较好的搜索能力。 展开更多
关键词 选址路径问题 开放式问题 同时送取货 改进野马算法 元启发式算法
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面向多行程取送货车辆路径问题的混合NSGA-Ⅱ
10
作者 李建强 何舟 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第4期1187-1194,共8页
针对多行程取送货车辆路径问题(VRP)收敛性与多样性相互制约的问题,提出一种融合自适应大邻域搜索(ALNS)算法和自适应邻域选择(ANS)的混合快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ-ALNS-ANS)。首先,考虑初始解对算法收敛速度的影响,提出一种改... 针对多行程取送货车辆路径问题(VRP)收敛性与多样性相互制约的问题,提出一种融合自适应大邻域搜索(ALNS)算法和自适应邻域选择(ANS)的混合快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ-ALNS-ANS)。首先,考虑初始解对算法收敛速度的影响,提出一种改进的后悔插入法以获得高质量初始解;其次,结合取送货问题特性,设计多组破坏和修复算子,以及多种邻域结构,提高算法的全局搜索能力和局部搜索能力;最后,设计基于随机采样的最佳拟合下降(BFD)算法与高效的可行解评价标准,生成路径分配方案。采用不同规模的标准公开算例进行仿真实验,与模因算法(MA)相比,所提算法的最优解质量提升了27%。实验结果表明,所提算法可快速得到满足多重约束的高质量车辆多行程路径分配方案,并在收敛性与多样性上优于对比算法。 展开更多
关键词 路径规划 车辆路径问题 取送货 多行程 多目标优化 NSGA-Ⅱ
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改进烟花算法求解同时送取货选址路径问题
11
作者 卞俊丽 张惠珍 +1 位作者 刘冬 杨健豪 《物流科技》 2024年第3期6-11,共6页
针对同时送取货的选址路径问题(Location-routing Problem with Simultaneous Pickup and Delivery,LRPSPD),设计一种改进烟花算法(Improved Firework Algorithm,IFWA)求解。首先,考虑仓库建设、车辆启用、车辆路径等成本因素,建立最小... 针对同时送取货的选址路径问题(Location-routing Problem with Simultaneous Pickup and Delivery,LRPSPD),设计一种改进烟花算法(Improved Firework Algorithm,IFWA)求解。首先,考虑仓库建设、车辆启用、车辆路径等成本因素,建立最小成本的LRPSPD模型,该模型强调需求点的送货需求和取货需求只能由一辆车同时进行服务。其次,设计一种改进烟花算法,该算法结合贪心聚类算法生成初始解,由烟花爆炸算子操作生成邻域解,利用变异操作协助产生新种群。最后,通过使用混合免疫算法、模拟退火算法求解相同算例,对结果进行分析比较,验证模型的可行性和改进算法的有效性。 展开更多
关键词 选址路径 同时送取货 改进烟花算法 贪心聚类 变异操作
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外卖配送路径优化问题研究现状与趋势
12
作者 唐梦影 杨中华 《物流科技》 2024年第13期37-40,共4页
外卖配送路径优化问题一直是外卖配送研究领域的难点和热点。由于配送成本在总成本中占有较大的占比,所以至今以来国内外学者不断提出外卖配送路径优化相关的目标及算法的改进以提高配送效率。为了进一步梳理国内外研究现状,文章针对外... 外卖配送路径优化问题一直是外卖配送研究领域的难点和热点。由于配送成本在总成本中占有较大的占比,所以至今以来国内外学者不断提出外卖配送路径优化相关的目标及算法的改进以提高配送效率。为了进一步梳理国内外研究现状,文章针对外卖配送路径优化问题的时间窗、取送要求、随机性、开放型等特点特性,分别针对不同类型的外卖配送路径优化问题,从优化目标和优化算法两个方面进行了较为全面的综述。最后,对外卖配送路径优化领域一些新的研究方向进行了展望。 展开更多
关键词 外卖配送路径优化 带时间窗的车辆路径问题 取送车辆路径问题 随机性车辆路径问题 开放型车辆路径问题
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有取货点选择的电动车集送货团队定向问题研究
13
作者 吴廷映 孟婷 陶新月 《运筹与管理》 CSSCI CSCD 北大核心 2024年第6期178-184,共7页
随着国家越来越重视绿色物流,电动车在物流配送中的应用日益广泛,同时在实际配送过程中存在同一个配送需求有多个取货点可供选择以及由于配送资源有限不足以满足所有配送需求的情况。针对此类问题,本文研究了有取货点选择的电动车集送... 随着国家越来越重视绿色物流,电动车在物流配送中的应用日益广泛,同时在实际配送过程中存在同一个配送需求有多个取货点可供选择以及由于配送资源有限不足以满足所有配送需求的情况。针对此类问题,本文研究了有取货点选择的电动车集送货团队定向问题,首次建立了针对该问题的混合整数规划模型。在该模型中各配送需求的取货点为决策变量,在不超过规定车辆数量和时间资源限制下以最大化总收益为目标。结合模拟退火算法的思想设计改进的自适应大邻域搜索算法对该问题进行求解,在该算法中首次设计贪婪随机修复算子和最小支撑树破坏算子,并结合文献中已有的算子以提高算法性能。通过不同规模算例实验证明了所提出模型和算法的有效性,进一步对比分析了有取货点选择对总收益的影响,实验结果显示在有取货点选择的情况下,三种大规模算例的总收益均有了显著的提高,最后说明了所提出新算子的有效性。 展开更多
关键词 电动车 取货点选择 集送货问题 团队定向问题 自适应大邻域搜索算法
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深度强化学习Memetic算法求解取送货车辆路径问题
14
作者 周雅兰 廖易天 +1 位作者 粟筱 王甲海 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2024年第3期818-830,共13页
带时间窗约束的同时取送货车辆路径问题(VRPSPDTW)是NP难问题,属于约束较复杂的车辆路径问题,在现代物流中有广泛应用。提出深度强化学习Memetic算法求解该问题,将Memetic算法求解VRPSPDTW问题中的大邻域搜索过程建模成马尔可夫决策过程... 带时间窗约束的同时取送货车辆路径问题(VRPSPDTW)是NP难问题,属于约束较复杂的车辆路径问题,在现代物流中有广泛应用。提出深度强化学习Memetic算法求解该问题,将Memetic算法求解VRPSPDTW问题中的大邻域搜索过程建模成马尔可夫决策过程,构建编码器-解码器架构的深度神经网络模型完成大邻域搜索中的移除操作。编码器对当前解中各结点的个体特征和位置特征进行信息交互,解码器输出需要移除的结点,设计了非自回归和自回归两种网络结构,采用强化学习算法训练神经网络模型。设计了混合策略,将人工设计的启发式策略与深度强化学习到的策略相结合,以提高寻优能力。实验结果显示提出的算法具有更强的跳出局部最优的能力,能在有效的时间内获得比对比算法更优的解,特别是在大规模问题上。最后,对提出算法的新组件进行了消融实验,证明了算法的有效性。 展开更多
关键词 同时取送货车辆路径问题 时间窗 深度强化学习 大邻域搜索
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基于离散布谷鸟算法求解带时间窗和同时取送货的车辆路径问题 被引量:51
15
作者 王超 刘超 +1 位作者 穆东 高扬 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2018年第3期570-582,共13页
为求解带时间窗和同时取送货的车辆路径问题(VRPSPDTW),提出一种离散布谷鸟(DCS)算法,该算法在标准布谷鸟算法的基础上,在Lévy飞行位置更新过程中,使用路径内搜索2-opt法和路径间搜索swap/shift法改进当前巢穴;在寄生巢位置更新过... 为求解带时间窗和同时取送货的车辆路径问题(VRPSPDTW),提出一种离散布谷鸟(DCS)算法,该算法在标准布谷鸟算法的基础上,在Lévy飞行位置更新过程中,使用路径内搜索2-opt法和路径间搜索swap/shift法改进当前巢穴;在寄生巢位置更新过程中,使用路径内搜索relocate/exchange法和路径间搜索GENE法,随机产生新巢穴。选取Wang和Chen测试数据集,对算法性能进行测试,并与遗传算法和并行模拟退火算法进行比较。测试结果显示,在9个中小型顾客规模算例中,DCS算法获取了所有的当前国际最优解,在56个大型顾客规模的算例中,DCS算法在5个算例中更新了当前国际最优解,在17个算例中获取了当前国际最优解。通过Rank值法对这3种算法进行Friedman检验和Wilcoxon秩检验,结果表明所提DCS算法的有效性。 展开更多
关键词 车辆路径问题 同时取送货 时间窗 布谷鸟算法
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不确定同时取送货车辆路径问题及粒子群算法研究 被引量:28
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作者 马艳芳 闫芳 +1 位作者 康凯 李宗敏 《运筹与管理》 CSSCI CSCD 北大核心 2018年第12期73-83,共11页
研究了不确定同时取送货车辆路径问题(VRPSPD),考虑运行环境的不确定性,顾客时间窗口要求和对顾客同时进行取货和送货服务的情况,以运作成本最低和顾客满意度最高为决策目标,构建不确定VRPSPD数学模型。模型中,引入模糊随机理论来描述... 研究了不确定同时取送货车辆路径问题(VRPSPD),考虑运行环境的不确定性,顾客时间窗口要求和对顾客同时进行取货和送货服务的情况,以运作成本最低和顾客满意度最高为决策目标,构建不确定VRPSPD数学模型。模型中,引入模糊随机理论来描述决策环境中的双重不确定性,假定顾客需求量(送货量)和取货量是模糊随机变量。随后,提出基于模糊随机算子的改进粒子群算法对模型进行求解。为了适应模型特点和提高算法效率,设计合理的编码和解码过程,制定多个适应度函数方案处理多目标问题,并应用更加科学的更新策略。最后在应用案例中,通过参数测试获取合理的算法参数取值,采用计算结果分析和求解算法测评验证模型和算法的有效性。 展开更多
关键词 模糊随机变量 车辆路径 取送货 粒子群算法
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基于回溯搜索优化算法求解带时间窗和同时送取货的车辆路径问题 被引量:16
17
作者 王超 高扬 +1 位作者 刘超 王明刚 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2019年第9期2237-2247,共11页
为了求解带时间窗和同时送取货的车辆路径问题(VRPSDPTW),首次设计了回溯搜索优化算法(BSA)求解该问题。使用随机选择法、最近邻居法、最远者优先法、剩余承载力和径向附加费节约算法产生初始种群。然后在BSA算法框架下,在交叉和变异操... 为了求解带时间窗和同时送取货的车辆路径问题(VRPSDPTW),首次设计了回溯搜索优化算法(BSA)求解该问题。使用随机选择法、最近邻居法、最远者优先法、剩余承载力和径向附加费节约算法产生初始种群。然后在BSA算法框架下,在交叉和变异操作中使用6种路径间搜索算子和4种路径内搜索算子更新当前局部最优解。选取文献[1]测试数据集中的6个算例,将BSA算法的计算结果与文献中已知的遗传算法、并行模拟退火算法和离散布谷鸟算法的结果进行比较,对算法性能进行测试。BSA算法获得了2个已知国际最好解,并更新了1个已知国际最好解。Friedman检验显示,在α=0.1%的显著性水平下,这4种算法不存在显著性差异。因此,所提出的BSA算法是求解VRPSDPTW的有效算法。 展开更多
关键词 逆向物流 车辆路径 同时送取货 时间窗 回溯搜索优化算法
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同时配集货定位—路线问题的变邻域分散搜索算法 被引量:13
18
作者 张晓楠 范厚明 李剑锋 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2015年第9期2535-2548,共14页
针对同时配集货的定位—路线问题,建立了三维指数混合整数规划模型,并设计了变邻域分散搜索求解算法,即在基本分散搜索算法的基础上保留参考集更新和组合策略的全局搜索能力。针对组合后的解可能是不可行解的问题,利用插入法将其改进为... 针对同时配集货的定位—路线问题,建立了三维指数混合整数规划模型,并设计了变邻域分散搜索求解算法,即在基本分散搜索算法的基础上保留参考集更新和组合策略的全局搜索能力。针对组合后的解可能是不可行解的问题,利用插入法将其改进为可行解,再运用变邻域搜索进行局部开发以提高可行解质量。为保证算法的多样性以进一步扩大搜索空间,初始种群采用两阶段混合多随机法构造。通过采用Lingo求解简单算例验证了模型的正确性,采用设计的变邻域分散搜索算法仿真已有算例并与其他算法比较,证明了该算法的有效性。 展开更多
关键词 定位-路线问题 同时配集货 分散搜索 变邻域搜索 启发式算法
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送提一体与终端共享下的最后一公里配送选址—路径问题 被引量:17
19
作者 周林 康燕 +1 位作者 宋寒 代应 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2019年第7期1855-1864,共10页
为有效解决电商物流最后一公里配送问题,基于最后一公里配送特征分析,从系统集成优化的角度出发,对送提一体与终端共享下的多主体共同配送选址—路径问题进行了研究。在该问题中,任意客户均存在两种服务方式,自提点可同时服务不同企业... 为有效解决电商物流最后一公里配送问题,基于最后一公里配送特征分析,从系统集成优化的角度出发,对送提一体与终端共享下的多主体共同配送选址—路径问题进行了研究。在该问题中,任意客户均存在两种服务方式,自提点可同时服务不同企业的客户,且能够被不同企业的配送车辆访问。针对该问题,建立了以系统总成本最小化为目标的整数规划模型,并设计了一种融合遗传算法、局部搜索算法及多种先进进化与搜索策略的混合遗传算法予以求解。在此基础上,通过基于标准算例库和实际案例的对比仿真实验验证了算法和模型的有效性。 展开更多
关键词 送提一体 终端共享 选址-路径问题 混合遗传算法 最后一公里配送
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带时间窗装卸一体化车辆路径问题的混合离散粒子群优化算法 被引量:14
20
作者 周蓉 沈维蕾 +1 位作者 刘明周 赵韩 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第4期494-502,共9页
为了同时实现总配送成本最低、车辆数最少和车辆行驶距离最短等目标,考虑车辆指派成本及运输路径成本的相对重要性,建立了带时间窗装卸一体化车辆路径问题的混合整数规划模型。针对该问题搜索空间的离散性和求解算法的局部收敛性,提出... 为了同时实现总配送成本最低、车辆数最少和车辆行驶距离最短等目标,考虑车辆指派成本及运输路径成本的相对重要性,建立了带时间窗装卸一体化车辆路径问题的混合整数规划模型。针对该问题搜索空间的离散性和求解算法的局部收敛性,提出了一种混合离散粒子群求解算法。算法基于客户排列的直观无分段大路径解表示法,采用改进深度优先搜索分割法对问题解进行解码与评价;嵌入一种变邻域下降搜索程序并在个体粒子每次迭代时以一定概率选择执行,利用混合粒子群算法在多邻域深度搜索和在全局空间广度搜索进行寻优,同时应用模拟退火思想和比例选择性变异最差个体来改善个体搜索停滞现象。采用两个不同目标算例进行寻优测试,验证了所提算法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 带时间窗车辆路径问题 装卸一体化 离散粒子群优化算法 变邻域下降搜索
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