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An Alternative Algorithm for Vehicle Routing Problem with Time Windows for Daily Deliveries 被引量:2
1
作者 Nor Edayu Abdul Ghani S. Sarifah Radiah Shariff Siti Meriam Zahari 《Advances in Pure Mathematics》 2016年第5期342-350,共9页
This study attempts to solve vehicle routing problem with time window (VRPTW). The study first identifies the real problems and suggests some recommendations on the issues. The technique used in this study is Genetic ... This study attempts to solve vehicle routing problem with time window (VRPTW). The study first identifies the real problems and suggests some recommendations on the issues. The technique used in this study is Genetic Algorithm (GA) and initialization applied is random population method. The objective of the study is to assign a number of vehicles to routes that connect customers and depot such that the overall distance travelled is minimized and the delivery operations are completed within the time windows requested by the customers. The analysis reveals that the problems experienced in vehicle routing with time window can be solved by GA and retrieved for optimal solutions. After a thorough study on VRPTW, it is highly recommended that a company should implement the optimal routes derived from the study to increase the efficiency and accuracy of delivery with time insertion. 展开更多
关键词 Vehicle Routing Problem with time windows (VRPTW) Genetic algorithm (GA) Random Population Method
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Manufacturing Supply Chain Optimization Problem with Time Windows Based on Improved Orthogonal Genetic Algorithm
2
作者 ZHANG Xinhua (Information Management College,Shandong Economic University,Jinan 250014,China) 《武汉理工大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2006年第S1期254-259,共6页
Aim to the manufacturing supply chain optimization problem with time windows,presents an improved orthogonal genetic algorithm to solve it. At first,we decompose this problem into two sub-problems (distribution and ro... Aim to the manufacturing supply chain optimization problem with time windows,presents an improved orthogonal genetic algorithm to solve it. At first,we decompose this problem into two sub-problems (distribution and routing) plus an interface mechanism to allow the two algorithms to collaborate in a master-slave fashion,with the distribution algorithm driving the routing algorithm. At second,we describe the proposed improved orthogonal genetic algorithm for solving giving problem detailedly. Finally,the examples suggest that this proposed approach is feasible,correct and valid. 展开更多
关键词 MANUFACTURING supply CHAIN time windows ORTHOGONAL GENETIC algorithm
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The Algorithm of the Time-Dependent Shortest Path Problem with Time Windows
3
作者 Nasser A. El-Sherbeny 《Applied Mathematics》 2014年第17期2764-2770,共7页
In this paper, we present a new algorithm of the time-dependent shortest path problem with time windows. Give a directed graph , where V is a set of nodes, E is a set of edges with a non-negative transit-time function... In this paper, we present a new algorithm of the time-dependent shortest path problem with time windows. Give a directed graph , where V is a set of nodes, E is a set of edges with a non-negative transit-time function . For each node , a time window ?within which the node may be visited and ?, is non-negative of the service and leaving time of the node. A source node s, a destination node d and a departure time?t0, the time-dependent shortest path problem with time windows asks to find an s, d-path that leaves a source node s at a departure time t0;and minimizes the total arrival time at a destination node d. This formulation generalizes the classical shortest path problem in which ce are constants. Our algorithm of the time windows gave the generalization of the ALT algorithm and A* algorithm for the classical problem according to Goldberg and Harrelson [1], Dreyfus [2] and Hart et al. [3]. 展开更多
关键词 Shortest PATH time-DEPENDENT Shortest PATH ALT algorithm A* algorithm time windowS
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A metaheuristic method for the multireturn-to-depot petrol truck routing problem with time windows 被引量:1
4
作者 Bohong Wang Yongtu Liang +2 位作者 Meng Yuan Haoran Zhang Qi Liao 《Petroleum Science》 SCIE CAS CSCD 2019年第3期701-712,共12页
The petrol truck routing problem is an important part of the petrol supply chain.This study focuses on determining routes for distributing petrol products from a depot to petrol stations with the objective of minimizi... The petrol truck routing problem is an important part of the petrol supply chain.This study focuses on determining routes for distributing petrol products from a depot to petrol stations with the objective of minimizing the total travel cost and the fixed cost required to use the trucks.We propose a mathematical model that considers petrol trucks returning to a depot multiple times and develop a heuristic algorithm based on a local branch-and-bound search with a tabu list and the Metropolis acceptance criterion.In addition,an approach that accelerates the solution process by adding several valid inequalities is presented.In this study,the trucks are homogeneous and have two compartments,and each truck can execute at most three tasks daily.The sales company arranges the transfer amount and the time windows for each station.The performance of the proposed algorithm is evaluated by comparing its results with the optimal results.In addition,a real-world case of routing petrol trucks in Beijing is studied to demonstrate the effectiveness of the proposed approach. 展开更多
关键词 PETROL TRUCK routing problem HEURISTIC algorithm VALID INEQUALITIES time windows
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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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改进遗传算法搜索动态订单下车辆路径最优问题
6
作者 李二超 张智钊 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第10期353-364,共12页
滚动周期策略是当前学者利用优化算法解决动态车辆路径规划(dynamic vehicle routing planning,DVRP)问题的主要研究策略。预优化算法是基于遗传算法(genetic algorithm,GA)进行改进。GA易早熟和易陷入局部最优的特点,使解的质量往往不... 滚动周期策略是当前学者利用优化算法解决动态车辆路径规划(dynamic vehicle routing planning,DVRP)问题的主要研究策略。预优化算法是基于遗传算法(genetic algorithm,GA)进行改进。GA易早熟和易陷入局部最优的特点,使解的质量往往不能达到最好。针对此问题,在GA算法上提出了贪婪重构策略进行改进。贪婪重构遗传算法(greedy reconstruction genetic algorithm,GRGA)随机剔除每条路径固定数量的客户点,利用贪婪重构策略依次将剔除点插入到各个路径,保留成本最低的解,摒弃了完全随机的策略原则,使解可以跳出局部最优。在每次迭代之后利用变邻域下降搜索算法(variable neighborhood descent,VND)进行深度搜索,完成一次迭代。最后进行三组测试,第一组是在统一平台上采用Solomon数据集测试算法效果,第二组是把预优化改进算法与对比算法得到的数据分别进行保存,利用控制变量法在动态调度周期使用一种动态调度优化算法,分别对每个预优化算法形成的初始路径进行调度,测试改进算法的有效性,第三组是采用实际案例测试预优化算法的效果。 展开更多
关键词 时间窗 遗传算法 变邻域下降搜索算法 贪婪重构策略 滚动周期
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酿酒葡萄生长全过程多任务多农机调度研究
7
作者 李雯 倪锡涛 《农机化研究》 北大核心 2024年第5期262-268,共7页
针对酿酒葡萄生长全过程中存在多任务多农机调度的需求,而传统调度研究很少有针对酿酒葡萄的多农机多任务协同作业研究。为此,结合作业田块相关信息与农机信息,基于车辆路径规划问题(Vehicle Routing Problem,VRP),以成本最优为目标构... 针对酿酒葡萄生长全过程中存在多任务多农机调度的需求,而传统调度研究很少有针对酿酒葡萄的多农机多任务协同作业研究。为此,结合作业田块相关信息与农机信息,基于车辆路径规划问题(Vehicle Routing Problem,VRP),以成本最优为目标构建酿酒葡萄生长全过程多任务多农机调度模型,提出改进自适应遗传算法(Improved Adaptive Genetic Algorithm,IAGA)进行运算求解;结合宁夏贺兰山东麓酿酒葡萄产区实际作业田块信息与农机信息进行仿真实验,并与传统遗传算法(Genetic Algorithm,GA)进行对比。研究结果表明:相比于GA,IAGA有着较强的收敛性,不易陷入局部最优,在调度结果上,调度总时间上能够缩短2.22%,在农机调度总成本降低2.32%,在酿酒葡萄实际作业中能够极大地节约作业时间并降低作业成本。 展开更多
关键词 农机调度 改进自适应遗传算法 多机协同作业 算法 时间窗
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基于不同动力集装箱船的支线运输综合调度优化
8
作者 杜尊峰 樊涛 张庆巍 《中国航海》 CSCD 北大核心 2024年第1期111-120,130,共11页
在“双碳减排”战略和绿色航运背景下,为了对使用不同动力集装箱船的支线运输进行调度优化,以LNG动力船和燃油动力船为例,引入模糊时间窗刻画货主满意度,同时考虑支线船舶运输容量、港口限制时间等实际约束条件,综合考虑运输成本、货主... 在“双碳减排”战略和绿色航运背景下,为了对使用不同动力集装箱船的支线运输进行调度优化,以LNG动力船和燃油动力船为例,引入模糊时间窗刻画货主满意度,同时考虑支线船舶运输容量、港口限制时间等实际约束条件,综合考虑运输成本、货主满意度和碳排放量,构建了一种基于不同动力船型的混合整数规划模型。结合问题特征设计混合遗传算法进行求解,通过引入局部搜索策略提高求解质量,测试算例表明设计的混合遗传算法与最优解的平均误差为1.4%,案例计算结果表明:与遗传算法相比,混合遗传算法的收敛速度和寻优能力更强,可降低运输成本29 520元,减少碳排放38.474 t。可见,基于局部搜索的混合遗传算法的求解精度明显优于传统遗传算法,说明在实际应用中该方法可以实现船舶调度优化;同时与燃油动力船相比,使用LNG动力船可以实现降低运输成本和减少碳排放的目标。 展开更多
关键词 LNG动力船 轴-辐式运输 混合遗传算法 模糊时间窗
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基于时间窗的机场地面保障车辆动态调度
9
作者 姜伟华 张文静 +1 位作者 袁琪 姜雨 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第3期1283-1291,共9页
机场各类地面资源的优化配置是机场场面运行优化的核心问题,而机场地面保障任务的调度是其中的关键一环。针对机场地面保障车辆的调度问题,考虑航班延误、提前等情况,构建了双阶段机场地面保障车辆调度模型,并设计双阶段启发式算法进行... 机场各类地面资源的优化配置是机场场面运行优化的核心问题,而机场地面保障任务的调度是其中的关键一环。针对机场地面保障车辆的调度问题,考虑航班延误、提前等情况,构建了双阶段机场地面保障车辆调度模型,并设计双阶段启发式算法进行求解;基于中国某大型机场的实际运行数据,以清水车和食品车调度为例分别进行仿真实验。结果表明:对比先到先服务策略,清水车行驶总距离减少55.31%,食品车行驶总距离减少47.38%;对比传统遗传算法,清水车行驶总距离减少19.31%,食品车行驶总距离减少22.93%;动态调整后,清水车新增总行驶距离1.2%,食品车总行驶距离新增3.2%,均在可接受范围之内。可见,双阶段机场地面保障车辆调度模型能提高大型机场场面运行效率,为机场航班实际地面保障任务调度提供理论依据和决策支持。 展开更多
关键词 机场地面保障服务 软时间窗 车辆动态调度 改进遗传算法
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动态价格约束下生鲜无人零售点选址-路径方法研究
10
作者 邹筱 孙唯雅 《湖南工业大学学报》 2024年第4期86-92,共7页
“新零售”创新了生鲜无人零售的渠道和销售模式,通过研究网络化无人售货的技术优势,引入在线动态定价机制,解决了生鲜无人销售品控难、客户黏度低的问题,有效减低了系统综合成本;同时构建了一种面向生鲜商品的无人零售的干线和支线混... “新零售”创新了生鲜无人零售的渠道和销售模式,通过研究网络化无人售货的技术优势,引入在线动态定价机制,解决了生鲜无人销售品控难、客户黏度低的问题,有效减低了系统综合成本;同时构建了一种面向生鲜商品的无人零售的干线和支线混杂配送模型,在多目标求解、问题解耦和PSO全局优化等方面进行突破,建立了一种动态价格约束下的带时间窗选址-路径二级运输模型(2E-dPLRPTW),并进行了案例验算,确认该方法能有效提升生鲜商品无人售卖的效益。 展开更多
关键词 生鲜无人零售 动态价格 带时间窗选址-路径模型 粒子群优化算法
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基于新型细菌觅食优化算法的飞机动态泊位问题
11
作者 牛奔 张楚容 +1 位作者 余俊 周天薇 《系统工程学报》 CSCD 北大核心 2024年第3期413-427,共15页
随着航空运输业的发展,传统手动设计泊位方案已难以满足日益增长的外包维修需求.在外包模式下,如何快速给出高效的动态泊位方案关系到维修任务订单的准点交付,是飞机维修服务公司亟待解决的重要问题.针对飞机泊位进出顺序及碰撞检测特点... 随着航空运输业的发展,传统手动设计泊位方案已难以满足日益增长的外包维修需求.在外包模式下,如何快速给出高效的动态泊位方案关系到维修任务订单的准点交付,是飞机维修服务公司亟待解决的重要问题.针对飞机泊位进出顺序及碰撞检测特点,构建带时间窗的飞机维修泊位模型.设计自适应趋化学习及交叉协作策略,提出新型细菌觅食优化算法,并设计一系列约束处理机制.研究结果表明,提出的基于矩形碰撞检测方法可有效预防并判断飞机间碰撞阻塞情况.新型细菌觅食优化算法在解决飞机动态泊位问题上展现出搜索精度高、稳定性强等特点.所得高效智能化泊位调度方案有助于在保证维修安全的情况下提升飞机维修服务提供商的维修服务效率,改进维修资源利用率与维修系统的柔性,为企业实现高质量发展打下良好基础. 展开更多
关键词 飞机动态泊位 维修时间窗 细菌觅食优化算法 自适应趋化学习策略 交叉协作策略
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基于改进哈里斯鹰优化算法的动态路径规划研究
12
作者 胡啸 张呈越 +2 位作者 卞炜 王健安 董朋涛 《控制工程》 CSCD 北大核心 2024年第4期591-600,共10页
针对传统栅格地图下的路径规划算法存在多峰值优化、无法实时避障等问题,提出了一种基于改进哈里斯鹰优化算法的动态路径规划方法。首先,提出方形邻格邻近扩散方法初始化哈里斯鹰种群位置,在路径规划问题模型下增加种群多样性;然后,提... 针对传统栅格地图下的路径规划算法存在多峰值优化、无法实时避障等问题,提出了一种基于改进哈里斯鹰优化算法的动态路径规划方法。首先,提出方形邻格邻近扩散方法初始化哈里斯鹰种群位置,在路径规划问题模型下增加种群多样性;然后,提出一种非线性能量因子优化算法在搜索和开发之间的更新比例,提高全局搜索性能;最后,引入动态窗口法提高机器人实际运行路径的平滑程度,构造结合全局路径的动态窗口评价函数以改善动态窗口法前瞻性不足的问题。实验结果表明,所提方法可以兼顾实时避障和路径最优的需求。 展开更多
关键词 路径规划 改进哈里斯鹰优化算法 动态窗口法 实时避障
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基于启发式回溯算法的平面移动式立体车库RGV调度策略
13
作者 李建国 赵剑英 薛千树 《重庆邮电大学学报(自然科学版)》 CSCD 北大核心 2024年第3期582-590,共9页
为了提高立体车库路径规划阶段的兑现率,对有轨引导小车(rail guided vehicle,RGV)运行过程及行程时间进行分析,给出了符合并行调度模式的路径重叠率计算方法,针对立体车库作业特征提出了一种值排序启发式(value ordering heuristics,V... 为了提高立体车库路径规划阶段的兑现率,对有轨引导小车(rail guided vehicle,RGV)运行过程及行程时间进行分析,给出了符合并行调度模式的路径重叠率计算方法,针对立体车库作业特征提出了一种值排序启发式(value ordering heuristics,VOH)回溯算法,构建路径节点滑动时间窗,以单位时间窗内任务请求数作为约束函数,通过评估函数对扩展结点性能进行估值并排序,并利用VOH-预剪枝策略对部分结点进行剪枝,以此提高算法求解速度。在非齐次泊松到达过程下进行仿真,实验结果表明,值排序启发式回溯算法可有效降低RGV并行运行过程中时间、空间的路径重叠率,在该实验规模的立体车库模型中发挥稳定,表现为在RGV平均利用率基本不变的前提下具有更小的平均服务时间,当顾客到达率为40、25、10、5 veh/h时,RGV平均服务时间分别减少18.07%、13.29%、12.46%、4.27%,为提升立体车库运行效率提供参考。 展开更多
关键词 平面移动式立体车库 值排序启发式回溯算法 滑动时间窗 非齐次泊松过程 运行效率
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基于高频车站及时间窗的立体轨道交通系统智能调度算法
14
作者 张帅 古玉锋 +1 位作者 凌浩 黎程山 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2024年第5期1343-1348,共6页
立体轨道交通系统的车辆调度方法还未见报道,已有车辆调度算法的实时性较差。针对立体轨道交通车辆的调度问题,研究了一种结合高、低频车站判定的订单分配算法和一种结合时间窗的Dijkstra路径规划算法,即智能调度算法,以提高车辆的运行... 立体轨道交通系统的车辆调度方法还未见报道,已有车辆调度算法的实时性较差。针对立体轨道交通车辆的调度问题,研究了一种结合高、低频车站判定的订单分配算法和一种结合时间窗的Dijkstra路径规划算法,即智能调度算法,以提高车辆的运行效率。首先,使用订单分配算法为订单选择合适的执行车辆,减少乘客的等待时间。其次,在订单分配算法的基础上增加了高、低频车站的判定,提前给高频车站调度车辆,以保证供需平衡。然后,将普通Dijkstra算法和时间窗判断相结合,以实现多车辆的无冲突路径规划。最后,对OpenTCS软件进行二次开发,并进行了调度算法的仿真。结果表明,当有乘客叫车时,若只有订单分配算法,乘客平均等待时间为8.043 s;结合高、低频车站进行车辆提前调度后,平均等待时间降到了5.724 s,每位乘客减少了2.319 s的等待时间。路径规划时,无论是普通的Dijkstra算法还是结合时间窗的Dijkstra算法,规划耗时都在1 ms以内,而结合时间窗的Dijkstra算法在只增加约0.1 ms耗时的情况下,解决了车辆的路径冲突问题。研究的智能调度算法减少了乘客的等待时间,提高了车辆的运行效率,实时性好,能满足立体轨道交通车辆的调度要求。 展开更多
关键词 立体轨道交通 智能调度 高频车站 订单分配算法 时间窗 DIJKSTRA算法
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一种融合改进A^(*)算法与改进动态窗口法的文旅服务机器人路径规划 被引量:1
15
作者 贾明超 冯斌 +2 位作者 吴鹏 张坤 桑胜举 《图学学报》 CSCD 北大核心 2024年第3期505-515,共11页
为满足复杂环境下文旅服务机器人路径规划算法搜索的导向性、静态环境下全局路径的最优性和动态环境下实时避障的安全性的需要,提出了一种基于改进A^(*)算法与动态窗口法相融合的算法。首先,在传统A^(*)算法的基础上,采用更精确的搜索... 为满足复杂环境下文旅服务机器人路径规划算法搜索的导向性、静态环境下全局路径的最优性和动态环境下实时避障的安全性的需要,提出了一种基于改进A^(*)算法与动态窗口法相融合的算法。首先,在传统A^(*)算法的基础上,采用更精确的搜索邻域选取策略,并引入障碍物占用栅格率来量化地图信息,动态调节启发函数和权重系数;其次,引入安全距离概念,提出一种三次折线优化方法,剔除冗余节点和拐点,以提高路径的平滑性;针对狭窄通道环境,提出一种自适应圆弧优化方法,使路径更符合机器人的运动学约束。通过加入动态障碍物垂直距离代价函数,有效减少机器人与动态障碍物的冲突和碰撞风险;最后,将改进A^(*)算法与动态窗口法相融合,选取关键路径点作为动态窗口法的临时目标点,分段使用动态窗口法进行局部实时路径修正。实验结果表明,该融合算法同时具备搜索导向性、全局路径最优性和动态避障能力,能够安全快速到达目标点,具有一定的应用价值。 展开更多
关键词 文旅服务机器人 环境建模 路径规划 实时避障 A^(*)算法 动态窗口法
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改进樽海鞘算法求解带时间窗的应急选址路径问题
16
作者 徐帆 马良 +1 位作者 张惠珍 陈曦 《包装工程》 CAS 北大核心 2024年第5期220-229,共10页
目的为使应急物资及时高效地送到灾区,针对多目标应急选址-路径问题,在考虑灾区的时间窗及物资运输过程中道路安全的情况下,以最小化经济成本、最小化时间惩罚成本及最大化道路安全性为目标,构建多目标优化模型。同时,设计改进的樽海鞘... 目的为使应急物资及时高效地送到灾区,针对多目标应急选址-路径问题,在考虑灾区的时间窗及物资运输过程中道路安全的情况下,以最小化经济成本、最小化时间惩罚成本及最大化道路安全性为目标,构建多目标优化模型。同时,设计改进的樽海鞘算法求解问题,以验证模型的可行性和算法的有效性。方法根据模型的特征对樽海鞘算法进行改进,运用随机生成和贪心算法相结合的方式生成初始解,利用交叉算子和邻域搜索算子改进原始算法的位置更新操作,引入非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)的精英保留策略,以提高算法的性能。结果经过多个算例测试,该算法能快速获得一簇Pareto解,与基本樽海鞘算法进行对比后可知,改进后的算法性能更优越。结论对于灾后及时响应的应急选址路径问题,采用改进的樽海鞘算法具有一定优越性,并在多个目标权衡的情况下,可供决策者根据目标的偏好找到较满意的解,对于研究应急选址路径问题具有一定的参考价值。 展开更多
关键词 选址-路径问题 应急物资 时间窗 改进樽海鞘算法
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无人化仓库下异构机器人混合任务分配研究
17
作者 王军茹 张菂 孙广彬 《仪表技术与传感器》 CSCD 北大核心 2024年第6期53-60,78,共9页
在具有若干个障碍区的码头无人化仓库中,为解决异构机器人系统对混合任务的有效分配问题,文中提出一种模糊聚类融合的扩展一致性束算法。在采用模糊聚类划分任务子区域和利用时间窗设置混合任务执行顺序的基础上,提出机器人分组资源配... 在具有若干个障碍区的码头无人化仓库中,为解决异构机器人系统对混合任务的有效分配问题,文中提出一种模糊聚类融合的扩展一致性束算法。在采用模糊聚类划分任务子区域和利用时间窗设置混合任务执行顺序的基础上,提出机器人分组资源配置策略,以任务分配收益最大、运行时间最短为目标,建立异构机器人系统任务分配的数学模型,通过扩展一致性束算法,在各个子区域内完成任务分配。结果表明:扩展一致性束算法缩短了任务分配时间,得到各子区域内机器人的执行任务序列并且每架机器人所分配到的任务数保持均衡。 展开更多
关键词 无人化仓库 异构机器人系统 混合任务分配 时间窗 机器人分组资源配置策略 一致性束算法
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求解带时间窗车辆路径问题的改进FPA
18
作者 丛扬潇 袁志高 +2 位作者 李素 姜缘平 王祖荣 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第3期793-798,共6页
车辆路径规划问题广泛应用于物流行业,为解决这一NP难的组合优化问题,提出一种求解带时间窗车辆路径问题的改进花授粉算法。针对FPA存在寻优精度低和过早陷入局部最优等缺陷,在原始FPA中引入遗传算法的交叉和变异因子,设计基于精英父代... 车辆路径规划问题广泛应用于物流行业,为解决这一NP难的组合优化问题,提出一种求解带时间窗车辆路径问题的改进花授粉算法。针对FPA存在寻优精度低和过早陷入局部最优等缺陷,在原始FPA中引入遗传算法的交叉和变异因子,设计基于精英父代的多点交叉算子和单亲多点基因变异换位算子;对FPA中的转换概率p进行自适应调整并重新定义全局授粉和局部授粉操作;采用国际通用标准测试集Solomon对算法进行测试,将求得结果与已知多个算法求得的结果进行对比分析。其结果表明,改进FPA求解带时间窗车辆路径问题是可行有效的。 展开更多
关键词 花授粉算法 遗传算法 路径优化 时间窗 自适应 算法改进 物流配送
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改进蚁群算法对多配送中心物流配送路径优化
19
作者 兰国辉 张玉遇 《长春工程学院学报(自然科学版)》 2024年第2期119-124,共6页
改进蚁群算法(IACO)是在传统蚁群算法(ACO)的基础上,解决带有软时间窗的路径优化问题(VRPSTW)。首先运用罚数法分割客户点,匹配配送中心寻找初始解,其次引入新的信息素更新公式,最后运用插入算子,倒转算子进行变邻域搜索,得出寻优序列... 改进蚁群算法(IACO)是在传统蚁群算法(ACO)的基础上,解决带有软时间窗的路径优化问题(VRPSTW)。首先运用罚数法分割客户点,匹配配送中心寻找初始解,其次引入新的信息素更新公式,最后运用插入算子,倒转算子进行变邻域搜索,得出寻优序列。将两算法的过程差异与结果差异进行比较,结果表明:在多配送中心的前提下,对比传统算法,改进后的优势在于前期求解速度与结果求解能力得到提升,带有软时间窗的多配送中心能更好地兼顾成本与客户满意度,也更符合企业和用户对路径优化的实际需求。 展开更多
关键词 蚁群算法 罚数法 变邻域搜索 软时间窗 客户满意度
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基于遗传算法的飞机垃圾车计划恢复模型
20
作者 史浩祥 易奎 牟奇锋 《安徽大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2024年第3期68-74,共7页
利用人工经验调度地面保障车辆,难以在突发状况发生时确保地面车辆的合理调度,从而导致航班的集体延误和地面保障车辆资源的浪费.针对机场垃圾车调度的上述问题,在硬时间窗限制及多种约束条件下,以飞机垃圾车调度总成本最小为目标函数... 利用人工经验调度地面保障车辆,难以在突发状况发生时确保地面车辆的合理调度,从而导致航班的集体延误和地面保障车辆资源的浪费.针对机场垃圾车调度的上述问题,在硬时间窗限制及多种约束条件下,以飞机垃圾车调度总成本最小为目标函数构建计划恢复模型.算例分析结果表明:相对于人工恢复调度费,该文计划恢复模型调度费节约了46.44%.因此,该文计划恢复模型具有可行性. 展开更多
关键词 车辆调度 时间窗 计划恢复 遗传算法 成本最优
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