蚁群优化算法在物流配送车辆路径问题中的应用研究

车辆路径问题(VRP)是一类物流配送领域具有广泛应用的组合优化问题,属于NP难题。一种改进的蚁群优化算法可以用于求解VRP。实验结果表明,采用蚁群优化算法能有效求解VRP问题。     

基于多代理蚁群算法的电子商务物流配送优化研究

利用多Agent技术,描述了电子商务物流配送优化路径模型,并分析了此模型的工作原理。针对电子商务物流配送优化路径问题,对蚁群算法进行改进,提高其搜索能力和加快收敛速度。通过仿真,验证了此方法在电子商务物流配送优化路径求解中具有很好的可行性与有效性。     

车辆路径问题的算法研究

在对车辆路径问题进行描述的基础上,根据容量和时间窗的约束条件,设计一种新的解的表示方法,构造了求解该问题的禁忌搜索算法,给出了算法对测试算例的运算结果,该算法的计算效率较高,收敛速度较快,计算结果也较稳定.     

车辆路径问题的数学模型分析研究

本文首先对经典车辆路径问题(VR P)与旅行商问题的数学模型进行了简要的分析.其后对带时间窗的车辆路径问题进行了相应的描述,通过客户需求的服务时间窗在模型中进行惩罚函数的设置,并在模型中要考虑物流中心的客户时间窗、车辆运输费用和时间效应成本等因素的影响,进而来建立基于路况的带惩罚函数的VRPTW优化模型.     

一类带时间窗动态车辆路径优化

基于事件驱动,采用快照记录车辆即时信息,建立物流配送动态车辆路径问题的数学模型。通过改进信息素的更新策略来改进蚁群算法,并采用改进蚁群算法对建立的模型进行仿真求解。结果表明,所建立的模型和改进的算法,对物流配送动态车辆路径有较好的优化。     

带时间窗车辆路径问题的混合遗传算法

针对标准遗传算法在解决带时间窗的车辆路径问题（VRPTW）时存在早熟收敛和易陷入局部极值点的特点,引入遗传算法与禁忌搜索结合的混合算法,同时对杂交算子进行了改进.算法既具有遗传算法的全局性和并行性,又具有禁忌搜索算法的爬山能力.实验表明,改进的混合算法具有计算效率高、收敛速度快等特点,是一种有效的方法.     

基于改进节约法的物流配送路径优化研究

物流配送中路径的选择是否合理影响着公司配送的速度、客户满意度、成本以及效益。在传统节约法的基础上,提出了考虑时间窗的配送路径的选择,这样既验证了节约法的可行性,又得出了车辆的可行发车时间范围,最后结合具体事例,对该方法进行了实际验证。     

基于混合遗传算法的生鲜配送路径优化研究

生鲜农产品配送路径规划问题是复杂的NP难问题,为提高配送路径规划效率,有效指导生鲜企业的配送路径规划,文章分析了生鲜配送及带时间窗的车辆路径问题的特点,考虑时间窗约束构建了配送路径最短的数学模型。在传统遗传算法的基础上,引入C-W节约算法改进种群初始化,大规模邻域搜索算法改进局部搜索操作,提出一种混合遗传算法,并进行算例仿真。经计算,算例的最优配送路径包括4条线路,最短配送距离为68.72 km,优于传统遗传算法所得最短路径。验证结果表明：本研究给出的混合遗传算法能较好地解决有时间窗的车辆路径问题,所得方案较优,可以指导企业配送车辆的路径规划。     

基于改进节约法的物流配送路径优化研究

物流配送中路径的选择是否合理影响着公司配送的速度、客户满意度、成本以及效益.在传统节约法的基础上,提出了考虑时间窗的配送路径的选择,这样既验证了节约法的可行性,又得出了车辆的可行发车时间范围,最后结合具体事例,对该方法进行了实际验证.     

智能交通系统中车辆路径优化问题的研究

针对智能交通系统中的车辆路径优化问题,运用蚁群算法进行求解,并对状态转移概率公式的选择做出了调整,进一步对信息素挥发因子进行改进,从而改进了基本蚁群算法到一定阶段后容易陷入局部最优的缺点,提高了算法的运算速度.实例求解表明,改进蚁群算法在车辆路径优化问题中,可以快速有效地得到近似最优解.     

CVRP物流配送路径优化及应用研究

车辆行驶路径优化问题是智能安全交通网络的重要组成部分。针对传统车辆路径求解搜索时间过长、得不到最优解、求解质量不高的现况,在研究一般物流配送路径问题处理方法和数学模型的基础上,提出了一种改进的蚁群算法求解问题以提高构建路径的速度和质量,在限量车辆路径问题（CapacitatedVehicleRoutingProblem,CVRP）中用改进的蚁群算法来优化求解车物流的配送路径。通过MATLAB仿真结果表明,蚁群算法搜索速度相对较快,具有良好的全局求优能力,收敛结果表明可以准确求出最优路径,相比传统方案,优化后解的质量得到了提高,速度提高了80%左右,是一种可行性较高的求解物流配送路径优化问题的有效算法。     

车辆路径安排问题算法研究综述

车辆路径安排是决定物流配送费用的主要因素。车辆路径安排问题(Vehicle Routing Problem,VRP)是近年来应用数学、计算机科学和物流科学研究的一个热点问题,产生了众多的研究成果。本文首先讨论了VRP的分类,然后基于VRP算法构造方法的分类,概要介绍了近五年来VRP算法研究的主要成果,并对研究方法进行了分析,最后对全文进行了总结,并探讨了该问题未来的研究方法。     

求解带软时间窗多车场多车型车辆路径问题的一种改进蚁群算法(英文)

考虑实际生活中带多种扩展特征(如多车场、多车型、客户服务优先级、时间窗等)的车辆路径问题应用广泛,建立带软时间窗多车场多车型车辆路径问题的数学模型,并提出一种改进的蚁群优化算法(IACO)求解该模型.首先,根据就近原则将客户分组,并通过扫描算法构造初始路径;其次,通过引入遗传算子并自适应地调整交叉概率和变异概率来提高算法的全局收敛能力,且采用平滑机制来提高蚁群优化算法的性能;最后,采用3-opt策略来提高算法的局部搜索能力.将提出的算法应用在3个随机产生的实例中,仿真表明提出的IACO在收敛速度和解质量两方面都优于现有的3种算法,证明提出的算法是有效可行的,且提出的模型具有一定的实际意义.     

基于模拟退火遗传算法的有时间窗军械物资运输车辆路径问题研究

本文将模拟退火算法与遗传算法相结合用于解决有时间窗军械物资运输车辆路径问题,避免了传统遗传算法常见的早熟收敛问题.实验结果证明,该算法可以有效求得有时间窗军械物资运输车辆路径问题的优化解,增强了算法的全局收敛性.     

电子商务环境下的企业物流配送模式选择研究

本文在概述电子商务、物流配送涵义基础上,分别从电子商务企业自营物流配送模式、第三方物流配送模式、联盟式共同物流配送模式和企业间互用物流配送模式几个角度,探讨了不同规模、类型电子商务企业的物流配送模式选择问题;以期对促进我国电子商务企业物流配送水平的提高有所帮助。     

基于灰狼算法的车辆配送物流路径优化研究

为了实现农产品物流配送车辆路径的合理优化,降低物流配送成本和提高消费者满意度,提出一种基于灰狼优化算法的多目标农产品物流配送车辆路径优化模型。选择物流配送成本最低和路径最短为目标函数,将灰狼位置编码为车辆编号和车辆路径顺序,通过灰狼优化算法实现多目标农产品物流配送车辆路径的最优规划。研究结果表明,与PSO和GA相比,在行驶里程和平均行驶成本方面,GWO的成本最低且行驶里程最少。     

基于混沌蚁群算法的物流配送路径问题仿真研究

将混沌与最大最小蚂蚁算法相融合,在蚁群算法的信息素更新规则中加入混沌扰动量避免了在搜索过程中陷入局部极值.测试结果表明混沌蚁群算法能够有效地提高算法的全局寻优能力,对于物流配送路径问题的求解能够获得满意的结果.     

基于改进蚁群算法的物流配送路径问题研究

在蚁群算法中采用新的信息素更新方式,对中小规模的物流配送路径问题进行求解．实验证明,该改进算法具有较好的全局寻优能力,在中小规模的物流配送路径问题求解中,取得了比较理想的效果．     

带时间窗车辆路径问题的混合蚁群算法

为解决有时间窗的车辆路径问题,提出了一种基于进化规划和最大-最小蚁群算法相融合的混合蚁群算法,并与最大-最小蚁群算法作了比较.实验结果表明,混合蚁群算法可以快速有效求得带时间窗车辆路径问题的优化解,是求解带时间窗车辆路径问题的一个较好方案.