联合配送车辆调度及算法实现

现代物流业配送模式由单一配送向联合配送、动态配送、大规模跨区域配送转化。针对这一变化,提出了一种多维协同条件下的大规模车辆调度方法,构建面向多重约束条件的车辆调度数学模型,研究了针对大规模协同配送的车辆调度算法,以达到物流调度实时化、高效化和智能化目的。     

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。     

基于遗传算法的物流配送车辆调度优化模型研究

物流配送中,车辆调度是一个关键问题。为了提高物流配送中车辆调度的效率,本文提出了一种灵活的多目标组合优化模型,此模型可以方便的增减优化目标值。设计了适合多车场开放式车辆路径问题的通用染色体编码方案,并对遗传算法中的交叉变异操作做了详细说明。     

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.     

基于VIP客户的多配送中心车辆路径问题的优化

在配送过程中,VIP客户订货量较大,为其提供快速及时的服务能提高VIP客户的满意度,所以研究基于VIP客户的多配送中心车辆路径问题(Multiple Depot Vehicle Routing Problem based on VIP clients,MDVRPVC)模型具有现实意义.由于基本的蚁群优化(Ant Colony Optimization,ACO)搜索初期信息匮乏,导致信息素累积时间长,求解速度慢,所以结合具有快速全局搜索能力的遗传算法,自适应地改变信息素的挥发系数,引入平滑机制,有助于对搜索空间进行更有效的搜索,构成一种混合自适应蚁群优化算法(Hybrid Adaptive Ant Colony Optimization,HAACO).应用GA和HAACO对MDVRPVC求解,实验证明,求解算法HAACO是有效可行的,且HAACO优于GA.     

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。     

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。     

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.     

基于物流车辆调度算法的研究

物流车辆优化调度问题是一个研究热点,学者们采用了各种优化方法来解决实际问题。本文简述了物流配送车辆调度问题的常见算法,对求解车辆优化调度问题的步骤作了说明,并在结论中提出了算法的不足之处,以使大家根据实际情况选择最佳的车辆调度算法,提高经济效益。     

基于Hopfield方法实现车辆优化调度

针对车辆优化调度的问题的解决提出了一种基于HopField方法的最优车辆调度实现的方法,该方法从关系数据量的有效控制和路径探索的高效化以及运输中间节点的优化顺序分析等多方面入手解决问题,最终达到满意的应用效果。     

基于Hopfield方法实现车辆优化调度

针对车辆优化调度的问题的解决提出了一种基于HopField方法的最优车辆调度实现的方法,该方法从关系数据量的有效控制和路径探索的高效化以及运输中间节点的优化顺序分析等多方面入手解决问题,最终达到满意的应用效果。     

一种混合算法在车辆路径问题上的应用

针对粒子群优化算法PSO求解车辆路径问题容易陷入局部最优的缺陷,提出了将量子门思想、遗传算法思想与粒子群算法相结合的混合算法来求解车辆路径问题,以Matlab语言为开发工具实现VRP实际问题的求解。实验表明,混合算法比粒子群算法能有更好的避免陷入局部最优,可以搜索到更优解。     

电商物流中车辆调度系统的设计与实现

随着电子商务的日益盛行,用于货运的车辆不断增加,如何合理调度和管理各种运输车辆是个值得研究的重要问题。文章采用物联网相关技术,设计并实现了基于物联网的车辆调度管理系统,给出了采用GPRS、GPS、Google Map和基于ARM11的车载终端相结合的系统解决方案,实现了全天候定位、电子地图显示、车辆实时调度、监控、管理、历史运行轨迹回放等功能,并对系统进行了详细测试。该系统可以获取实时车辆的位臵、速度、行驶状态等信息,并把所获取的信息通过GPRS技术回传处理,有效解决了现行车辆调度中所存在的问题。     

ICP策略下带软时间窗的动态车辆路径优化问题研究

针对动态车辆路径中出现新的客户请求时,输入信息（可能包括客户请求出现时的车辆位置、客户时间窗、服务时间、需求量等）也随着时间推移而动态改变,在服务客户时由于动态客户需要不停插入,导致不停地进行优化计算,致使车辆路径更新频繁的问题,提出了紧急动态客户和数据包的概念（简称ICP）。通过该策略并使用遗传方法（Genetic Algorithm,GA）与局部搜索方法(Local Search,LS)的混合算法(简称GA-LS),可提高车辆路径更新质量,降低车辆运输成本并控制配送中心管理成本,从而提高服务质量。通过实验证明了该策略的有效性。     

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。     

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.     

网约出租车车辆调度费的违法性与规制路径思考

车辆调度费的出现,是打车软件平台为缓和出租车司机情绪和增加出租车司机收入而采取的一项补偿措施。车辆调度费并不是一般人所理解的小费,而是对于出租车运营服务的加价销售。这一项费用的征收,对原有出租车价格体系造成巨大冲击,加剧了出租车司机的拒载现象,侵害了消费者的合法权益,减少了国家税收,与此同时打车软件平台的垄断地位却被进一步加强。因此,有必要从以下几个方面进行规制:强化对平台运营行为的监管;加快出租车行业改革;加强税收征管法实施。     

多配送中心车辆路径问题的两阶段算法

对多配送中心车辆路径问题进行描述,并建立该问题的数学模型,设计了求解多配送中心车辆路径问题的两阶段算法。第一阶段把多配送中心车辆路径问题转化成单配送中心车辆路径问题,提出基于边界客户分配法的转化策略;第二阶段对单配送中心车辆路径问题进行求解,采用禁忌搜索算法进行优化求解,最后表明算法的有效性和可行性。     

人工免疫多目标进化算法在动态车辆路径优化中的应用

建立了动态车辆路径优化问题的数学模型,提出了一种基于聚集密度的人工免疫多目标进化算法。该算法首先计算群体中每个个体的聚集密度,再根据目标函数值和聚集密度定义一个偏序集,然后采用比例选择原则依次从偏序集中选择个体,更新精英集。实验结果表明,该算法是解决动态车辆路径问题的有效方法。     

车辆调度问题的研究现状

车辆调度指的是车辆的合理化调度,自四十多年前被提出之后,便成为了广大学者研究的重点以及热点课题。文章首先对车辆调度问题进行了简单的描述,重点总结了相关学者在算法求解上的研究成果,主要包括算法的分类以及特点分析,最后对后续问题的研究工作进行了预测与展望。