带软时间窗的两阶段连锁门店配送车辆路径问题研究(精)

合集下载

带软时间窗约束的多目标车辆路径优化问题研究

带软时间窗约束的多目标车辆路径优化问题研究带软时间窗约束的多目标车辆路径优化问题研究摘要：多目标车辆路径优化问题是商业领域中的一个重要问题，该问题可以在很多实际应用场景中找到应用。

本文研究了一个带有软时间窗约束的多目标车辆路径优化问题。

通过设计有效的算法来求解该问题，可以提高车辆运输效率、降低成本，进而增加企业的经济效益。

1. 引言随着物流行业的发展，车辆路径优化问题在商业领域中变得越来越重要。

车辆路径规划的目标是最小化总路程、最小化运输成本、最大化利润等。

然而，在实际场景中，通常还需要考虑到各种约束条件，例如时间窗、容量约束等。

本文研究的是一种带软时间窗约束的多目标车辆路径优化问题。

2. 问题描述我们考虑一个车辆路径优化问题，假设有一定数量的配送点需要被一组车辆服务。

每个配送点有需求量和服务时间。

同时，每个配送点都有一个时间窗，即开始服务和结束服务的时间范围。

然而，与一般情况不同的是，我们引入了软时间窗的概念。

软时间窗允许在时间窗外服务，但在时间窗内服务更优。

此外，每个车辆有容量限制。

3. 模型建立我们将问题建模为多目标规划问题。

通过定义适当的目标函数，我们可以将目标表达为总路程最小化、总成本最小化和总时间窗违规最小化。

同时，我们引入了惩罚项来衡量软时间窗违规程度。

通过构建数学模型，我们可以将问题转化为一个规划问题。

4. 算法设计为了求解该多目标优化问题，我们设计了一个基于遗传算法的求解算法。

首先，我们通过初始化一组随机的可行解。

然后，我们使用交叉和变异操作对种群进行演化，以产生新的可行解。

在每一代中，我们评估每个个体的适应度并选择合适的个体进入下一代。

最后，我们在经过设定的迭代次数后，找到一组近似最优解。

5. 实验与结果分析我们在多个实际数据集上测试了我们的算法，并与其他经典算法进行了对比。

实验结果表明，我们的算法在总路程、总成本和总时间窗违规上取得了较好的效果。

同时，我们还通过对参数敏感性的分析，探讨了算法的鲁棒性。

带软时间窗约束的车辆路径问题的混合算法研究及其应用

带软时间窗约束的车辆路径问题的混合算法研究及其应用车辆路径问题(Vehicle Routing Problems,VRP)是一个NP难问题,是物流领域中具有重要理论和实际意义的问题。

在现实生活中,有很多问题可以抽象为VRP问题,如银行押款车的行驶路线、快递分发包裹、工业垃圾回收、校车接送学生、餐馆送餐等。

选择合理的物流配送方案,可以降低企业物流开支,节约成本,提高效率,加速货物的流通过程,赚取更多的利润,对于一个企业的成败具有关键性意义。

在中国物流业快速发展的今天,对VRP问题的研究愈发重要。

带时间窗约束的 VRP 问题(Vehicle Routing Problems with Time Windows,VRPTW)是在基本VRP问题的基础上衍生而来,有着很高的研究价值。

本文致力于研究带重量约束和软时间窗约束的VRP问题(Capacitated Vehicle Routing Problems with Soft Time Windows,CVRPSTW)。

长期以来,国内外许多学者对这个问题进行了大量的研究和阐述,产生了许多优秀的算法。

在他们工作的基础上,利用VRP问题的数学模型,本文提出了一种分布式的多阶段混合启发式算法,目标是在合理的时间内取得较好的结果。

本文的主要工作包括:第一,实现单机版的多阶段混合启发式算法,包括使用模拟退火算法(Simulated Annealing,SA)对车辆数目进行优化,使用禁忌搜索算法(Tabu Search,TS)对违反时间窗代价和路线总行程距离进行优化。

在求解过程中,使用了多种不同的邻域生成方法,包括对部分元素的交换和重置的小邻域生成法、基于摧毁和重建思想的大邻域生成法,以减少在局部最优附近的重复搜索。

加入自适应存储(Adaptive Memory,AM)算法,当搜索陷入瓶颈时,从AM中产生新的邻域搜索中心,开始新一轮迭代搜索,使得搜索及时跳出瓶颈并向着好的方向前进,保证搜索的有效性和多样性。

带软时间窗的三维装箱车辆路径问题研究

最后,通过具体算例进行试验仿真,算例结果说明了优化模型和求解算法是有效的和实用的。
通过优化模型确定最优的车辆配送路径的行驶方案和物体装箱方案。三维装箱问题和车辆路径问题都属于NP难题,因此带软时间窗的三维装箱车辆路径问题也是NP难题。
本文针对模型的复杂性,基于贪心算法、微粒群优化算法、局部搜索算法和装箱启发式算法设计一种混合算法对模型进行求解。该混合算法分为两层:(1)外层采用基于贪心算法的微粒群优化算法求解带软时间窗约束的车辆路径问题,生成具体的路径方案, 在适应度函数中调用内层算法,再根据其返回值优化路径方案;(2)内层采用基于装箱启发式算法的局部搜索算法求解三维装箱问题,判断三维装箱的可行性,如果装箱可行,并给出具体的装箱方案。
带软时间窗的三维装箱车辆路径问题研究
车辆路径问题是对车辆配送路径进行优化,实现物流配送成本最低,是物流运作系统的核心问题,在现实中具有广泛的应用。三维装箱问题是寻找一个合理的方案将所有小盒子装入一个容器中,要求满足一定的约束,达到容器利用率最高,被广泛应用车辆路径问题具有制约作用, 装箱失败会导致车辆路径无效。因此,必须对这两个问题进行集成优化,即三维装箱车辆路径问题。
该问题的研究有助于提高车辆装载率,降低总的配送成本,是现代物流配送系统规划的热点问题。同时,现实中的客户均追求配送服务的及时性,对配送服务时间都有要求,使得企业处于一个基于时间竞争的市场环境。
因此,研究带软时间窗的三维装箱车辆路径问题,具有较强的理论和现实意义。本文以一个配送中心和多个客户的配送网络为研究对象,考虑现实中客户软时间窗的约束,集成优化三维装箱问题和车辆路径问题,以总的配送成本(包括车辆的启用成本,车辆的行驶成本,和不满足客户服务时间窗的惩罚成本)最小为目标,建立带软时间窗的三维装箱车辆路径问题的优化模型。

带车辆时间窗的多车场车辆路径问题研究

2.对带客户时间窗的多车场车辆路径问题进行研究。在阐述基本车辆路径问题构成要素、分类、模型及算法的基础上,引入多车场和客户时间窗两类约束条件,对带客户时间窗的多车场车辆路径的问题(MDVRPTW)进行描述分析,进而对其模型及常用的求解算法进行归纳总结。
3.构建带车辆时间窗的多车场车辆路径问题的数学模型。在详细介绍车辆时间窗概念的基础上,对带车辆时间窗的多车场车辆路径问题进行描述及定义,最终构建带车辆时间窗、带客户时间窗的多车场车辆路径的数学模型。
4.求解带车辆时间窗的多车场车辆路径问题的算法研究。在详细介绍聚类分析、模拟退火算法理论的基础上,基于“先聚类后路线”的方法,首先通过k-means聚类算法对配送区域进行划分, 将多车场车辆路径问题转化为单车场车辆路径问题,再利用模拟退火算法求解单车场问题,并进行算例分析。
本文所研究的带车辆时间窗的多车场车辆路径问题,主要是从企业成本控制和优化资源配置角度出发,在调配车辆时考虑正在运行中的车辆资源,从而将车辆时间窗概念引入到车辆路径问题中, 同时结合实践运作中调度的情况、特点,最终建立带车辆时间窗, 带客户时间窗的多车场车辆路径的数学模型。本文主要做了以下几个方面的工作:1.概述本文研究背景、研究意义及创新点, 总结国内外相关问题的研究现状等内容。
带车辆时间窗的多车场车,许多物流公司往往拥有多个配送中心 (车场)。配送中心之间如何进行合理的任务分配及恰当的车辆行驶路线安排以实现企业配送成本的降低和服务质量的提升,就成为企业非常关心的问题。
多车场车辆路径问题也是车辆路径问题领域的研究热点之一。目前多车场车辆路径问题中关于时间窗的研究,主要都是从客户角度出发,旨在提高服务质量的同时保证成本最低。

带时间窗和送取货的车辆路径规划问题研究

带时间窗和送取货的车辆路径规划问题研究
车辆路径规划问题VRP的优劣影响着物流成本的高低,占据着物流配送体系的重要地位。近二十年来,学术界涌现出大量关于 VRP的算法和模型研究著作,并在VRP的基础上衍生出众多分支。
随着商业标准的日益提高,各产业对送取精准性与物流准时性的要求愈来愈高,相比于只有时间窗约束的VRPTW来说,VRPSPDTW能更好地贴近商业实际。本文正是以此为切入点,对现有的关于 VRP及其衍生问题的经典文献进行综述,重点对VRPSPDTW的原理、模型、算法展开研究,并结合A公司零部件运输模式以及运营数据基础上,本文主要以解决A公司在车辆路径优化方面的需求为目的,对A公司问题进行建模研究,形成考虑时间窗和送取货的模型。在此基础上,首先分析了提高顾客服务水平和降低运输费用之间的平衡性,建立了相应的数学模型,并在算法综述基础上采用差分进化算法对A公司问题模型进行求解。
最后,通过将算法应用于A公司的月(周)调度问题上,结果表明, 本文的算法可以在短时间内求得较优的运输方案,从而在一定程度上提高了顾客服务水平以及降低了运输成本。

软时间窗约束的车辆路径问题研究

内学者在ＶＲＰ问题的研究中也做了不少的贡献。张丽萍等人提出了一种引入新颖交叉的改进遗传算法求解ＶＲＰＴＷ问题，该算法有效解决了遗传算法中的 “ 早熟收敛 ”的现象；程林辉等人 ’ 采用组合优化的思想提出了一种改进的遗传算法求解ＶＲＰＴＷ问题；王永锋等人提出了基于混沌搜索技术的混沌遗传算法
和有效的。
Hale Waihona Puke 关键词：物流配送；车辆路径问题；软时间窗；改进遗传算法
Ｄ０ｈ１０．３９６９／ｉ．ｉｓｓｎ．１６７４－５０４３．２０１３．０２．００９
中图分类号：Ｆ５０５；Ｆ５０６
文献标志码：Ａ文章编号：１６７４－５０４３（２０１３）０２ — ００４７－０５
车辆路径问题（ＶｅｈｉｃｌｅＲｏｕｔｉｎｇＰｒｏｂｌｅｍ，ＶＲＰ）是物流运输领域研究的一个热门问题。随着物流运输行业间的竞争日益加剧以及客户对物流运输的及时性、准确性的要求越来越高，寻求一种合理的物流运
仅可以帮助物流运输企业提高服务水平，而且能够帮助企业节约运输成本、提高运输效率、实现资源合理配置、增强顾客满意度，进而有助于物流运输企业增强市场竞争力。从这方面来看，本文的研究具有

带软时间窗的冷链物流配送车辆路径优化建议

带软时间窗的冷链物流配送车辆路径优化建议作者：单青州张天星来源：《现代营销·学苑版》2019年第06期摘要：针对国内外对带软时间窗的冷链物流配送车辆路径优化的建议不全面，本文首先对研究该问题的决策要素进行客观地分析，其次从政府、社会和物流企业这三个方面提出了合理性的建议，最后对带软时间窗的冷链物流配送车辆路径优化进行了评价。

关键词：冷链物流配送;车辆路径优化;软时间窗一、带软时间窗的冷链物流配送车辆路径优化决策要素分析研究冷链物流VRPTW问题的意義就在于使配送成本尽可能地减少，实现第三利润源，使得配送商总利润最大化，但是在配送过程中会受到车容量限制、车辆行驶的最大距离的限制等等。

因此，分析带时间窗的冷链物流车辆路径问题的决策要素是必要的，一般包括两大类：限制条件和目标。

1.冷链物流VRPTW问题的限制条件研究冷链物流配送中，配送商因实际配送问题会受到一些限制，这里主要说明以下几个限制因素：运输线路、配送中心、运输的货物、配送车辆、客户点。

（1）运输路径运输路径是由顶点（如配送中心等）、有向弧、无向边三个要素组成的运输结构，用来描述配送车辆向各客户点运输货物时需要经过的路径，如图1所示。

（2）配送中心配送中心作为冷链物流配送的中转站，是货物配送的基础，除进行配送货物的活动外，还主要进行一些收集货物、分类和加工货物的活动，以减少交易次数，最终实现销售或供应的现代流通设备。

在一次配送过程中，以运输范围和配送成本最小为前提，设置一个或多个配送中心。

（3）运输的货物冷链物流配送研究的对象就是货物。

对货物研究时，要注意货物的品种、单位价格、包装材质、货物体积和重量，以及客户要求的送货时间、地点等。

货物信息的不同直接影响着配送车辆的路径选择。

（4）配送车辆冷链条件下进行货物运输的工具是车辆。

对于运输车辆，根据货物的特点需要考虑关于车辆的以下要素：车辆的类型、承载货物的能力、行驶的最大距离、最终停靠的地点等。

带时间窗的车辆路径问题的研究与应用

带时间窗的车辆路径问题的研究与应用
车辆路径问题是研究如何优化物流运输的核心问题。研究车辆路径问题对于降低物流公司的运输成本,提高物流公司的服务质量都有重要意义。
本文重点研究了带时间窗的车辆路径问题。针对在物流运输中的实际情况,本文提出了一种新的带时间窗车辆路径问题的双目标规划模型。
第一个优化目标是使配送过程中总的车辆使用数目最小。在实际的货物运输中,由于汽车的油箱容量限制、司机的工作时间等, 配送车辆的行驶距离往往会受到限制。
因此,在每辆车都有行驶距离限制的约束下,用最少的车辆来完成配送任务能最大程度的节约运输成本。此外,本文考虑了每个用户都有自己的期望服务时间。
尽可能的使得顾客在自己期望时间内被服务,从而提高物流公司的服务满意度,这是本文提出的规划模型的另一个优化目标。基于上述的规划模型,本文提出了一种双标准近似算法。
随后,本文介绍了车辆路径系统用到的相关技术,并通过模拟实例展示了此系统的功能。模拟实例选择了深圳20家三甲医院作为配送点。
运行系统后,路径方案将以可视化的形式显示在地图上。பைடு நூலகம்
该算法可以在多项式时间内给出上述问题的近似最优解。本文通过严格的理论分析证明了该算法的近似比为?O(log1/?),1???, 并通过模拟实验分析了算法的运行效率。
本文还设计了基于遗传算法的车辆路径系统。遗传算法是一种现代启发式算法,在求解整数规划问题时有着广泛的应用。
本文介绍了用遗传算法求解车辆路径问题的方法,并通过实验分析了遗传算法的运行效率。实验结果表明遗传算法可以应用在实际的系统设计中。

带软时间窗的两阶段连锁门店配送车辆路径问题研究

束。应用最小包络聚类分析方法确定供应商与配送中心的最佳位置与数量，用禁忌搜索算法求解配送中心到运
门店的最佳配送路径，测试验证了该方法的有效性与研究的实用价值。算例关键词：连锁门店；车辆路径问题；物流网络；时间窗；软两阶段；小包络法；忌搜索算法最禁
况；）ｅ车辆非满载，门店的货物需求量均小于车辆的载容量，
题）畴，题具有较强的应用价值。范问
由于通过型商品配送关系到商品从供应商经过配送中心到最终门店的整个流程，及两阶段三层次物流网络（应涉供商、配送中心、门店）施选址、流路径、设物库存及运输量的确定、配送时间限制等多决策项目，目的是在满足门店需求的其基础上，使网络系统成本（设施费用）含与运输配送费用最小
流网络进行了建模优化。以上学者提出的方法多是将问题分为若干个子问题，后然
说，因为商品价格差别较小，物流成本始终是企业成本竞争的
焦点，而配送环节更是整个物流环节的关键所在。因此，送配路径合理与否将直接影响连锁企业的成本、效率与竞争能力。
中图分类号：Ｔ３１Ｐ９文献标志码：Ａ文章编号：１０ —６５２１）９３５ —４０１３９（０２０－３８０
ｄｉ１．９９ｊｉｎ１０－６５２１．９０１ｏ：０３６／．ｓ．０１３９．０２０．ｓ４

论文开题报告：零售连锁超市配送车辆路径安排问题研究

论文题目零售连锁超市配送车辆路径安排问题研究本课题的研究现状1、国外研究现状：车辆路线问题(vrp)最早是由dan tzing和ram ser在1959年首次提出的，它是考虑从一个或多个站点出发，车辆把货物运送到空间任意分布的一系列客户点，有序的通过它们，满足客户的需求且每个顾客只能被服务一次，组成适当的行车路线，在车辆容量等约束条件下使总行驶费用最小(行驶费用可以用路程、时间等表示)。

对于路径优化的研究经历了一个很长的发展阶段，从初期的无车辆容量及车辆服务约束的tsp问题，到有车辆容量限制和对每辆车的最大服务客户数及行驶距离、行驶时间的限制(即传统的vrp问题)，再到客户性质(主要是物流中心、集货客户和配送客户)的增加，主要可以分为回程时集货的问题(vrpb)以及集货供货一体化问题(&ovrppd问题)。

随着客户对时间要求的增加，时间窗(vrptw问题)也逐渐增加到这一问题当中。

另外，考虑到实际情况，多供货点问题(mdvrp)和随机问题(svrp或者dvrpih]题)也被提出来。

初。

定很好；效果好的，其降温过程又极其缓慢。

但是就其运算过程和得到的解来说不如遗传算法的效果好。

对现代智能算法的应用，多是相互结合在一起共同使用的。

如刘志硕提出的一种基于可行解两阶段构造策略的自适应混合蚁群算法，张丽艳将粒子群优化算法与模拟退火算法结合，提出的一种求解车辆路径问题的混合粒子群算法。

研究意义：进行车辆路径优化降低物流成本促进经济建设发展和企业自身的发展。

车辆路径优化意味着降低物流成本。

降低物流成本意味着扩大了企业的利润空间，提高了利润水平；降低物流成本意味着增强了企业的产品价格竞争优势，企业可以利用相对低廉的价格出售自己的产品，从而提高产品的市场竞争力，并以此为企业带来更多的利润。

降低物流成本意味着企业可以用更少的资源投入和消耗，创造出更多的物质财富，进而推动资源节约型企业的创建。

进行车辆路径优化有利于生态环境的保护，资源的节约。

物流配送路径规划中的时间窗问题研究

物流配送路径规划中的时间窗问题研究随着电子商务的蓬勃发展，物流配送成为了供应链管理中不可或缺的环节。

为了提高送货效率、减少成本和满足顾客需求，物流公司面临着一个重要的问题，即如何合理规划物流配送路径。

而其中一个关键因素就是时间窗问题，也就是要在规定的时间窗口内完成配送任务。

一、时间窗问题的定义和意义时间窗问题是指在物流配送中，每个配送点都有一个规定的时间段，配送员必须在这个时间窗口内赶到该点并完成送货任务。

这些时间窗口可以是固定的，也可以是根据客户需求而变化的。

时间窗问题的解决对于物流公司具有重要意义。

首先，合理安排时间窗可以提高配送效率，从而减少配送成本，提高服务质量。

其次，根据不同的时间窗，物流公司可以优化配送路线，减少车辆行驶时间和里程，减少能源消耗，降低环境污染。

二、时间窗问题的挑战与解决方法时间窗问题的主要挑战在于如何在有限的时间窗内，找到最优的配送路径。

为了解决这一问题，学术界和业界提出了许多方法和算法。

1.贪心算法贪心算法是一种常用于解决最优化问题的方法，在时间窗问题中也有应用。

它通过每次选择最具吸引力的任务或路径，逐步构建最终解。

然而，由于贪心算法的局部最优性，可能无法得到全局最优解。

2.启发式算法启发式算法是一种通过规则和经验寻找解的方法，常用的有遗传算法、模拟退火算法等。

这些算法通过模拟自然界的进化过程或物质的状态转变过程，寻找最佳解。

启发式算法在时间窗问题中的应用可以得到较好的结果，但计算复杂度较高。

3.精确算法精确算法是指通过数学建模和优化求解的方法，保证找到全局最优解。

其中最常用的是线性规划和整数规划。

然而，精确算法的计算复杂度较高，适用于小规模问题。

三、时间窗问题的应用案例时间窗问题在实际物流配送中有广泛的应用，并取得了显著的效果。

以市中心快递配送为例，拥有数十个配送点，每个点有固定的时间窗口。

为了优化配送路径，可以使用遗传算法进行求解。

首先，根据配送点之间的距离和时间窗的限制，构建一个遗传算法模型。

带时间窗的多车型同时取送货车辆路径问题研究

2.2. 模型构建
模型参数说明： n：客户数量， C：客户节点集合， C = {1, 2,3, , n} ； A：所有客户点和配送中心的集合，其中 A = C {0} ，其中 D 为配送中心。设 ϕ = {1, 2,3, , K } 为车辆类型集合，共 K 种；
K k =1
mk：不同类型的车辆数，总的车辆数为 M = ∑ mk ；
DOI: 10.12677/mse.2018.72015 127 管理科学与工程
徐静
d：等待惩罚系数，如果车辆到达 i 的时间早于 ai； e：迟到惩罚系数，如果车辆到达 i 的时间晚于 bi； Wijkl：k 类型车辆中的第辆 l 从客户 i 到客户 j 时车上的载重量。令决策变量 xijkl 定义如下，其中 ij ∈ A 。
Open Access
1. 引言
车辆路径问题最早是由 Dantzig 和 Ramser [1]于 1959 年首次提出的，并设计了基于线性规划的求解过程。目前对带时间窗同时取送货车辆路径问题的研究主要有两个方面：第一个方面是对同时取送货车辆路径模型的研究；第二个方面是对模型算法的研究。关于同时取送货车辆路径模型的研究，许多学者都对单车场确定需求的同时取送货问题进行研究过。Dethloff [2]首次建立了 VRPSDP 问题的数学模型，并设计了依据行驶距离、车辆剩余载重能力、综合剩余载重能力以及径向距离惩罚四类插入原则的构造式启发算法，通过保留较多的车辆剩余承载空间，增大车辆访问剩余客户的自由。陈静[3]以运输成本为目标建立了确定需求的单车场同时取送货车辆路径模型，把人工费用、燃料消耗、轮胎损耗、保修费用和折旧五项成本综合考虑作为运输成本，并采用遗传算法对模型进行求解。在求解带时间窗的同时取送货的车辆路径问题时，遗传算法和改进的遗传算法得到了国内外许多学者的广泛关注和使用。葛显龙，许茂增，王伟鑫等[4]针对城市多区域协同发展造成的商业中心相对分散的现状，提出 “多对多”的城市网络化联合配送机制。A. Serdar Tasan 和 Mitsuo Gen [5]对具有同时取货和交货的车辆路线问题，提出了一个基于遗传算法的方法来解决这个问题。为了说明所提出的方法，用参数设置来给出计算示例。对 VRPSPD 问题研究均假设顾客点进行同时送货和取货服务的车辆是同质的，即车辆具有相同的装载能力、相同的固定费用、相同的最大行驶距离约束等，并且通常假设车辆数无限[6] [7]。但是在现实生活中，物流公司所拥有的车辆一般由一组异型的车辆组成，这些车辆具有不同装载能力、不同的单位旅行费用，使用车辆具有不同的固定成本，而且由于受资金约束，物流企业拥有的各种类型车辆数目也是有限的，同时，为了降低人力成本、车辆固定成本、车辆行驶成本、时间成本，物流公司更趋向于在确定客户服务需求的情况下同时进行送货和取货。本文作者研究车辆路径问题，即具有多车型同时取送货的车辆路径问题，采用遗传算法进行求解。

带软时间窗的电动车辆路径优化问题

带软时间窗的电动车辆路径优化问题1. 本文概述随着全球能源结构的转型和环境保护意识的增强，电动车辆（Electric Vehicle, EV）在现代交通系统中扮演着越来越重要的角色。

电动车辆的广泛应用面临着诸多挑战，其中之一便是路径优化问题。

本文旨在探讨带软时间窗约束的电动车辆路径优化问题，该问题不仅要求车辆在满足传统的路径优化目标（如最小化行驶距离、减少能耗等）的同时，还需考虑到软时间窗的约束，即车辆到达目的地的时间具有一定的灵活性，但过晚到达会带来一定的惩罚。

本文首先回顾了电动车辆路径优化问题的相关研究，分析了软时间窗在路径优化中的应用背景和意义。

接着，本文提出了一种新的优化模型，该模型综合考虑了电动车辆的能耗特性、充电需求以及软时间窗的约束条件。

通过对比实验，本文验证了所提出模型的有效性，并展示了在不同场景下模型的适应性和灵活性本文讨论了模型在实际应用中的潜在价值和未来的研究方向，为电动车辆的高效运营和智能调度提供了理论支持和实践指导。

2. 问题描述与模型建立随着全球能源结构的转型和环境保护意识的提升，电动车辆（Electric Vehicles, EVs）在现代物流配送中扮演着越来越重要的角色。

本研究旨在解决带软时间窗约束的电动车辆路径优化问题（Electric Vehicle Routing Problem with Soft Time Windows, EVRPSTW），以提高电动车辆配送效率，降低运营成本，并减少环境影响。

在EVRPSTW中，配送中心需要派遣一组电动车辆，为一系列客户节点提供服务。

与经典车辆路径问题（Vehicle Routing Problem, VRP）不同，EVRPSTW考虑了软时间窗的要求，即服务开始和结束时间有一定的灵活性，但过晚的服务开始可能会产生额外的惩罚成本。

电动车辆的续航能力受限于电池容量，因此充电需求也必须在路径规划中予以考虑。

本问题的目标是在满足所有客户服务需求、软时间窗约束和车辆续航能力的前提下，最小化总行驶距离和相关运营成本。

带有时间窗的多车场车辆路径问题研究

为了获得更好的解,在文章中分两步,第一步为群阶段,我们用多个分配算法将客户分配给各个仓库,然而在我们的例子中,一些算法并非是实用的,而必须使用其他方法。关于原问题,我们在时间窗的限制下将MDVRPTW分成若干个群问题(主问题)和一些带时间窗的车辆路径问题(子问题)。
利用简单的算法,简化MDVRPTW,降低问题的规模。利用遗传算法将原问题转化为若干群问题(主问题),再利用蚁群优化算法(ACO) 去解决带时间窗的车辆路径问题(子问题)。
带有时间窗的多车场车辆路径RPTW)进一步延伸为多仓库点的带时间窗的车辆路径问题(MDVRPTW),该问题为NP难题。同时路径是由车辆从各个仓库点出发访问其对应的所有客户点再回到原出发的仓库点形成的。
解决MDVRPTW分两步：“第一步分群,第二步调整路径”。这种方法得到的可行解路径距离较大,并不是该问题的最优解。

带软时间窗装卸一体类车辆路径规划问题研究

带软时间窗装卸一体类车辆路径规划问题研究带软时间窗装卸一体类车辆路径规划问题研究引言:随着物流行业的快速发展和物流需求的逐渐增加，车辆路径规划问题成为一个关键问题。

在城市拥堵的交通条件下，提高物流配送效率显得尤为重要。

本文将研究一种带软时间窗装卸一体类车辆路径规划问题，旨在提供一个有效的解决方案来优化物流配送效率，降低成本，并且考虑了时间窗口和装卸一体化的需求。

1. 问题描述:在传统的车辆路径规划问题中，通常只考虑时间窗口的限制，而忽略了装卸一体化的需求。

然而，在实际物流配送过程中，装卸一体化的需求十分常见。

装卸一体化是指在运输车辆内进行货物的装卸操作，避免了在中转站点进行装卸的时间浪费，提高了物流配送的效率。

2. 模型建立:基于上述问题描述，我们建立了带软时间窗装卸一体类车辆路径规划问题的数学模型。

首先，我们将每个客户的装卸时间视为软约束，即可能超过预定的时间窗口。

然后，我们引入装卸一体化的需求，将装卸时间纳入路径规划中。

最后，我们考虑车辆的容量限制、路径长度限制等因素，以实现优化的路径规划。

3. 算法设计:为了解决上述问题，我们提出了一个基于遗传算法的求解方法。

首先，我们将问题抽象成一个节点集合和一个边集合的图。

然后，我们将遗传算法中的个体编码定义为节点的顺序排列，即表示运货的顺序。

接下来，我们设计了适应度函数，综合考虑了时间窗口的违背程度、装卸一体化的违背次数以及车辆容量的违背情况。

最后，我们使用遗传算法进行迭代搜索，以找到最优的路径规划方案。

4. 实验与结果分析:为了验证提出的算法的有效性，我们使用实际物流配送数据进行了模拟实验。

实验结果表明，我们提出的方法能够在有效的时间内找到较优的路径规划方案。

通过与传统的车辆路径规划算法进行比较，我们发现我们的方法能够显著降低运输成本和时间，并且在考虑了装卸一体化需求的情况下，依然能够保持较高的配送效率。

结论:本文研究了带软时间窗装卸一体类车辆路径规划问题，并提出了一种基于遗传算法的求解方法。

带时间窗的物流配送中心车辆路径优化问题

通过引入一个典型的线性规划问题中的不确定性影响因素,本文详细论述了不确定性影响因素属于一个不确定性集合的情况,并对Soyster鲁棒优化方法、Ben-Tal和Nemirovski鲁棒优化方法进行详细介绍和证明。在此基础上,本文将需求的不确定性、旅行时间和服务时间的不确定性影响考虑到模型中,将不确定模型。
最后,本文通过遗传算法求解带时间窗的车辆路径问题,并运用 MATLAB软件实现其求解过程,通过对算例测试的结果分析,证明了鲁棒优化方法的优势和鲁棒优化模型的合理性和有效性。
带时间窗的物流配送中心车辆路径优化问题
车辆路径问题是网络优化问题中最基本的问题之一,也是近年来物流配送过程中主要的研究方向之一。如何降低运输成本、提高运输效率和服务质量,对于整个物流行业的发展具有深远的意义。
本文着重研究了带时间窗的车辆路径问题(VRPTW),通过分析 VRPTW的基本类型、求解算法以及国内外研究现状,并在时间窗及能力约束的限制下,将运输距离成本最小和等待时间最短考虑到模型中,构建一个双目标的VRPTW模型。本文研究的核心是在该模型下考虑不确定性因素的影响,并建立鲁棒对应模型。

多时间窗需求可拆分集送货车辆路径问题研究

多时间窗需求可拆分集送货车辆路径问题研究
多时间窗需求可拆分集送货车辆路径问题,指在供需节点呈现多对多对应关系的运输网络中,为满足所有节点的集货与送货双重需求,车辆从车场出发,以先卸后装的方式,在各种物品的不同指定时间内为各节点提供配送服务,通过优化车辆的运输路线,确定路径上的供需匹配关系,实现最小化运输成本的目标。本文从需求可拆分车辆路径问题与集送货车辆路径问题的特点出发,总结这两类问题相关国内外文献研究的同时指出他们在实践应用中的不足之处。
在问题求解过程中,针对仓库库存有限供应的情况,从车辆运输效率最大化的角度设计两阶段求解算法。案例分析结果表明:除了能有效降低运输成本,带时间窗相比不带时原料的生产保供,还能提高车辆整体利用率,减少车辆使用数目。
此外,还可以为企业实现集成化物流管控模式提供支撑。
然后在此基础上结合企业实践提出同时具有多品种运输物品、多时间窗约束、多车场、需求可拆分、同时集送货等特点的车辆路径问题,即多时间窗需求可拆分集送货车辆路径问题。在构建该问题模型的过程中,本文从供应链的整体性出发,在考虑仓库库存、车容量等传统约束的前提下,将运输问题与企业生产过程结合起来,增加每种运输物品的到达时间窗约束。

带软时间窗的动态车辆路径规划问题研究与实现

摘要车辆路径规划问题在很多领域包括物流行业运用广泛。

随着各种辅助技术的成熟，比如卫星导航技术可以提供路线信息，计算机计算能力和存储能力的提高，高速信息网络的建成等都在促使车辆路径规划问题向更加智能更加高效方向发展。

这样既能减少企业的物流成本同时能够提高顾客的体验。

现实中顾客会随机提出送货需求，同时希望仓库能够在一个固定时间段将货物送达，此时间段是一个弹性区间，所以带软时间窗的动态车辆路径规划问题研究有现实意义。

基于实际需求，本课题研究带软时间窗的动态车辆路径规划问题，针对问题中软时间窗和请求动态到达的约束条件设计了具体的解决方案。

在软时间窗前一段到达会增加企业的时间成本，为此设计了一个线性惩罚函数；而在后一段到达会使顾客满意度降低，设计了一个指数惩罚函数。

同时将车辆整个工作时间分解成一系列固定时间片来解决请求动态到达问题。

本论文设计两个智能启发式算法：改进大领域搜索算法和混合粒子群算法。

两个算法会对上个时间片到达的请求进行计算规划出路线，而将本时间片到达顾客点放在下一个时间片处理。

改进大领域搜索算法针对软时间窗要求设计一个基于活动安排的贪心算法生成初始解，然后采用插入删除启发式策略进行优化。

混合粒子群算法针对问题设计了针对性的粒子结构，并采用Grasp算法生成初始解，然后使用一个粒子速度位置启发式函数进行迭代求解，最后采用PathRelinking算法优化结果。

本课题采用Solomon标准数据，该数据依据顾客点的分布分为六大类型，每个类型包含9到12个数据文件每个文件含有100个顾客信息。

由于目前还没有研究相同问题的文献，所以将和一篇研究带硬时间窗的动态车辆路径规划问题文章进行对比。

惩罚区间设定为20,同时计算六大类型数据平均结果。

从结果来看废弃率很明显减少，能够服务的顾客数目增多。

同时针对本论文提出两种算法分别在惩罚区间和废弃率，惩罚区间和路程，动态度和废弃率，动态度和路程四个方面进行分析。

可以看到六大不同类型数据在几个变量之间的表现，进而得出变量之间的关系。

1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。

，２石㊀兆１，符㊀卓１
（１．中南大学交通运输工程学院，长沙４１００７５；２．长沙商贸旅游职业技术学院，长沙４１００００）摘㊀要：针对连锁企业配送路径优化决策问题，利用分解法进行两阶段分析，建立数学模型，并引入时间窗约束。应用最小包络聚类分析方法确定供应商与配送中心的最佳位置与数量，运用禁忌搜索算法求解配送中心到门店的最佳配送路径，算例测试验证了该方法的有效性与研究的实用价值。关键词：连锁门店；车辆路径问题；物流网络；软时间窗；两阶段；最小包络法；禁忌搜索算法中图分类号：ＴＰ３９１㊀㊀㊀文献标志码：Ａ㊀㊀㊀文章编号：１００１３６９５（２０１２）０９３３５８０４ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００１３６９５．２０１２．０９．０４１
㊀㊀连锁门店配送是连锁配送体系的一个重要组成部分，它一般是指在配送中心库存充足的前提下，按门店的订货要求，在配送中心进行分货、配货，并将配好的货物及时送交收货人；当配送中心库存不足以满足门店要求时，经供应商即时补货，然后实现配送的活动。随着人们消费水平的不断提高，以连锁为重要特征的商业门店的规模也在不断壮大。对于连锁门店来说，因为商品价格差别较小，物流成本始终是企业成本竞争的焦点，而配送环节更是整个物流环节的关键所在。因此，配送路径合理与否将直接影响连锁企业的成本、效率与竞争能力。商业连锁企业配送作业流程一般可分为标准型、通过型、直送型。通过型是指供应商将事先已经指定门店的商品送至配送中心，配送中心对商品验收后不经储存而与发往该门店的其他商品混合配装后直接出库，配送至门店。本文研究主要依据通过型商品配送作业流程，针对门店缺货同时配送中心库存不足即时通知供应商补货配送的情况进行分析。由于通过型商品配送关系到商品从供应商经过配送中心到最终门店的整个流程，涉及两阶段三层次物流网络（供应商、配送中心、门店）设施选址、物流路径、库存及运输量的确定、配送时间限制等多决策项目，其目的是在满足门店需求的基础上，使网络系统成本（含设施费用）与运输配送费用最小化，以实现物流网络整体优化。因此，采用传统数理手段解决此类问题变得异常复杂和困难。目前，多数研究者采用分解法，即把问题分为若干个子问
第２９卷第９期２０１２年９月㊀
计算机应用研究ＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎＲｅｓｅａｒｃｈｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒｓ
Ｖｏｌ．２９Ｎｏ．９Ｓｅｐ．２０１２
Байду номын сангаас
带软时间窗的两阶段连锁门店配送车辆路径问题研究
１，２１ＳＨＩＺｈａｏ，ＦＵＺｈｕｏ
（１．ＳｃｈｏｏｌｏｆＴｒａｆｆｉｃ＆ＴｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＣｅｎｔｒａｌＳｏｕｔｈＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｃｈａｎｇｓｈａ４１００７５，Ｃｈｉｎａ；２．ＣｈａｎｇｓｈａＴｒａｄｅ＆ＴｏｕｒｉｓｍＰｒｏｆｅｓｓｉｏｎａｌＣｏｌｌｅｇｅ，Ｃｈａｎｇｓｈａ４１００００，Ｃｈｉｎａ）
Ｒｅｓｅａｒｃｈｏｎｔｗｏｐｈａｓｅｃｈａｉｎｓｔｏｒｅｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｖｅｈｉｃｌｅｒｏｕｔｉｎｇｐｒｏｂｌｅｍｗｉｔｈｓｏｆｔｔｉｍｅｗｉｎｄｏｗｓ
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｃｈａｉｎｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅｓｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｒｏｕｔｉｎｇｏｐｔｍｉｚａｔｉｏｎｄｅｃｉｓｉｏｎｍａｋｉｎｇｐｒｏｂｌｅｍ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄａ，ａｎｄｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄａｔｉｍｅｗｉｎｄｏｗｃｏｎｍａｔｈｅｍａｔｉｃｍｏｄｅｌｏｆｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｂｙｕｓｉｎｇｔｈｅｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｆｏｒｔｗｏｐｈａｓｅａｎａｌｙｓｉｓ，ｔｈｅｍｅｔｈｏｄｄｅｔｅｒｍｉｎｅｄｔｈｅｏｐｔｉｍａｌｎｕｍｂｅｒａｎｄｌｏｃａｔｉｏｎｓｏｆｓｕｐｐｌｉｅｒｓａｎｄｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｃｅｎｔｅｒｓｂｙｕｓｉｎｇｍｉｎｉｍｕｍｓｔｒａｉｎｔｓ．Ｆｉｒｓｔ，ｔｈｅｎｕｓｅｄＴＳｔｏｓｅａｒｃｈｔｈｅｏｐｔｉｍａｌｒｏｕｔｅｓｆｒｏｍｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｃｅｎｔｅｒｓｔｏｓｔｏｒｅｓ．Ｔｈｅｔｅｓｔｅｘａｍｐｌｅｓｈｏｗｓｔｈｅｖａｗｒａｐｎｅｔｍｅｔｈｏｄｌｉｄｉｔｙｔｈｉｓｍｅｔｈｏｄｏｆａｎｄｐｒａｃｔｉｃａｌｖａｌｕｅ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｃｈａｉｎｓｔｏｒｅ；ｖｅｈｉｃｌｅｒｏｕｔｉｎｇｐｒｏｂｌｅｍ；ｌｏｇｉｓｔｉｃｓｎｅｔｗｏｒｋ；ｓｏｆｔｔｉｍｅｗｉｎｄｏｗｓ；ｔｗｏｐｈａｓｅ；ｍｉｎｉｍｕｍｗｒａｐｎｅｔｍｅｔｈｏｄ；ｔａｂｕｓｅａｒｃｈａｌｇｏｒｉｔｈｍ（ＴＳ）