车辆路径问题研究综述
城市应急救援中心选址及车辆路径优化研究评述与展望

城市应急救援中心选址及车辆路径优化研究评述与展望针对紧急突发事件下的应急救援中心选址及车辆路径优化问题研究是近年来新兴的研究热点之一,其研究成果可以有效减少区域自然灾害和城市突发性紧急事件所带来的人员伤亡和财物损失。
对国内专家学者在该领域的研究成果进行了系统的归纳整理,从传统确定性条件下到不确定情景下的应急救援中心选址及车辆路径优化研究中所涉及到的研究方法、模型、求解方法等方面进行了综合评述。
另外还讨论了应急物流研究发展历程中存在的一些问题,最后展望了我国智慧城市建设情景下应急救援问题的研究趋势。
标签:应急救援;选址;路径优化;智能算法;综述与展望近年来,我国各地发生自然灾害及人为突发性事件的频率越来越高,给人们带来的生命威胁以及财产损失也越来越大〔1-2〕。
如:2012年5月10日,甘肃岷县发生特大冰雹山洪泥石流自然灾害,导致40人死亡,直接经济损失达68亿元。
除了大规模自然灾害以外,城市内部的突发性紧急事件也层出不穷,特别是人为的公共场所危害事件。
如:2014年3月1日昆明火车站发生严重暴力恐怖事件,致使33人死亡130人受伤;2014年12月31日晚,上海外滩群众自发跨年夜活动过程中发生严重踩踏事件,造成36人死亡49人受伤等。
由于该类事件的突发性、不确定性、复杂性决定了其救援工作难度远远超过了常规物流配送,政府和救援机构只能依靠现有的应急救援系统做好突发事件发生后的紧急救援工作,从而减少人员伤亡和财物损失。
科学可行的城市应急救援中心选址和资源调度体系建设中,需要更多地结合地理空间信息以及突发事件相关信息来分析需求点的分布特征和突发事件的发生概率,运用最优化理论和启发式算法实现“智慧”应急救援。
并且近年随着我国智慧城市建设的逐步推进和完善,智能交通和高效应急救援体系也是成为智慧城市建设必不可少的重要组成部分。
基于此,为了适应我国智慧城市建设需要,确保城市发生各种突发事件时城市应急救援中心能够及时响应、智能化调度救援车辆、选择最佳救援路线、实施高效救援,面向智慧城市建设的不确定情景下城市应急救援中心的选址和车辆路径优化问题成为目前亟待解决的课题〔3-5〕。
车辆路径规划问题研究综述

车辆路径规划问题研究综述车辆路径规划问题是指在给定条件下,求解车辆如何合理地选择路径和行驶顺序,以达到某种最优化目标的问题。
在现实生活中,车辆路径规划问题广泛应用于物流配送、公交线路规划、交通流控制等领域,对于提高交通运输效率、减少能源消耗、缓解交通拥堵具有重要意义。
随着信息技术和智能算法的发展,车辆路径规划问题得到了越来越多的关注和研究。
一、车辆路径规划问题的分类车辆路径规划问题可以分为静态车辆路径规划和动态车辆路径规划两大类。
静态车辆路径规划是指在路网、需求、车辆等参数全部给定的情况下,确定车辆的最优路径和行驶顺序。
而动态车辆路径规划则是指在一定时间段内,根据实时交通信息和需求变化,动态地调整车辆的路径和行驶顺序。
静态车辆路径规划问题通常应用于物流配送、固定路线的公交线路规划等场景,而动态车辆路径规划问题更多地应用于交通流控制、共享出行等领域。
二、车辆路径规划问题的方法1. 传统方法在早期,对车辆路径规划问题的研究主要依赖于传统的规划和优化技术,如线性规划、整数规划、动态规划等。
这些方法在一定范围内能够解决一些简单的车辆路径规划问题,但对于复杂的实际问题往往效率不高,无法在合理的时间内给出最优解。
2. 启发式算法随着计算机科学和运筹学的发展,启发式算法逐渐被引入到车辆路径规划问题的研究中。
启发式算法是一类基于经验和规则的算法,能够在有限时间内找到接近最优解的解决方案。
蚁群算法、遗传算法、模拟退火算法等成为应用较多的启发式算法。
这些算法通过模拟自然界的优化过程,使得车辆路径规划问题的解空间得到了更好的搜索,能够有效处理一些中等规模的问题。
3. 智能算法近年来,随着人工智能和深度学习技术的发展,越来越多的研究者尝试将这些技术引入到车辆路径规划问题的研究中。
神经网络、深度强化学习等技术被应用于解决车辆路径规划问题,在一些复杂的场景和大规模问题中取得了较好的效果。
智能算法具有较强的适应性和泛化能力,能够在复杂的实际环境中进行路径规划和决策。
车辆路径规划问题研究综述

车辆路径规划问题研究综述车辆路径规划问题是指在特定条件下,对车辆的路线进行规划,以达到最优或最优化的目标。
它是一种典型的组合优化问题,涉及到多个领域,如计算机科学、数学、人工智能、交通运输、物流管理等。
研究这些问题的主要目的是为了解决一系列实际应用问题,如物流配送、智能交通管理、货车配送等。
本文将从路线规划问题的定义、算法、应用等方面进行综述。
一、定义车辆路径规划问题可以分为两大类:静态路径规划问题和动态路径规划问题。
静态路径规划问题是指在已知起点和终点的情况下,寻找一条最优路线,使得路线具有一定的性质或满足一定的限制条件。
这些限制条件可以是时间限制、路程限制、交通流限制、成本限制等。
常见算法如Dijkstra算法、A*算法、Floyd算法等。
而动态路径规划问题则是指车辆在运行过程中,需要实时调整路线,以适应环境变化或路况变化。
动态规划问题相对于静态规划问题而言,难度更大,需要更加复杂的算法来求解。
常见算法如遗传算法、模拟退火算法、福尔摩斯算法等。
二、算法1.贪心算法贪心算法是一种基于局部最优原则作出选择的策略。
该算法对于寻找单个最优解十分有效,但在寻找多个最优解或全局最优解时,可能会产生局部最优解而不是全局最优解的问题。
2.动态规划算法动态规划算法是一种可解决具有重叠子问题和最优子结构的问题的算法。
它以自底向上、递推的方式求解问题,具有高效、简单的特点。
该算法可以使我们更加深入地理解问题,在计算机视觉、自然语言处理等领域有广泛的应用。
3.遗传算法遗传算法是一种仿生优化算法,通过模拟进化的过程求解最优解。
在车辆路径规划问题中,该算法一般用于实现路线的优化,通过对种群的遗传进化,不断优化路线,达到最优化的目标。
4.强化学习算法强化学习算法是一种在不断试错过程中学习,以最大化预期收益的方法。
在车辆路径规划问题中,该算法可以用于实现车辆的自主控制和智能驾驶,根据环境变化或路况变化,快速做出反应和调整。
车辆路径规划问题研究综述

车辆路径规划问题研究综述车辆路径规划问题是指在给定的道路网络中,找到最佳的路径规划方案,使得车辆能够以最短的时间或最短的距离到达目的地,并且避免拥堵、交通事故等因素的影响。
这个问题在现代交通管理、物流配送等领域中具有重要的应用价值,因此吸引了大量的研究者投入其中。
本文将对车辆路径规划问题的研究现状进行综述,探讨相关的算法、模型以及应用情况,以期为相关领域的研究者提供参考。
一、车辆路径规划问题的分类车辆路径规划问题可以根据不同的约束条件和目标函数进行分类。
根据约束条件的不同,可以将车辆路径规划问题分为静态路径规划问题和动态路径规划问题。
静态路径规划问题是指在起点和终点已知的情况下,通过对道路网络的分析和计算,找到最优的路径规划方案。
而动态路径规划问题则考虑了实时交通信息的影响,需要根据实时的道路状况对路径进行调整,以求得最优的行驶方案。
根据目标函数的不同,车辆路径规划问题可以分为最短路径问题、最小耗费路径问题、最短时间路径问题等。
最短路径问题是寻找两点之间的最短路径,即使得权重和最小的路径。
最小耗费路径问题是在考虑了车辆油耗、路费等因素的基础上,寻找最小耗费的路径。
最短时间路径问题则是在考虑了交通拥堵、限速等因素的基础上,寻找最短时间的路径。
车辆路径规划问题的解决需要借助于一系列的算法,常用的算法包括Dijkstra算法、A*算法、遗传算法、模拟退火算法、禁忌搜索算法等。
Dijkstra算法是一种经典的最短路径算法,通过不断更新起点到各个节点的最短距离来找到最短路径。
A*算法是一种启发式搜索算法,它结合了Dijkstra算法和启发式函数,能够更快的找到最短路径。
遗传算法、模拟退火算法、禁忌搜索算法等是一些元启发式算法,它们通过模拟生物进化、物理退火等过程来搜索最优解,适用于复杂的路径规划问题。
在动态路径规划问题中,常用的算法包括实时A*算法、实时Dijkstra算法、实时禁忌搜索算法等。
这些算法能够结合实时的交通信息,动态调整路径规划方案,以应对复杂的交通环境。
车辆路径规划问题研究综述

车辆路径规划问题研究综述车辆路径规划问题是指在给定的网络中,确定车辆的路径和顺序,以最大化效率和减少成本。
该问题在很多领域都有应用,例如物流配送、交通管理和智能交通系统等。
在这篇文章中,我们将对车辆路径规划问题进行综述,包括问题的定义、解决方法和应用领域。
一、车辆路径规划问题的定义车辆路径规划问题是指在给定的网络中,确定一组车辆的路径和顺序,以最小化某种成本函数。
该问题通常包括以下几个要素:1.网络结构:表示车辆可以到达的位置和它们之间的连接关系。
通常用图论中的图来表示,节点表示位置,边表示路径。
2.车辆集合:表示可用的车辆,每辆车有一定的容量和最大行驶距离。
3.配送任务:表示需要在不同位置之间运输的货物,每个任务有一定的需求量。
问题的目标是找到一组车辆的路径和顺序,使得满足配送任务的需求,并且最小化成本函数,通常可以是总行驶距离、总时间或者总成本。
车辆路径规划问题是一个典型的组合优化问题,具有复杂的计算结构和多样的解决方法。
目前,主要的解决方法包括启发式算法、精确算法和元启发式算法。
1.启发式算法:如遗传算法、模拟退火算法、禁忌搜索等,这些算法能够在较短的时间内找到较好的解,但不能保证找到最优解。
2.精确算法:如分枝定界法、整数规划法等,这些算法能够保证找到最优解,但通常需要较长的计算时间。
3.元启发式算法:如粒子群算法、蚁群算法、人工鱼群算法等,这些算法结合了启发式算法和精确算法的优点,能够在较短的时间内找到较好的解,并且具有一定的全局搜索能力。
车辆路径规划问题在许多领域都有着重要的应用价值,其中包括物流配送、交通管理和智能交通系统等。
1.物流配送:在快递、邮政、零售等行业中,车辆路径规划可以帮助优化配送路径,减少行驶距离和时间,从而提高效率和降低成本。
2.交通管理:在城市交通管理中,车辆路径规划可以帮助优化交通信号配时、减少交通拥堵,提高道路通行效率。
3.智能交通系统:在智能交通系统中,车辆路径规划可以帮助导航系统优化路线规划,避开拥堵路段,提供更加智能的交通导航服务。
深度强化学习求解车辆路径问题的研究综述

深度强化学习求解车辆路径问题的研究综述摘要:车辆路径问题是指在给定起点和终点的情况下,寻找最优路径的问题。
传统的车辆路径问题求解方法存在着计算复杂度高、解空间大、求解精度不高等问题。
随着人工智能的快速发展,深度强化学习作为一种强大的求解方法,被广泛应用于解决车辆路径问题。
本文通过综述相关文献和研究成果,分析深度强化学习在车辆路径问题上的应用,并对其研究方向进行展望。
1. 引言车辆路径问题是指在给定起点和终点的情况下,寻找最优路径的问题。
传统的车辆路径问题通常采用启发式搜索方法,如A*算法、遗传算法等。
然而,这些方法存在着计算复杂度高、解空间大、求解精度不高等问题。
近年来,深度强化学习的快速发展使得人们可以通过训练智能体来求解车辆路径问题,取得了许多突破性的进展。
2. 深度强化学习在车辆路径问题上的应用深度强化学习通过将驾驶车辆的行为建模为一个马尔可夫决策过程,并通过长期反馈奖励来训练智能体。
该方法克服了传统方法中解空间大的问题,可以在海量的路径选择中找到最优解。
研究者通过结合深度神经网络和强化学习算法,设计了一系列有效的模型和算法来解决车辆路径问题。
2.1 基于Q-learning的车辆路径规划Q-learning是一种经典的强化学习算法,通过学习一个Q值函数来指导决策。
研究者通过将车辆路径问题转化为一个离散状态的决策问题,并使用Q-learning算法进行训练,取得了良好的效果。
然而,由于车辆路径问题的状态空间非常大,传统的Q-learning算法在实际应用中仍然存在训练时间长、收敛速度慢等问题。
2.2 基于深度Q网络的车辆路径规划为了克服传统Q-learning算法的缺点,研究者提出了深度Q 网络(DQN)。
DQN通过利用深度神经网络来近似Q值函数,将车辆路径问题的状态空间映射到一个连续空间,从而大大减少了训练时间和存储空间。
研究者在实验中发现,DQN可以在较短的时间内找到最优解,并且具有较高的求解精度。
同时送取货车辆路径问题算法研究综述

可能会导致不必要 的车辆被使用 , 因此可 以通过将在客户处 的
所不同 的是 , 在
中, 客户
节点 既 具 有 送 货 需 求 (
) , 也 具 有 取 货 需 求
就原材料 的再循环率 、 产 品包装 的 回收, 甚 至产品全部 生命周
期( 包 括义务进 行产 品使用 期结 束后 的 回收 ) , 对 工业 界提 出
一
(
) 。两种需求 的大小都 不超 过车 辆 的容量 , 当
送货和取货两种操作同时进 行来 避免 这种情况 的发生 。另外 ,
受环境保护意识的影响 , 许多实 际问题 中, 顾客具有送货 、 取货
两种需求 , 考虑到操作 的复杂程度 , 他们 可能不会 接受两 种需
求被分开服务 , 而 同时执行 送货 、 取货 两种服务 可 以在很 大程 度上减少这种操作复杂度 , 因此顾客要求 只能被服务一次 。以 上 问题 的解决 归结 为求解 同时送 取货 车辆 路 径 问题 (
第 2期
王科峰 , 等: 同时送取 货车 辆路 径 问题 算 法研 究综述
・ 3 3 5・
而是呈现不规则 变化 。所 以 V R P S D P解 的负 载能力 可行性 控 制是 区别 于 V R P求解 的难 点所 在。 V R P S D P在现 实生 活 中 也广 泛 存 在。例 如 , 在 饮 料 工 业
车辆服务客户 的时候 , 同时执行送 货 、 取货两 种操作从 而保证 每个客户 只被服务一次 。其 目标是最小化总的行驶路径长度 。 正如上文所述 , 中客户节点 具有发货 、 收货两种 需求 , 中那样 单调 变化 ,
车辆路径规划问题研究综述

车辆路径规划问题研究综述车辆路径规划问题是指在移动车辆的过程中,如何有效地规划车辆的路径以达到最优效果的问题。
这个问题所涉及到的领域十分广泛,涵盖了数学、运筹学、计算机科学、交通管理等多个领域。
本文将对车辆路径规划问题的研究现状进行综述,着重介绍其研究背景、现有的方法和正在进行的研究。
一、研究背景随着城市发展和交通流量的不断增加,车辆路径规划问题愈加重要。
对于个人车主、出租车司机等个体而言,找到最短时间或最短路程的路径对其节省时间和成本非常重要,并且还可以缓解城市拥堵的问题。
而对于大型物流企业、公交公司等,车辆路径规划问题更加复杂,需要考虑路线、载负量、油耗等多种因素。
二、现有的方法1.贪心算法贪心算法是一种简单且高效的方法,其核心思想是每一步都选择当前最优的解决方案,最终达到全局最优解。
在车辆路径规划问题中,贪心算法可以通过选择邻近最短路径、最大带宽路径等来进行路径规划。
但贪心算法容易陷入局部最优解,并且无法解决动态路径规划问题。
2.遗传算法遗传算法是一种模拟自然进化的计算方法。
它通过对染色体的交叉、变异等操作,模拟自然选择和遗传,最终得到问题的优化解。
在车辆路径规划问题中,遗传算法可以通过将路径表示成染色体,然后通过遗传算法搜索最优路径。
3.动态规划动态规划是一种以广度优先搜索为基础的算法,用于解决其他算法无法解决的最优化问题。
车辆路径规划问题可以通过动态规划的方法进行求解,其中最重要的问题是如何设计状态转移方程。
动态规划算法的缺点是计算量大,只适用于小规模的问题。
三、正在进行的研究目前,越来越多的研究者将深度学习技术应用于车辆路径规划问题中。
深度学习可以通过模拟人类的学习过程,不断优化得到更加精准的预测和规划结果。
例如,一些研究者通过构建智能交通系统,使用深度学习识别城市中的车辆和行人,在此基础上进行路径规划,取得了不错的效果。
另外,一些研究者也将多智能体强化学习算法引入车辆路径规划问题中。
带收益的车辆路径问题研究综述
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Mx a Z=∑ (∑ P ∑ ∑d : () l一 Y )1
f 、{ ∈ 0f i N ∈ Je, v
数 为最 小化总 的 车辆 行 驶 费 用 、 大化 总 的利润 最 收益 等 。多 目标 问题 也可 以通过 加权使 其转 化为 单 目标 问题 。当仅 有 ~ 辆 车 时 , 类 问题 又称 为 该
带收 益 的环游 问题 ( rfal u rbe ; po t et r o lm) ib o p
21年 l月 00 0 第2 卷 第5 7 期
沈 阳航 空 工 业 学 院 学 报 Junl f hna gIstt o e nui l nier g ora o e yn ntu f r ata E gnei S ie A o c n
Oc . 01 t2 0 V I2 No 5 o. 7 .
摘
要: 车辆 路径 问题 是 企 业 实 现 物 流 配 送 的 关 键 环 节 . 带 收 益 的 车 辆 路 径 问 题 的 研 究 进 行 了 对
综述 。根据 目前该 问题 的研究进展 , 对相关 的研 究进行 了分类 ; 分析 了该 类 问题 的特点 , 探讨 了 相应 的 0—1 整数规划模型及集划分模 型 , 总结了求解该 问题 的精确算法与启 发式算法 。介绍 了 该 问题在实际 中的应用 , 展望 了其研究前景 , 为相关研究指出了方向。 关键词 : 带收益 的车辆路径问题 ; 数学模型 ; 精确算法 ; 发式算法 启 中图分类号 :P 0 . T 3 16
般定 义为对 一系 列发货 点和 收货点组 织适 当的
( ) 目标 带收 益 的车辆 路 径 问题 。 目标 函 1多
行车路 线 , 车辆有 序地通 过它们 , 满足指 定 的 使 在 约束条 件 下 ( 货 物 需 求 量 、 送 量 、 发 货 时 如 发 交
车辆路径问题研究综述

车辆路径问题研究综述作者:吴姝雨来源:《商场现代化》2016年第17期摘要:作为现代物流领域的研究前沿,车辆路径问题的求解算法及应用领域一直是学者研究的重点。
本文在研读大量文献的基础上介绍了遗传算法的研究现状及其应用情况,并对车辆路径优化在生鲜农产品配送上的应用进行了简单的综述。
关键词:车辆路径问题;遗传算法;生鲜农场品;研究综述一、引言车辆路径问题最早在60年代被提出,Dantzig和Ramser首次在交通领域提出该问题就立即引起了社会的广泛关注。
发展到现如今,车辆路径问题的应用已经跳出了交通领域,在别的很多领域被使用,如:通讯、工业管理、航空等。
二、遗传算法1.遗传算法简介达尔文的生物进化论自被提出以来就一直被科学家们广泛应用到各个领域。
60年代时美国科学家结合进化论,提出了遗传算法。
跟大自然中生物优胜劣汰的进化过程类似,遗传算法在计算过程中模拟了自然界各种群由简单到复杂,由低级到高级的进化过程,不断进化种群,直至使种群达到包含最优解或接近最优解的状态。
2.遗传算法研究现状遗传算法作为一种群体随机搜索方法,在车辆路径问题研究中运用很多。
很多国内外的研究学者对基础的遗传算法进行了改良,以期达到求解不同约束条件下车辆路径优化问题的目的。
通过研究撰写遗传算法的文献发现,研究学者们分别用各种改进遗传算法对车辆路径问题进行了求解,如:免疫遗传算法、小生境遗传算法,以及遗传算法与爬山算法、禁忌搜索算法、蚁群算法相结合的混合算法。
将基础的遗传算法与改进的遗传算法进行对比仿真实验,可以发现经过改良的遗传算法,其各方面能力都更优。
罗勇等为了求解更优的物流配送路线,就采用了针对性改进的遗传算法。
通过研究发现,改良后的算法不仅收敛速度变快,而且全方位寻优的能力也有很大提高。
由此可见改进的遗传算法是能更好的处理物流配送路径问题。
基础的遗传算法有容易陷入局部最优和早熟的缺点,为了解决这个问题,周艳聪等设计了基于小生境技术的改进遗传算法,还在改进的遗传算法的基础上求解了物流配送路径的优化问题。
车辆路径规划问题研究综述

车辆路径规划问题研究综述【摘要】车辆路径规划问题一直是交通领域的重要研究课题。
本文通过对传统车辆路径规划算法、基于启发式算法、基于智能算法、考虑动态交通情况、基于深度学习等不同方面的研究综述,总结了各种算法的优缺点和应用场景。
在展望了车辆路径规划问题在未来的发展方向和可能的应用前景,总结了当前研究的现状以及其对交通运输系统的重要性和影响。
车辆路径规划问题的研究对于提高交通效率、减少交通拥堵、降低交通事故率具有重要意义,将对未来的城市交通发展产生积极的影响。
【关键词】车辆路径规划问题、研究综述、传统算法、启发式算法、智能算法、动态交通、深度学习、展望、现状总结、意义、影响。
1. 引言1.1 车辆路径规划问题研究综述车辆路径规划问题一直是交通领域中的重要研究课题。
随着车辆数量的不断增加和交通拥堵问题的日益严重,如何高效规划车辆的行驶路径成为了一项关键任务。
车辆路径规划算法的研究涉及到多个领域,如传统算法、启发式算法、智能算法、动态交通情况和深度学习等。
本综述将对这些不同领域的车辆路径规划算法进行系统总结和分析,以期为相关研究工作提供参考和借鉴。
传统车辆路径规划算法是车辆路径规划研究的基础,包括最短路径算法、最小生成树算法等。
这些算法在规划车辆路径时具有一定的局限性,无法灵活应对复杂的交通环境和动态变化。
基于启发式算法的车辆路径规划算法通过引入启发式规则来提高路径规划的效率和精度,例如遗传算法、蚁群算法等。
这些算法能够在一定程度上解决传统算法的局限性,但仍存在一定的改进空间。
基于智能算法的车辆路径规划算法结合了人工智能技术,如神经网络和模糊逻辑,能够更好地模拟人类的思维方式进行路径规划,提高了规划的智能化水平。
考虑动态交通情况的车辆路径规划算法能够实时监测道路交通情况,根据实时信息调整车辆的行驶路径,提高了路径规划的实时性和灵活性。
基于深度学习的车辆路径规划算法利用深度学习模型对大量数据进行学习和训练,能够自动提取并学习道路交通规律,实现更准确和智能的路径规划。
软时间窗车辆路径优化惩罚函数研究综述

软时间窗车辆路径优化惩罚函数研究综述软时间窗车辆路径优化问题是指在给定车辆配送任务和时间窗要求下,优化车辆路径使得总成本最小化的问题。
时间窗表示顾客对配送时间的要求,软时间窗则允许在一定程度上违背时间窗限制。
为了解决这个问题,研究者提出了各种各样的惩罚函数来处理软时间窗。
惩罚函数在车辆路径优化问题中的作用是对违背时间窗限制的程度进行量化,并将其作为优化目标的一部分。
研究者们通常将违背时间窗限制量化为一个惩罚值,该惩罚值根据违背程度的严重性来决定。
不同的惩罚函数可以根据问题的特点和目标来设计,下面是一些常见的惩罚函数。
1. 延迟惩罚函数:该函数根据顾客的等待时间来惩罚车辆违背时间窗限制的程度。
顾客的等待时间可以是到达时间减去时间窗开始时间和零的较大值。
延迟惩罚函数通常为最大等待时间乘以一个系数,系数越大,惩罚越严重。
3. 违背时间窗惩罚函数:该函数根据车辆到达时间与时间窗限制之间的偏离程度来惩罚。
偏离程度可以采用车辆到达时间与时间窗中点之间的差值来表示,然后根据差值的大小决定惩罚的程度。
4. 时间窗违反次数惩罚函数:该函数根据车辆违背时间窗限制的次数来惩罚。
违背时间窗的次数越多,惩罚越严重。
可以采用线性函数或非线性函数来表示惩罚程度。
除了以上提到的惩罚函数,还有一些其他的惩罚函数,如时间窗结束时间之后的惩罚函数、时间窗开始时间之前和结束时间之后的惩罚函数等。
研究者通过实验和仿真等方法对这些惩罚函数进行了验证和比较。
研究发现,合适的惩罚函数可以有效地提高车辆路径优化的结果,减少时间窗违规和成本。
不同的惩罚函数适用于不同的问题和场景,并没有一种通用的最优惩罚函数。
车辆路径规划问题研究综述

车辆路径规划问题研究综述车辆路径规划问题是指在给定的起点和终点之间,通过最优的路径规划算法,使得车辆在规定的时间内到达目的地,并避免拥堵、减少行驶距离、节约燃料等目标的问题。
随着智能交通系统的不断发展和普及,对于车辆路径规划问题的研究也变得越来越重要。
本文将对车辆路径规划问题的研究现状进行综述,包括问题定义、常见的解决方法、存在的挑战以及未来的发展趋势。
车辆路径规划问题通常可以分为静态路径规划和动态路径规划两种类型。
静态路径规划即车辆在出发前已知道起点和终点,并通过算法寻找最优路径;动态路径规划则是在行驶过程中根据实时交通情况和道路状态重新规划路径。
这两种问题的研究都具有重要意义,且有着各自的研究方法和应用场景。
针对静态路径规划问题,已经出现了多种解决方法,如Dijkstra、A*、Bellman-Ford、Floyd等经典算法,以及遗传算法、模拟退火算法、人工神经网络等启发式算法。
这些算法都在一定程度上解决了静态路径规划问题,但是在大规模路网、复杂交通条件下的效率和精度还存在一定的提升空间。
在动态路径规划问题上,由于交通状态的不确定性和实时性,常见的方法有基于实时交通数据的最短路径算法、基于强化学习的智能路径规划算法等。
这些方法能够更好地适应实际交通状况,但是算法的复杂度和实时性依然是研究的重点和难点。
车辆路径规划问题的研究还面临着一些挑战。
首先是大规模路网下的路径搜索效率和精度问题,其次是多目标优化问题,如在节约行驶距离的同时避免拥堵,这需要考虑更多的因素和约束条件;最后是在实际应用场景中,如何将研究成果有效地应用到城市交通管理、车辆导航系统中,需要进行更多的实证研究和技术落地。
未来,车辆路径规划问题的研究将朝着以下几个方向发展。
首先是基于大数据和人工智能的路径规划算法,通过深度学习等技术挖掘交通数据中的规律,实现更智能化的路径规划。
其次是多模态交通路径规划的问题,即考虑不同交通工具的组合使用,实现多种交通方式之间的无缝衔接。
绿色车辆路径问题研究综述

DISCUSSION AND RESEARCH探讨与研究引言1959年,车辆路径问题(VRP)被Dantzig和Ramser首次提出,他们描述的是一个关于卡车批量运输汽油时车辆调度和服务站选址的问题,该问题的提出在交通领域引起了广泛关注,之后研究学者也展开了不同方向的研究。
随着现代物流业的高速发展,以降低油耗、减少碳排放为目标的绿色车辆路径问题(GVRP)是一个新的研究方向,降低环境成本也是物流企业发展创新的新形势,所以GVRP备受关注。
1.传统VRP与绿色VRP1.1传统VRP根据传统VRP研究的侧重点不同,建立的模型会有很多分类,随着研究的不断深入,VRP模型从一些基本的分类模型中衍生出了很多其他模型。
(1)基本VRP:有较少能力约束的VRP、有时间窗约束的VRP、分散配送VRP等,这类问题中约束条件较少,研究成果相对较多;(2)衍生VRP:模糊VRP、动态网络VRP、动态网络VRP 等,这类问题中存在更多的不确定因素,但是更符合实际。
1.2绿色VRPGVRP最主要的目标是在确保可持续发展的前提下实现企业效益最大化,达到环境效益、企业效益以及社会效益的高度统一。
目前,对GVRP的研究主要集中在降低油耗、减少CO2的排放这个方面,通过建立车辆的油耗计算模型计算油耗量,分析与碳排放因子之间的关系,合理安排车辆的运输路线,达到绿色运绿色车辆路径问题研究综述文/杨萍 蒋洪伟摘 要:车辆路径问题(VRP)是物流业发展的一个关键问题,设计一个高效的交通网络成为当代研究VRP的一个重要的环节。
但是在传统VRP中,企业更多的是追求自身的效益,却忽略了环境问题。
为响应国家节能减排的号召,绿色VRP应当成为物流活动中的一大进步。
本文简单介绍传统VRP和绿色VRP的几种表现形式,了解基于低能耗、低碳的绿色车辆路径问题,并对油耗计算模型中考虑到的因素进行简单综述,最后对绿色车辆路径问题的研究方向进行展望。
关键词:低碳;低能耗;GVRPCopyright©博看网 . All Rights Reserved.中国储运网 107探讨与研究 DISCUSSION AND RESEARCH输的效果。
突发事件下的车辆路径问题研究综述

素 。 发 事 件 环境 下有 多种 因素 影和 经验 判 断 等 , 路 因此服 务 可 达性 是 随 机 变 化 的 。同时 , 种 不确 定 因素 也随 多 机 改 变 着路 网的 状 态 , 交通 事 故 、 如 自然 灾 害 、 路 改 道
发 展 提供 给 管 理者 和 司机 更 多 的路 况 资 料 , 对物 流 也
配送 服 务可 靠 性 提 出 了更 高 的 要 求 。 目前 人们 应 对突 发性 危 机 主要 依赖 于市 场信 息体 系的完 备性 和政 府导
向, 由突 发 事 件 引起 的 交 通堵 塞将 极 大地 增加 物 流运 输 成 本 , 重影 响 救 援 工 作 的 顺利 进 行 。如 何 选择 合 严
就 成 为 倍 受关 注 的 问题 。
lgsisma a e n t d . i tt i a e u o it n g me t u y Fr ,hsp p r mma ie c s s s r s z t eb c go n n i ic n eo e il u ig u d r h a k ru da dsgnf a c f hcer t n e i v o n e r e ce , n t d c ed r e ls ic t n me g n is a d i r u est e i dca sf a i s n o h v i o o ehce r uig p o lm . e h a e e iwste fv il o t r be Th nt e p p rrve n h su ish t d e om e a d ab o fv il o tn d r n r ad o ehc e r u i g un e
项重要 内容 。概述突发事件下车辆路径问题研 究的背景和 意义 , 介绍车辆路径 问题的衍化分 类, 针对突发事件下车辆路径 问题的特点 , 综述 国内外研 究现状。 重点探讨突发事件下车辆路 径问题 的研究范围和前景 。
车辆路径规划问题研究综述

车辆路径规划问题研究综述车辆路径规划问题 (Vehicle Routing Problem,VRP) 是指在满足配送需求的前提下,确定一组送货路径,使得配送的总成本最小或时间最短。
VRP是一个NP难问题,是物流管理和运输领域中的重要问题。
VRP的研究始于二战期间,由于士兵的物资需求需要通过多个加油站进行配送,而在当时计算机资源有限,无法快速求解这个问题。
VRP得到广泛研究的原因是它在实际生产活动中的应用广泛,如货物配送、路线规划、流量控制等。
近年来VRP受到了越来越多的关注,因为它与物流配送、城市交通规划等问题密切相关,而这些问题恰恰是一个快速发展的市场,且对效率改善和节能减排要求越来越严格。
VRP的研究成果已经很多,主要可以分为一般VRP、车辆路径规划问题和带有其他限制条件的VRP三类。
一般VRP是指没有任何限制条件的问题,旅行商问题是一种典型的一般VRP。
早期的VRP研究大多采用数学规划方法求解,后来随着约束条件的增多,这种方法的可行性越来越差,另外目标函数也越来越复杂。
车辆路径规划问题是一个具有限制条件的一般VRP问题,主要是要在送货路径中满足车辆的容量、配载时间限制,以及能够遵守交通规则等,同时降低配送成本。
传统方法对这种问题的求解往往是使用贪心算法,根据车辆容量和距离等因素来优化路径,但是这种方法在复杂条件下效果较差,因此人们逐渐转向基于智能算法的方法求解。
最近几年在车辆路径规划问题的研究中,基于智能算法的方法受到了广泛关注。
常用的智能算法包括遗传算法、禁忌搜索算法、粒子群优化等方法。
这些方法通过对优化目标的全局搜索,可以在较短时间内找到较好的解决方法,而且能够很好地处理约束条件和路径的优化问题。
当有其他限制条件时,我们称它为带有其他限制条件的VRP问题。
例如,考虑由多个不同车型组成的车队进行同时配送,每种车型的特征和配送能力都不同,就会涉及到车辆类型分配问题;再比如在一些特定场景下,需考虑时间和空间等方面的限制,涉及到多目标优化问题和时空约束问题。
车辆路径安排问题算法研究综述

元启发式算法是一类算法 的总称 , 主要包括遗传算法 、 模拟退火算法、 蚁群算法、 禁忌搜索算法等 。本文根据
求解 V P算法 的分类 , R 概要介绍了 V P R 算法近五年来的研究成果, 并对未来 V P的研 究前景作 了展望 。 R
陈文兰 戴树贵
( 滁州学院 数学Βιβλιοθήκη ,安徽 滁州 290 ) 300
摘
要: 车辆路径安排是决定物沈配送费用的主要 因素。车辆路径安排问题(e ie R u n rbe ,R ) V hc ot g Poll v P是 l i
近 年 来 应 用 数 学 、 算机 科 学 和 物 沈 科 学研 究 的 一个 热 点 问题 , 生 了众 多 的研 究 成 果 。本 文 首先 讨论 了 V P 计 产 R 的 分 类 , 后 基 于 V P算 法 构造 方 法 的 分 类 , 要 介 绍 了近 五年 来 V P算 法 研 究 的 主 要 成果 , 对 研 究方 法 然 R 概 R 并 进 行 了分 析 , 后对 全 文进 行 了总 结 , 探 讨 了该 问题 未 来 的研 究方 法 。 最 并
关键词: 车辆路径安排 问题; 精确算法 ; 启发 式算法 ; 元启发式算法 中图分类号 ;P0 . T316 文献标识码 : A 文章编号: 6 3 1 9 2 0 ) 3 0 1— 7 1 7— 7 4( 0 7 0 — 0 9 0
作者简介: 陈文 兰(9 2 )女 , 17- , 浙江绍兴人 , 士, 硕 滁州学院数 学系。
维普资讯
第 9卷 第 3期
20 0 7年 5 月
滁 州 学 院 学 报
J l A FC 删 伽 U lESr 伽 I Lo 删 N N1 R rY ,
强化学习在车辆路径问题中的研究综述

强化学习在车辆路径问题中的研究综述强化学习在车辆路径问题中的研究综述随着交通运输的迅猛发展,车辆路径问题对于实现高效、智能的交通系统管理具有重要意义。
强化学习作为一种重要的人工智能技术,在车辆路径问题中的应用也得到了广泛关注和研究。
本文将对强化学习在车辆路径问题中的研究进行综述,总结其中的主要方法与进展。
一、强化学习概述强化学习是一种通过智能体与环境进行交互,从而使智能体在环境中学习并选择最优行动的机制。
其基本框架包括环境、智能体、状态、行动和奖励信号。
智能体在与环境的交互中,通过试错和反馈的方式学习,并根据奖励信号来调整自身的行为。
二、车辆路径问题的挑战车辆路径问题是指在给定的道路网络中,规划车辆的最佳路径,使得车辆能够从起点到达目的地,并考虑到交通拥堵、道路容量等限制条件。
车辆路径问题的挑战主要包括车辆数量大、路径选择困难、实时性要求高等。
三、强化学习在车辆路径问题中的应用1. 基于马尔科夫决策过程的路径规划马尔科夫决策过程是指根据当前状态选择最佳行动的数学模型。
通过将车辆路径问题抽象为马尔科夫决策过程,可以利用强化学习方法求解最优路径。
2. 基于深度强化学习的路径规划深度强化学习结合了深度学习和强化学习的优势,在车辆路径问题中得到了广泛应用。
通过使用深度神经网络来近似值函数,可以更准确地表征车辆路径问题中的状态和行动空间,并进一步优化路径规划结果。
3. 基于群智能算法的路径规划群智能算法是一种模拟自然界生物群体行为的方法,可以模拟车辆在道路网络中的路径选择过程。
通过强化学习方法引入群智能算法,在车辆路径问题中可以模拟车辆的集体智慧,提高路径规划的效率。
四、强化学习在车辆路径问题中的挑战与展望虽然强化学习在车辆路径问题中取得了一定的进展,但仍然存在一些挑战。
首先,强化学习算法需要大量的训练时间和计算资源。
其次,车辆路径问题的复杂性导致了状态空间和行动空间的巨大增长,增加了求解最优路径的难度。
带容量约束的车辆路径问题算法综述
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价值工程0引言带容量约束的车辆路径问题(Capacitated Vehicle RoutingProblem ,CVRP)一直是学术界的NP 难题,给定约束条件,每个具体问题的解空6间是有限的,即原则上有最优解存在,但在实际问题中,确定解的求解非常复杂,随着顾客数目的增加使得CVRP 的计算量呈指数增长[1],因而CVRP 被广泛用来测试新算法及新优化方法的性能。
CVRP 问题的解决也具有巨大经济价值,因其在交通运输,物流分发,大型运输包装公司广为存在。
有些汽车路径问题(Vehicle Routing Problem ,VRP)的算法经过微小修改即可应用于CVRP 问题中,故本文也将包含这些算法。
1CVRP 的基本原理CVRP 问题中若干顾客被一组汽车服务,这些汽车从仓库出发,沿途为不同的顾客送货。
每辆汽车具有相同运送容量上限,每位顾客具有特定的货物量需求,每位顾客只能被一辆车服务,所有的汽车从仓库出发回到仓库,一辆车不能在同一个非仓库结点停留多次,所有的汽车都不能超载,一条路径上所有结点(客户)的需求之和不能超过一辆汽车的最大容量。
简单以所有汽车行驶的距离总和来衡量一个解的质量,且要求花费最少。
2精确方法精确方法使用纯优化方法,例如线性规划,用来解决约束简单的小型CVRP 问题。
2.1Brute-force 方法Brute-force 方法最简单的构造过程如下:初始路径都为空,重复扩展当前路径,对于当前结点要么结束当前路径开始新的路径的扩展,要么选择一些新的结点作为下次访问的对象。
Brute-force 方法在顾客数量和车辆数量稍大时就会立刻变得特别复杂,所以即使再巧妙地设计与实现此算法,使用此方法也几乎很难找到最优解。
2.2Branch-and-bound 方法此算法为查找算法,不断地为每个结点选择孩子结点直到得到最终路径的过程。
在为每个结点选择孩子结点的时候,衡量每个孩子结点,为这些孩子结点设置下限,然后不断地选择带有最好下限的孩子结点来扩展路径。
vrp文献综述
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vrp文献综述VRP(Vehicle Routing Problem,车辆路径问题)是指在给定一组客户需求点和一组配送车辆的情况下,如何合理地安排车辆的路径,使得满足客户需求的同时,最小化总运输成本或最大化配送效率的问题。
VRP是一类经典的组合优化问题,旨在通过合理的车辆路径规划,提高物流配送效率,降低运输成本,并在实际应用中发挥重要作用。
VRP问题最早由Dantzig和Ramser于1959年提出,随后得到了广泛的研究和应用。
根据问题的不同特点和约束条件,VRP可以分为多种变体,如基本VRP、带时间窗口的VRP、多车型VRP等。
不同的变体涉及到不同的约束条件和目标函数,因此需要采用不同的算法和策略来解决。
在VRP研究中,目前主要存在以下几个方面的关注点和挑战:1. 路径规划算法:针对VRP问题,需要设计高效的路径规划算法来寻找最优解或近似最优解。
常用的算法包括精确算法、启发式算法和元启发式算法。
精确算法如分支定界法和动态规划法能够找到最优解,但计算复杂度较高。
启发式算法如贪婪算法、模拟退火算法和遗传算法等能够在可接受的时间内找到较好的解,但不能保证最优解。
元启发式算法是基于多个启发式算法的组合,通过综合各种算法的优点来提高解的质量。
2. 约束条件的考虑:VRP问题通常需要考虑多个约束条件,如车辆容量限制、时间窗口约束、车辆行驶时间限制等。
这些约束条件会增加问题的复杂性,需要在算法设计中加以考虑。
例如,可以采用切割算法来满足车辆容量限制,采用时间窗口扩展算法来满足时间窗口约束。
3. 多目标优化:在实际应用中,VRP问题通常涉及到多个冲突的目标函数,如最小化总运输成本和最大化配送效率。
多目标优化算法可以帮助找到一组权衡解,使得各目标函数之间达到一种平衡。
4. 实时VRP问题:传统的VRP问题通常是在静态环境下进行求解,即给定需求点和车辆信息后,求解一次最优路径。
然而,在实际应用中,需求点和车辆信息可能会发生变化,因此需要考虑实时VRP 问题。
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摘要:作为现代物流领域的研究前沿,车辆路径问题的求解算法及应用领域一直是学者研究的重点。
本文在研读大量文献的基础上介绍了遗传算法的研究现状及其应用情况,并对车辆路径优化在生鲜农产品配送上的应用进行了简单的综述。
关键词:车辆路径问题;遗传算法;生鲜农场品;研究综述
一、引言
车辆路径问题最早在60年代被提出,dantzig和ramser首次在交通领域提出该问题就立即引起了社会的广泛关注。
发展到现如今,车辆路径问题的应用已经跳出了交通领域,在别的很多领域被使用,如:通讯、工业管理、航空等。
二、遗传算法
1.遗传算法简介
达尔文的生物进化论自被提出以来就一直被科学家们广泛应用到各个领域。
60年代时美国科学家结合进化论,提出了遗传算法。
跟大自然中生物优胜劣汰的进化过程类似,遗传算法在计算过程中模拟了自然界各种群由简单到复杂,由低级到高级的进化过程,不断进化种群,直至使种群达到包含最优解或接近最优解的状态。
2.遗传算法研究现状
遗传算法作为一种群体随机搜索方法,在车辆路径问题研究中运用很多。
很多国内外的研究学者对基础的遗传算法进行了改良,以期达到求解不同约束条件下车辆路径优化问题的目的。
通过研究撰写遗传算法的文献发现,研究学者们分别用各种改进遗传算法对车辆路径问题进行了求解,如:免疫遗传算法、小生境遗传算法,以及遗传算法与爬山算法、禁忌搜索算法、蚁群算法相结合的混合算法。
将基础的遗传算法与改进的遗传算法进行对比仿真实验,可以发现经过改良的遗传算法,其各方面能力都更优。
罗勇等为了求解更优的物流配送路线,就采用了针对性改进的遗传算法。
通过研究发现,改良后的算法不仅收敛速度变快,而且全方位寻优的能力也有很大提高。
由此可见改进的遗传算法是能更好的处理物流配送路径问题。
基础的遗传算法有容易陷入局部最优和早熟的缺点,为了解决这个问题,周艳聪等设计了基于小生境技术的改进遗传算法,还在改进的遗传算法的基础上求解了物流配送路径的优化问题。
不仅如此,还通过对物流配送过程的研究,建立了不带时间窗约束的物流配送优化模型。
大规模车场的车辆路径问题是车辆路径优化问题中的一个难点,一直是学者们研究的重点。
李波等引入了双层模糊聚类方法,针对基础的遗传算法进行了改进,得到了求解该问题的基本框架。
通过随机的实验算例证明,所提出的方法是有效可行的。
三、车辆路径问题在生鲜农产品配送中的应用
对近年来,针对生鲜农产品配送路径问题的研究已经越来越多,人们对绿色食品的质量要求不断提高,是导致该问题备受关注的根本原因。
容易腐烂变质,存放不易是大多数生鲜农产品的特点。
而在整个销售过程中,生鲜农产品需要经历从农户手中到经销商手中这样一个配送过程,尽可能在配送过程中选择合适的路径,节约时间,保证生鲜农产品的质量,从而保证农户、经销商、消费者的利益就变得越来越重要。
为了保证生鲜农产品的质量、安全,生鲜农产品配送过程中的时效性一直是各个学者研究的关注点,大多数相关文献的模型建立都是以配送时间最短和配送成本最低为目标。
王红玲等学者的研究考虑了生鲜农产品的特点构建了以生鲜农产品在途时间最短、配送成本最低为优化目标的农产品配送模型,并采用经过改进后的粒子群算法进行求解。
由于生鲜农产品的时效性强的特点,对带时间窗的车辆路径问题的研究也相当多。
邱荣祖等在分析了农产品的物流配送模式的基础上,建立了有时限的物流配送路径优化模型,并应用gis于禁忌搜索算法集成技术进行求解。
文献中还选用了具体的数据进行了实验的验证,进行了初步的应用
研究。
生鲜农产品作为日常生活的必须品,在运输的过程中需要考虑时效性和顾客的满意度情况。
顾客的满意度是一个软时间窗,可以应用模糊隶属度函数来表示。
邵举平等考虑了生鲜农产品时效性强的特点,以顾客满意度和配送总成本为目标,建立了路径优化模型,选用符合研究问题的智能算法,并用改算法对算例进行验证。
生鲜农产品的配送大多具有三层配送网络结构,为了提高在此网络配送中的配送效率,曹倩等以成本最小和顾客满意度最大为目标建立了数学模型,而且利用惩罚函数对模型进行约束,针对遗传算法进行改进,并使用改进后的遗传算法对模型进行求解。
除了考虑生鲜农产品的时效性特点以外,一些学者还从很多其他方面对其进行了研究。
生鲜农产品的易腐特性就是学者们比较关注的而一个点。
吕俊杰等针对生鲜农产品在冷链物流中配送的问题进行了研究。
该研究是站在物流配送商的角度,考虑冷链配送车辆的成本,建立了物流配送车辆的路径优化模型,采用matlab工具和启发式算法对算例进行验证,验证的结果说明考虑冷链配送车辆成本的路径模型能找到更优的配送路径。
除了易腐性以外,生鲜农产品还具有市场需求的模糊不确定性、时变性。
朱佳翔等考虑了农产品的这些性质,以“最早出发”与“多供应点选择”为目标建立了优化模型。
还以现实案例进行了模型的验证分析,结果表明所建立的生鲜农产品配送模型具有可行性和科学性。
食品安全问题是人们关注的焦点,针对这个问题张瑜等从生鲜食品物流配送模式出发,以上海联华超市股份有限公司为例,根据联华超市现有的生鲜食品物流配送模式,分析其问题,从供应链角度提出优化模式及实施建议。
四、总结
通过对上述车辆路径问题的研究,本文得出以下几点总结:(1)国内外对于车辆路径问题的研究比较多,但是对于动态车辆路径问题的研究仍属于起步阶段。
求解车辆路径问题单单使用一种算法不容易得出最优解,可以考虑多种算法想结合的方式求解问题。
(2)针对动态车辆路径问题的研究,虽然已有很多文献考虑了时变网络下车辆速度等因素的变化,但大多数没有结合实际交通路网,尽管引入了实时路线更新的概念,但未考虑车辆在行驶过程中经过的每条路段和每个路网节点。
(3)生鲜农产品运输的车辆路径研究大多是在静态网络的状态下进行的,可见,目前对生鲜农产品运输的车辆路径问题研究主要局限在静态网络中,时变网络条件下的vrp研究比较少。
针对上述情况,结合实际的城市配送体系,本文认为可以研究生鲜农产品在时变网络条件下的车辆运输路径问题。