检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：杨亮兰州交通大学

学位级别：硕士

近年来,由于消费理念、消费方式的升级,城乡居民对高品质生鲜农产品的需求不断增加。生鲜农产品的配送过程中,物流企业需要建立多个冷链物流中心以及冷库用于运输、存储生鲜货物。但是,现阶段国内生鲜农产品在流通过程仍存在着能源损耗... 详细信息

近年来,由于消费理念、消费方式的升级,城乡居民对高品质生鲜农产品的需求不断增加。生鲜农产品的配送过程中,物流企业需要建立多个冷链物流中心以及冷库用于运输、存储生鲜货物。但是,现阶段国内生鲜农产品在流通过程仍存在着能源损耗大、配送成本高、产品新鲜度低等问题。因此,本文对时变条件下的生鲜农产品配送问题展开研究。本文主要研究内容有:(1)首先分析生鲜冷链物流产业的发展现状,论述选题的必要性,总结国内外在冷链物流、多目标VRP、多车场VRP、时变条件下的VRP等方面的研究成果,提出本文研究内容,搭建论文基础框架。(2)随后文章阐述了生鲜农产品配送车辆路径问题的相关概念,并对常用的启发式算法、传统启发式算法及精确算法进行了梳理,并分析了算法的优缺点。(3)分析生鲜物流企业和客户的共同诉求,考虑城市路网结构的复杂性,划分配送车辆在不同时间段的出发速度。以冷链物流配送时效性、易腐性、碳排放指标等条件为基础,构建以车辆使用成本、运输成本、软时间窗惩罚成本、运输及卸货时的制冷成本、碳排放成本、货损成本六个模块配送成本之和最小以及客户满意度最大的TMO-MDVRPTW模型,以解决物流企业如何合理安排城市冷链物流调度,满足城市中不同地理位置客户的需求。(4)针对本文所构建的T-MO-MDVRPTW模型,构建两阶段算法求解。第一节阶段通过K-means算法对划分客户点与物流中心;第二阶段:选择NSGA-Ⅱ算法作为求解算法,通过在NSGA-Ⅱ算法中引入C-W节约算法构造问题初始解,通过改进变异算子、改进拥堵距离计算方法改进NSGA-Ⅱ算法,利用Solomon算例验证了改进NSGA-Ⅱ算法的可行性。最后,通过MDVRPTW算例验证两阶段算法在求解T-MO-MDVRPTW模型的有效性。(5)通过冷链物流配送案例分析,有效检验了本文所构建模型的合理性。冷链配送时物流企业在考虑时变因素时,合理安排车辆出发时间,不仅能提高客户满意度,而且还能减少配送成本。

关键词： NSGA-Ⅱ 多目标车辆路径问题多车场车辆路径问题 C-W节约算法时变条件

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基于动态揽收的无人机物流车协同配送优化算法的研究

基于动态揽收的无人机物流车协同配送优化算法的研究

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作者：张梦哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

车辆路径问题一直是国内外诸多学者的研究热点,经过几十年的发展已经有了较为成熟的启发式算法优化方案。近年来,由于互联网的发展和电子购物的不断普及,物流运输行业进入了蓬勃发展时期。随着无人机技术的逐渐成熟,越来越多的物流企业... 详细信息

车辆路径问题一直是国内外诸多学者的研究热点,经过几十年的发展已经有了较为成熟的启发式算法优化方案。近年来,由于互联网的发展和电子购物的不断普及,物流运输行业进入了蓬勃发展时期。随着无人机技术的逐渐成熟,越来越多的物流企业开始将无人机投入到快递运输过程当中,无人机和物流车协同配送的车辆路径问题成为当前学术界和工业界的热点问题。本文致力于优化物流运输过程中“最后一公里”的成本,将无人机投入到配送过程中协助配送,更好地提升客户体验和满意度,考虑到无人机单机飞行控制技术的成熟和在民用领域的行业应用方面的巨大优势,结合在物流运输过程中可能出现的揽件需求,提出了基于动态揽收的无人机物流车协同配送优化算法这一个研究课题,并针对快件配送过程进行了场景描述和数学模型的构建,随后提出了一系列算法并进行了实验验证。首先认真分析了基于动态揽收的无人机物流车协同配送场景,对这一问题场景进行了描述并构建了数学模型,并基于此对本课题的项目架构进行相应的描述。之后依次介绍了本课题所涉及到的主要算法:（1）首先详细介绍了区域划分方法:对于当前配送区域内的快件点进行预处理的两种不同的区域划分方法:聚类法和规划法;（2）其次考虑无人机的飞行路径依赖于物流车行驶路径以及双目标优化准则,将紧迫程度系数加入到候选集选取准则,对禁忌搜索算法进行改进,得到物流车的初始行驶路径;（3）之后以物流车的初始行驶路径为基础,根据轻件点集合,无人机的数量等对其进行调整以及无人机的飞行路径规划,提出了无人机-物流车协同作业算法,最终得到完整的规划路径以及快件点的送达时间,达到综合成本最优。（4）最后在快件配送过程中,若发生动态揽收,则通过动态揽收作业方法对物流车和无人机的规划路径进行实时改道。最后对两种不同的区域划分方法（聚类法和规划法）进行了测试,验证了两种方法的有效性。并将本文整体算法与传统的禁忌搜索算法（所有快件点使用物流车派送）进行对比,本文的无人机-物流车协同作业算法取得了更好的时间成本和行驶成本。对动态揽收作业方法进行测试后,观察了增加的动态揽收功能对其初始路径规划算法的影响。最终充分说明本文将无人机投入到物流运输行业是具有实际意义的,同时随着无人机的技术日渐成熟,其在物流运输方面也将拥有巨大的应用前景。

关键词：多目标车辆路径问题区域划分算法改进禁忌搜索算法协同作业动态揽收

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基于客户满意度的MOVRPFTW的单亲遗传混合蚁群算法

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系统管理学报 2019年第5期28卷 927-933页

作者：张惠珍刘云倪静上海理工大学管理学院

为解决基于时间窗和食物新鲜度形成的综合客户满意度,且具有最大运输时间限制的带模糊时间窗的多目标车辆路径问题(MOVRPFTW),建立了相应的数学模型。针对蚁群算法早熟收敛的缺陷,将单亲遗传算法和蚁群算法相结合,利用单亲遗传算法的3... 详细信息

为解决基于时间窗和食物新鲜度形成的综合客户满意度,且具有最大运输时间限制的带模糊时间窗的多目标车辆路径问题(MOVRPFTW),建立了相应的数学模型。针对蚁群算法早熟收敛的缺陷,将单亲遗传算法和蚁群算法相结合,利用单亲遗传算法的3种遗传算子和区别于传统遗传算法的两种操作手法,构建了多种单亲遗传混合蚁群算法,并进行算例测试。结果表明:与基本蚁群算法相比,单亲遗传混合蚁群算法求出的解的各项目标的平均值更优;同时,单点单亲遗传混合蚁群算法较多点单亲遗传混合算法在求解此问题中的用时更少、计算效率更高,并且移位算子较其他两种算子具有较好的求解性能。

关键词：单亲遗传算法蚁群算法多目标车辆路径问题客户满意度模糊时间窗

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改进智能水滴算法求解混合时间窗车辆路径问题

引用

科技管理研究 2019年第11期39卷 246-253页

作者：王涛倪静上海理工大学管理学院

针对多目标车辆路径问题,研究车载量、配送里程、混合时间窗等限制约束条件下,以最小配送费用和最少配送车辆数为目标建立多目标数学模型。在分析智能水滴算法求解类似离散问题时存在的局限性基础上,运用多种方式对其进行改进,引入遗传... 详细信息

针对多目标车辆路径问题,研究车载量、配送里程、混合时间窗等限制约束条件下,以最小配送费用和最少配送车辆数为目标建立多目标数学模型。在分析智能水滴算法求解类似离散问题时存在的局限性基础上,运用多种方式对其进行改进,引入遗传算法选择、交叉及重组算子提高其性能,构建出两种改进智能水滴遗传混合算法,并运用Solomon标准对测试算例和实际算例进行验证。比较结果显示,改进后的混合算法能够有效解决离散问题,在持续寻优能力上较传统智能水滴算法和遗传算法更优,并且竞争选择改进智能水滴遗传混合算法求解算例效果最优。

关键词：多目标车辆路径问题混合时间窗改进智能水滴算法遗传算法

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带无人机协助运输的包裹投递优化算法的研究及其实现

带无人机协助运输的包裹投递优化算法的研究及其实现

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作者：刘委青哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

近三十年来,国内外诸多学者对于车辆路径问题(VRP)中的车辆行驶成本和客户等待时间成本两个优化目标提出了众多的优化算法。随着无人机技术的逐渐成熟以及在运输中的出众表现,车辆与无人机协同作业的路径规划算法成为当前学术和工程届... 详细信息

近三十年来,国内外诸多学者对于车辆路径问题(VRP)中的车辆行驶成本和客户等待时间成本两个优化目标提出了众多的优化算法。随着无人机技术的逐渐成熟以及在运输中的出众表现,车辆与无人机协同作业的路径规划算法成为当前学术和工程届函待解决的问题。本文针对物流领域中“最后一公里”快递配送引入无人机协助运输,对包裹进行投递分发的问题场景,以该场景中最小化行驶成本和客户等待时间成本为优化目标,对于其包裹投递过程提出了一系列优化模型和算法,并进行了充分验证。首先对于带无人机协助运输的包裹投递问题进行了仔细的分析,对于该场景进行了详细的描述,并构建了其数学模型。根据该模型,描述了本文的课题框架。之后根据框架顺序,(1)先介绍了轻重快件分离,带约束的K-means迭代聚类对特定配送区域的重点子区域和时间紧迫的子区域进行标记;(2)然后通过行驶成本和客户等待时间成本进行线性加权,改造蚁群算法中路径转移概率的计算方式,求得了当前配送区域内行驶成本和时间成本综合最优的物流车行驶次序;(3)之后在物流车的行驶路径基础上,结合无人机数量及其飞行能力,提出无人机-车协同规划算法得到物流车具体行驶路径,无人机飞行路径。以及各个快件的等待时间成本,达到了行驶成本和等待时间成本综合最优的包裹投递效果。最后通过对带约束的K-means迭代聚类算法的测试实验表明本文所提出的算法在不同的点分布情况下,对于子区域的等级标记和划分具有良好的效果。对于不同轻重件比例情况下,改进蚁群算法均取得了比传统蚁群算法更小的综合成本。最后通过仿真实验证明了本文所提出的优化方案对于“最后一公里”物流问题中的包裹投递算法比现有的配送方案能取得较小的配送成本。充分证明了本文包裹投递算法在未来无人机应用场景中的有效性,正确性。

关键词：改进蚁群算法 K-means迭代聚类算法无人机-车协同规划算法多目标车辆路径问题

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基于三支决策的无人机-车协同规划算法研究

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智能计算机与应用 2019年第4期9卷 27-32页

作者：刘委青曲明成吴翔虎哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院

随着物流车、无人机技术的逐渐成熟以及在运输中的出众表现,车辆与无人机协同作业的路径规划问题(VRPUAV)成为当前学术和工程界亟待解决的问题.本文基于车辆与无人机协同作业场景,将运输问题划分为三粒度,即"无人机数量为0",&... 详细信息

随着物流车、无人机技术的逐渐成熟以及在运输中的出众表现,车辆与无人机协同作业的路径规划问题(VRPUAV)成为当前学术和工程界亟待解决的问题.本文基于车辆与无人机协同作业场景,将运输问题划分为三粒度,即"无人机数量为0","无人机数量不足","无人机数量充足".采用蚁群算法和无人机物流车协同运输优化算法对3个子问题分别提出相应的解决策略;最后通过仿真实验证明了算法在行驶成本与时间成本上的优化作用,同时在运输物品总条件一定的前提下,三类子问题的治略方案均能够正确求解出优化解,且第2、3种场景较第1种,第3种场景较第2种具有更优运输成本和客户等待时间成本,充分证明了三粒度分治的合理和有效性.

关键词：蚁群算法三支决策无人机物流车协同运输多目标车辆路径问题

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考虑碳排放因素的车辆路径问题研究

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物流技术 2012年第7期31卷 227-229,258页

作者：邱雅君宋国防上海大学管理学院上海200444

将碳排放因素考虑到车辆路径问题中,建立了运输成本与碳排放相结合的多目标车辆路径问题模型,讨论了基于改进遗传算法的车辆路径问题的设计和实现,最后通过实例分析对模型作了进一步验证。

关键词：低碳经济碳排放因素改进遗传算法多目标车辆路径问题

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考虑碳排放因素的车辆路径问题研究

考虑碳排放因素的车辆路径问题研究

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第十届中国工业企业物流论坛

作者：邱雅君宋国防上海大学管理学院，上海 200444

将碳排放因素考虑判车辆路径问题中，建立了运输成本与碳排放相结合的多目标车辆路径问题模型，讨论了基于改进遗传算法的车辆路径问题的设计和实现，最后通过实例分析对模型作了进一步验证。

关键词：交通运输多目标车辆路径问题改进遗传算法碳排放因素

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