检索结果-内蒙古大学图书馆

控制与决策 2023年第1期38卷 201-210页

作者：伍国华毛妮徐彬杰马中强赵苛欣李志猛中南大学交通运输工程学院长沙410075 国防科技大学系统工程学院长沙410073

针对物流配送需求大、“最后一公里”交付困难等问题,提出带有动态能耗约束的多车辆与多无人机协同配送问题,并以最小化配送时间为目标建立混合整数规划模型(MIP).为解决该问题,设计K-means聚类和最近邻协同的初始解生成算法,并提出基... 详细信息

针对物流配送需求大、“最后一公里”交付困难等问题,提出带有动态能耗约束的多车辆与多无人机协同配送问题,并以最小化配送时间为目标建立混合整数规划模型(MIP).为解决该问题,设计K-means聚类和最近邻协同的初始解生成算法,并提出基于问题领域知识的自适应大规模邻域搜索算法(adaptive large neighborhood search,ALNS).在不同规模算例上的实验结果表明,所提出的算法相比于模拟退火算法、变邻域搜索算法和遗传算法在求解质量和求解效率方面都具有一定的优势,求解质量分别平均提升23.8%、23.3%和5.7%,表明ALNS较对比算法能够更好地平衡全局搜索和局部搜索.此外.灵敏度分析实验表明,无人机载重能力和无人机续航能力是影响包裹配送时间的两个关键因素.

关键词：车辆与无人机协同配送整数规划动态能耗路径规划自适应大规模邻域搜索

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多结构型任务驱动的上门服务调度优化模型与自适应大规模邻域搜索算法

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控制与决策 2024年第3期39卷 947-955页

作者：展月姜兆勤刘振元华中科技大学人工智能与自动化学院武汉430074

研究一类特殊的上门服务调度问题,该问题具有一般上门服务调度问题的要求,即要求可能具备不同技能水平的服务人员从同一站点出发,按路径执行被分配的任务后返回站点.被分配的任务在已有研究中对应图内点,而现实中的上门服务任务还可能... 详细信息

研究一类特殊的上门服务调度问题,该问题具有一般上门服务调度问题的要求,即要求可能具备不同技能水平的服务人员从同一站点出发,按路径执行被分配的任务后返回站点.被分配的任务在已有研究中对应图内点,而现实中的上门服务任务还可能具备内部结构(称为多结构型的任务),因此,在这类问题中路径的生成过程无法由任务序列本身确定,需要考虑任务指派和含出入点选取的路径规划的协同优化.通过分析此类问题特征,建立以总拖期最小化为目标的混合整数规划模型.通过分析模型的解的层次性特点,提出基于自适应大规模邻域搜索框架的启发式算法.通过多种规模对比实验发现,所提出算法适用于大规模问题和即时性要求,即在小规模算例下平均求解结果与精确解接近;在中、大规模算例下平均求解结果相较于一般贪婪算法产生显著优化.因此,所提出模型和算法可为多结构型任务驱动的上门服务调度提供参考.

关键词：上门服务拖期惩罚多结构型任务劳动力调度和路径规划问题自适应大规模邻域搜索

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考虑船货匹配的内河自动化矿石码头泊位分配优化

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工业工程与管理 2025年第1期30卷 75-81页

作者：高振迪计明军孔灵睿侯馨皓大连海事大学交通运输工程学院辽宁大连116026

本文关注于自动化背景下内河矿石码头因新工艺形成的一类特殊泊位分配问题。此问题中,后序入泊船可借用具有相同货物需求的前序船的运输线路进行运货,以节省在泊等待时间。此工艺打破了船舶间的独立性,使码头在进行泊位分配时必须额外... 详细信息

本文关注于自动化背景下内河矿石码头因新工艺形成的一类特殊泊位分配问题。此问题中,后序入泊船可借用具有相同货物需求的前序船的运输线路进行运货,以节省在泊等待时间。此工艺打破了船舶间的独立性,使码头在进行泊位分配时必须额外考虑不同船舶组合对码头效率和服务水平的综合影响。本文以船舶离泊时刻与船舶等待时间最小为目标,构建了混合整数规划模型,并设计了大规模邻域搜索算法求解。结果表明:算法可给出每艘船的泊位指派方案以及船舶(岸上设备)的前后序关系。调度优化方案可节约4.5%~18%的作业时间和50%左右的在泊等待时间,有效提升了码头的作业效率和服务质量,为内河自动化矿石码头的运营与建设提供了理论支持与方法支持。

关键词：水路运输自动化矿石码头集成调度自适应大规模邻域搜索自动化矿石码头船货匹配

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基于双层邻域搜索的大规模车辆路径规划

基于双层邻域搜索的大规模车辆路径规划

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作者：杨俊中南大学

学位级别：硕士

车辆路径规划问题(Vehicle Routing Problem,VRP)广泛应用于干线运输、外卖配送、社区团购和城市公共服务等物流运输场景。随着社会的发展,其中不少场景在规模上和实时性要求上远远超过了传统VRP的问题场景,然而大规模VRP的解空间十分庞... 详细信息

车辆路径规划问题(Vehicle Routing Problem,VRP)广泛应用于干线运输、外卖配送、社区团购和城市公共服务等物流运输场景。随着社会的发展,其中不少场景在规模上和实时性要求上远远超过了传统VRP的问题场景,然而大规模VRP的解空间十分庞大,各种线路约束导致问题的复杂性进一步提升,现有公开研究中缺乏有效的求解方法能够快速获取其满意解。本文首先对VRP模型进行转化,将VRP中的约束转化为约束违反惩罚项,目标转化为成本并表示为总目标(车辆数、总距离和约束违反量),并构造了一个不含约束的辅助目标(车辆数和总距离)。接着,本文针对大规模VRP设计了双层邻域搜索(Two-Layer based Neighborhood Search,TLNS)算法用于求解双层表示的VRP模型,上层优化辅助目标,下层优化总目标,同时优化这两个目标能够在减少约束违反量的情况下加快解的收敛。TLNS的每轮迭代都由若干次上层搜索和若干次下层搜索组成。上层搜索时,从下层解集中取当前解并用优化后的邻域解替换上层解集中辅助目标值最大的解;下层搜索时,从上层解集中取当前解并用优化后的邻域解替换下层解集中总目标值最大的解。随着TLNS迭代的进行,上层从下层取得约束违反较小的解并进一步优化其车辆数和总距离,下层从上层取得的车辆数和总距离较小的解并进一步优化其约束违反量。上下层搜索交替进行,使得上下层解集之间能够相互更新和相互制约。TLNS的各部分实现包括:1)通过多种初始解的构造策略初始化上下层解集,初始约束松弛使得每条车辆路径的各个约束都留有一定余量;2)为上层算子集和下层算子集分别设计了若干算子;3)一种新的算子选择策略,将占比小的公平随机选择方式和占比大的基于权重的选择方式结合起来选择上下层算子;4)一种新的权重更新方法,每迭代若干次更新一次算子权重并在更新若干次后重置算子权重。本文为验证TLNS的有效性,在三类不同算例上进行了一系列对比实验,通过与三种VRP求解算法的对比验证了本文所提出的算法能在短时间内获取大规模VRP的高质量满意解,并通过实验研究了在不同的参数设置下算法的性能和优化效果。图15幅,表22个,参考文献76篇。

关键词：物流配送车辆路径规划自适应大规模邻域搜索

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B2B配送中考虑时间窗一致性的车辆路径优化模型与算法

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控制与决策 2024年第1期39卷 244-252页

作者：姚宇莫鹏里商攀郑长江朱晓宁河海大学土木与交通学院南京210095 东南大学交通学院南京211189 北京交通大学交通运输学院北京100044

在B2B (business to business)物流配送中,收货方通常对配送时间的规律性有较高要求,以配合自身的生产经营活动.对考虑时间窗一致性的车辆路径优化问题展开研究,构建其混合整数线性规划模型,并设计自适应大规模邻域搜索算法进行求解.针... 详细信息

在B2B (business to business)物流配送中,收货方通常对配送时间的规律性有较高要求,以配合自身的生产经营活动.对考虑时间窗一致性的车辆路径优化问题展开研究,构建其混合整数线性规划模型,并设计自适应大规模邻域搜索算法进行求解.针对每日配送路径在时间维度的一致性耦合关系,提出距离优先和时间窗优先相结合的优化策略,在算法框架中嵌入时间窗标定及一致性检验模型,并设计联动型算子以对每日路径方案进行协同操作.基于既有数据集、自建数据集和大规模实际算例对模型算法的有效性进行验证,结果表明,所提算法可以快速求得高质量解,提出的时间窗优先策略及对应的联动型算子可以显著提升算法性能.根据数值计算结果量化分析实现时间窗一致性的附加运输成本,揭示了不同客户点规模和时间窗长度下一致性成本的变化规律.

关键词：物流工程车辆路径问题 B2B配送一致性自适应大规模邻域搜索

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改进天鹰算法求解时间依赖型车辆路径问题

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计算机工程与应用 2024年第4期60卷 355-365页

作者：石小娟赵兴方闫龙唐源赵慧敏山东工商学院管理科学与工程学院山东烟台264005 深圳海关工业品检测技术中心广东深圳518067

针对速度时变的时间依赖型车辆路径问题,分析时间依赖型路网的行程时间计算方法,提出了一种改进天鹰优化(improved Aquila optimizer,IAO)算法。设计了一种天鹰位置-顾客序列(Aquila-customer,A-C)编解码方式,结合天鹰狩猎的拓展勘探、... 详细信息

针对速度时变的时间依赖型车辆路径问题,分析时间依赖型路网的行程时间计算方法,提出了一种改进天鹰优化(improved Aquila optimizer,IAO)算法。设计了一种天鹰位置-顾客序列(Aquila-customer,A-C)编解码方式,结合天鹰狩猎的拓展勘探、缩小勘探范围、扩大开发范围以及缩小开发范围四种搜捕猎物的方式,重新定义其智能寻优行为,引入自适应大规模邻域搜索策略,设计多种邻域破坏算子与修复算子,并在算法中加入劣解接受准则,提出循环启发式扰动机制与精英解扰动机制两种停滞扰动策略。Solomon基准算例对比实验以及基于Figliozzi测试算例与遗传算法、粒子群算法、蚁群算法的仿真对比实验均验证了IAO算法的优化性能,同时实际案例的实验结果充分证明了IAO算法在收敛速度与求解质量上的优越性,表明其具备求解时间依赖型车辆路径问题的应用价值。

关键词：车辆路径问题时间依赖天鹰优化算法自适应大规模邻域搜索

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基于温区细化的多温共配车辆路径优化

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公路交通科技 2021年第3期38卷 136-143页

作者：唐燕许睿黄锴迪孟令清天津理工大学管理学院天津300384

随着生鲜市场需求日益扩大,冷藏运输已成为物流重要组成部分,目前冷藏运输存在着能耗大和成本高等关键问题。为研究大规模订单下生鲜产品在不同温区配送中损失特性的路径变化,利用薄板样条法插值分析动态环境温度与制冷能耗变量关系,构... 详细信息

随着生鲜市场需求日益扩大,冷藏运输已成为物流重要组成部分,目前冷藏运输存在着能耗大和成本高等关键问题。为研究大规模订单下生鲜产品在不同温区配送中损失特性的路径变化,利用薄板样条法插值分析动态环境温度与制冷能耗变量关系,构建了响应动态环境温度的大规模邻域搜索调度(ALNS)模型。选择插入3种destroy和repair算子更新目标函数值,对各组算子构成解的情况运用Metropolis准则筛选出全局最优解。将其与TS和LNS算法检验与优化对比,得出ALNS模型的效果最优,并以天津市生鲜配送实例,对大规模的生鲜产品调度进行了优化。结果表明:对多温共配车内外温度利用薄板样条法插值拟合,拟合优度为0.98,说明该插值模型精度高;利用Solomon算例对各算法进行检验对比,ALNS与LNS优于TS算法,在客户点分布较为集中时,LNS优化效果最好;在客户分布既聚集又分散的情况下,ALNS优于LNS,验证了模型和算法的可行性和有效性;对天津市生鲜配送点利用ALNS算法进行优化,绿色成本占总比例最大,制冷成本最小;各算子使用中,random移除算子与greedy插入算子使用率最高,利用该模型可有效解决大规模的生鲜配送问题。

关键词：物流工程温区细化模拟退火算法自适应大规模邻域搜索生鲜配送时间窗

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基于星间链路的天基遥感中继联合调度方法

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南京航空航天大学学报 2024年第6期56卷 1104-1113页

作者：杨志玺伍国华叶淦华李献斌刘思力杨俊国防科技大学第六十三研究所南京210007 中南大学自动化学院长沙410070 国防科技大学智能科学学院长沙410073

通过星间链路(Inter satellite link,ISL)实现遥感卫星和中继卫星互联互通,能将天基遥感数据及时落地,缩短遥感反应时间,故对卫星遥感与中继联合调度问题进行研究。在对上述问题进行描述和分析的基础上,以最大化总的任务优先级为目标函... 详细信息

通过星间链路(Inter satellite link,ISL)实现遥感卫星和中继卫星互联互通,能将天基遥感数据及时落地,缩短遥感反应时间,故对卫星遥感与中继联合调度问题进行研究。在对上述问题进行描述和分析的基础上,以最大化总的任务优先级为目标函数,以可见时间窗、服务时间窗口以及唯一性等为约束条件构建遥感与中继联合调度规划模型。本文设计了基于自适应大规模邻域搜索框架的联合调度优化算法(Adaptive large‑scale neighborhood search based joint scheduling algorithmⅡ,ALNS‑JS‑Ⅱ)。该算法利用任务分配算子将多星调度分解成多个单星并行调度子问题,利用自适应的方法对所有算子进行选择,整个算法实现了遥感调度和中继调度间有效交互。为了验证ALNS‑JS‑Ⅱ算法的有效性,与遥感中继高耦合的自适应大规模邻域索算法(Adaptive large neighborhood search based highly coupled joint scheduling algorithmⅠ,ALNS‑JS‑Ⅰ)及基于自适应大规模邻域搜索的遥感中继分两阶段独立调度算法(Two stage ALNS,Ts‑ALNS)等在多种任务场景下进行对比实验。实验结果表明,ALNS‑JS‑Ⅱ算法相比ALNS‑JS‑Ⅰ算法以及Ts‑ALNS算法在算法求解收益上分别提高4.58%和1.48%,在求解效率上增加20%~30%。ALNS‑JS‑Ⅱ算法对遥感与中继资源联合调度问题有更好的求解能力。

关键词：遥感卫星中继卫星星间链路联合调度自适应大规模邻域搜索

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需求可拆分半开放式成品油二次配送问题

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系统工程学报 2024年第6期39卷 853-867页

作者：王文嘉车阿大西北工业大学管理学院陕西西安710072

研究了半开放式成品油二次配送问题,即油罐车在行驶过程中可以选择任意油库进行补货或者结束配送,且加油站的需求可以被拆分配送.在实际配送中,油耗成本不仅与行驶距离相关,也与货物重量相关.考虑了车辆载重引起的油耗成本,以最小化车... 详细信息

研究了半开放式成品油二次配送问题,即油罐车在行驶过程中可以选择任意油库进行补货或者结束配送,且加油站的需求可以被拆分配送.在实际配送中,油耗成本不仅与行驶距离相关,也与货物重量相关.考虑了车辆载重引起的油耗成本,以最小化车辆固定使用成本和油耗成本为目标,建立了混合整数线性规划模型.提出了自适应大规模邻域搜索算法进行求解,结合问题的特性设计了多个移除/插入算子,采用改进的贪婪插入算法生成初始解,并设计了需求再分配策略和油库调整策略.使用SDVRP基准算例和某成品油公司的实际配送数据进行了数值实验,并与变邻域搜索算法、改进模拟退火算法和混合遗传算法进行了对比.计算结果表明,自适应大规模邻域搜索算法在求解质量和求解效率上均有一定的优势.此外,相比公司实际配送方案,提出的模型和算法能够显著降低配送成本.

关键词：成品油二次配送半开放式需求可拆分货物权重自适应大规模邻域搜索

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基于密度聚类构建物流配送问题的毁灭移除算法

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计算机应用 2017年第8期37卷 2387-2394页

作者：阳旺何国超吴雁中南大学信息科学与工程学院长沙410083

研究多车型大规模物流配送问题,针对企业配送门店规模大且聚集的特点,在自适应大规模邻域搜索(ALNS)框架下提出一种新的邻域映射方式:基于密度聚类的毁灭移除算法。ALNS包含毁灭与重建两个阶段,通过不断对当前解进行破坏和重建得到更好... 详细信息

研究多车型大规模物流配送问题,针对企业配送门店规模大且聚集的特点,在自适应大规模邻域搜索(ALNS)框架下提出一种新的邻域映射方式:基于密度聚类的毁灭移除算法。ALNS包含毁灭与重建两个阶段,通过不断对当前解进行破坏和重建得到更好解。在毁灭阶段,随机选择一条路线进行密度聚类得到簇集合,然后按簇对路线上的门店进行移除;重建阶段随机选择贪婪插入法或Regret-2插入法将移除的门店插入到合适的路线上得到新配送方案。通过国际基准测试案例验证了所提算法的有效性,与已有算法对比,基于密度聚类的毁灭移除算法的ALNS算法求解结果比案例已知最优解平均误差更低,求解质量更优;应用于实际场景中,该算法能在有限时间内求得较好的配送方案。

关键词：新零售车辆路径问题固定车辆数的多车型车辆路径问题毁灭与重建密度聚类自适应大规模邻域搜索

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