载重约束的电动车辆路径问题(capacitated electric vehicle routing problem,CEVRP)是物流配送中的一种NP困难的组合优化问题,要求满足车辆的载重和电量约束条件,最小化总配送距离。提出一种混合遗传搜索算法来解决CEVRP,将其分解为两...载重约束的电动车辆路径问题(capacitated electric vehicle routing problem,CEVRP)是物流配送中的一种NP困难的组合优化问题,要求满足车辆的载重和电量约束条件,最小化总配送距离。提出一种混合遗传搜索算法来解决CEVRP,将其分解为两个子问题:载重约束的车辆路径问题和固定路径车辆充电问题。设计了双层染色体结构的编码方案,表示两个子问题的决策变量。采用Split操作生成满足载重约束的车辆路径,使用Relocate、2-Opt、2-Opt^(*)、SWAP和SWAP^(*)邻域搜索算子对其进行局部优化;提出一种基于回溯的充电策略,将合适的充电站编号插入车辆路径,以满足电量约束。本文算法与五种方法实验比较的结果表明,本文算法在多数CEVRP测试问题上能找到比其它方法更好的解,尤其适合于求解大规模的CEVRP。展开更多
物流作为现代经济的重要组成部分,在国民经济和社会发展中发挥着重要作用.物流中的三维装箱问题(Three-dimensional bin packing problem,3D-BPP)是提高物流运作效率必须解决的关键难题之一.深度强化学习(Deep rein-forcement learning,...物流作为现代经济的重要组成部分,在国民经济和社会发展中发挥着重要作用.物流中的三维装箱问题(Three-dimensional bin packing problem,3D-BPP)是提高物流运作效率必须解决的关键难题之一.深度强化学习(Deep rein-forcement learning,DRL)具有强大的学习与决策能力,基于DRL的三维装箱方法(Three-dimensional bin packing method based on DRL,DRL-3DBP)已成为智能物流领域的研究热点之一.现有DRL-3DBP面对大尺寸容器3D-BPP时难以达成动作空间、计算复杂性与探索能力之间的平衡.为此,提出一种四向协同装箱(Four directional cooperative packing,FDCP)方法:两阶段策略网络接收旋转后的容器状态,生成4个方向的装箱策略;根据由4个策略采样而得的动作更新对应的4个状态,选取其中价值最大的对应动作为装箱动作.FDCP在压缩动作空间、减小计算复杂性的同时,鼓励智能体对4个方向合理装箱位置的探索.实验结果表明,FDCP在100×100大尺寸容器以及20、30、50箱子数量的装箱问题上实现了1.2%~2.9%的空间利用率提升.展开更多
文摘载重约束的电动车辆路径问题(capacitated electric vehicle routing problem,CEVRP)是物流配送中的一种NP困难的组合优化问题,要求满足车辆的载重和电量约束条件,最小化总配送距离。提出一种混合遗传搜索算法来解决CEVRP,将其分解为两个子问题:载重约束的车辆路径问题和固定路径车辆充电问题。设计了双层染色体结构的编码方案,表示两个子问题的决策变量。采用Split操作生成满足载重约束的车辆路径,使用Relocate、2-Opt、2-Opt^(*)、SWAP和SWAP^(*)邻域搜索算子对其进行局部优化;提出一种基于回溯的充电策略,将合适的充电站编号插入车辆路径,以满足电量约束。本文算法与五种方法实验比较的结果表明,本文算法在多数CEVRP测试问题上能找到比其它方法更好的解,尤其适合于求解大规模的CEVRP。
文摘物流作为现代经济的重要组成部分,在国民经济和社会发展中发挥着重要作用.物流中的三维装箱问题(Three-dimensional bin packing problem,3D-BPP)是提高物流运作效率必须解决的关键难题之一.深度强化学习(Deep rein-forcement learning,DRL)具有强大的学习与决策能力,基于DRL的三维装箱方法(Three-dimensional bin packing method based on DRL,DRL-3DBP)已成为智能物流领域的研究热点之一.现有DRL-3DBP面对大尺寸容器3D-BPP时难以达成动作空间、计算复杂性与探索能力之间的平衡.为此,提出一种四向协同装箱(Four directional cooperative packing,FDCP)方法:两阶段策略网络接收旋转后的容器状态,生成4个方向的装箱策略;根据由4个策略采样而得的动作更新对应的4个状态,选取其中价值最大的对应动作为装箱动作.FDCP在压缩动作空间、减小计算复杂性的同时,鼓励智能体对4个方向合理装箱位置的探索.实验结果表明,FDCP在100×100大尺寸容器以及20、30、50箱子数量的装箱问题上实现了1.2%~2.9%的空间利用率提升.
