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基于共享机制的自适应超启发式算法求解区域化低碳选址-路径问题 被引量:5
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作者 冷龙龙 赵燕伟 张春苗 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2020年第5期1407-1424,共18页
为了有效减少物流网络中的碳排放量,对低碳选址-路径问题的优化车辆路径和选址方案进行研究。在区域化选址路径问题中,客户和仓库位于以不同速度限制为特征的嵌套区域,所构建的模型为最小化碳排放的物流成本。针对该问题,提出一种基于... 为了有效减少物流网络中的碳排放量,对低碳选址-路径问题的优化车辆路径和选址方案进行研究。在区域化选址路径问题中,客户和仓库位于以不同速度限制为特征的嵌套区域,所构建的模型为最小化碳排放的物流成本。针对该问题,提出一种基于共享机制的自适应超启发式求解算法,通过共享底层算子的近期性能信息,自适应地选择优质合适的底层算子,并提出一种自适应解的接收机制来提高算法的收敛速度与精度。通过CPLEX求解简单算例验证了所提模型的正确性,通过仿真实验验证了所提算法的有效性和鲁棒性。分析了仓库的分布与成本、多车型车队和客户分布对碳排放和物流成本的影响,并为企业提供了统筹规划配送决策的管理指导与建议。 展开更多
关键词 区域化低碳选址-路径问题 多车型 共享机制 超启发式算法
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基于改进ACO⁃SOA的低碳物流选址-路径问题研究 被引量:2
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作者 颜克旭 朱玉杰 +1 位作者 彭万超 武星宇 《机械设计》 CSCD 北大核心 2024年第5期108-114,共7页
乳制品行业是全球温室气体排放量增加的主要行业之一,同时我国又是乳制品消费大国。为了降低乳制品配送中心冷链物流系统总成本和碳排放,响应国家“低碳经济”号召,文中将乳制品配送中心选址问题与路径问题相结合,建立由固定成本、运输... 乳制品行业是全球温室气体排放量增加的主要行业之一,同时我国又是乳制品消费大国。为了降低乳制品配送中心冷链物流系统总成本和碳排放,响应国家“低碳经济”号召,文中将乳制品配送中心选址问题与路径问题相结合,建立由固定成本、运输成本、制冷成本、货损成本和碳排放成本共同组成的优化模型。此外,设计并运用融合蚁群算法的改进海鸥算法进行求解,在编解码操作中加入个体修复方案,避免在进化过程中因基因序列错乱导致个体基因失效;同时引入3⁃opt算子,优化局部搜索能力且不会降低程序运行效率。通过MATLAB对算例进行仿真试验,将改进蚁群-海鸥(ACO⁃SOA)算法与传统海鸥算法、蚁群算法和遗传算法进行对比,结果表明:改进ACO⁃SOA算法相对于传统算法具有巨大优势,验证了算法的有效性。 展开更多
关键词 乳制品 选址-路径 蚁群算法 海鸥算法
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订单可拆分的低碳冷链配送选址与多车舱路径优化
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作者 吴瑶 周愉峰 李峰 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第8期339-350,共12页
冷链物流通过全程管控环境温度保障生鲜品的交付品质,在“双碳”战略目标下面临节能减排的突出矛盾。将多车舱车辆多温共配引入冷链选址-路径决策中,考虑客户时间窗和多车舱能耗与碳排放,建立以系统总成最小为目标、订单可拆分的低碳冷... 冷链物流通过全程管控环境温度保障生鲜品的交付品质,在“双碳”战略目标下面临节能减排的突出矛盾。将多车舱车辆多温共配引入冷链选址-路径决策中,考虑客户时间窗和多车舱能耗与碳排放,建立以系统总成最小为目标、订单可拆分的低碳冷链配送选址与多车舱路径优化模型。设计了混合遗传算法、动态规划与路径重连的求解算法,先协同决策选址与路径,再采用动态规划对路径分组评价,路径重连算法加强对各代最优解的融合邻域结构的局部搜索。通过不同规模的数值算例验证了模型和算法的有效性,结果表明,客户对产品的需求数量和时间要求,不仅影响冷链配送系统的碳排放和总成本,也会对订单拆分配送组织方式产生影响。 展开更多
关键词 冷链配送 选址-路径 多车舱路径
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基于路径灵活性的两阶段开放式低碳选址-路径问题 被引量:8
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作者 刘成清 胡大伟 黄榕 《科学技术与工程》 北大核心 2020年第17期7080-7087,共8页
为缓解城市交通拥堵日益严重与物流配送量逐年上升的矛盾,利用城市配送客户多、范围广、路径可替代性强的特点,基于传统两阶段开放式选址-路径问题(2E-OLRP)模型,在总成本中考虑燃油消耗和CO 2排放,在路线规划中考虑路径选择的灵活性,... 为缓解城市交通拥堵日益严重与物流配送量逐年上升的矛盾,利用城市配送客户多、范围广、路径可替代性强的特点,基于传统两阶段开放式选址-路径问题(2E-OLRP)模型,在总成本中考虑燃油消耗和CO 2排放,在路线规划中考虑路径选择的灵活性,提出一种基于路径灵活性的两阶段开放式低碳选址-路径问题模型(2E-OLCLRP-WF),并利用CPLEX进行求解。在相同案例情形下,利用Dijkstra算法和CPLEX求解考虑燃油消耗和CO 2排放成本的2E-OLRP模型(即2E-OLCLRP模型),并将两种模型的结果进行对比分析。结果表明:与2E-OLCLRP模型相比,2E-OLCLRP-WF模型能节约总成本0.20%,其中,节约运输成本5.86%,减少CO 2排放5.98%。因此,为节约总成本并减少CO 2排放,物流企业在城市网络配送中应适当考虑路径灵活性。以上研究结果可为城市物流配送规划决策提供参考。 展开更多
关键词 交通运输规划 开放式车辆路径问题 选址-路径问题 路径问题 路径灵活性
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基于顾客低碳行为偏好的选址-路径-库存集成优化模型与算法 被引量:6
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作者 唐金环 戢守峰 +1 位作者 张杨 朱宝琳 《运筹与管理》 CSSCI CSCD 北大核心 2017年第1期35-44,共10页
针对自愿减排驱动下的顾客低碳行为偏好对选址-路径-库存决策的影响进行研究。首先推导了顾客低碳行为偏好下的市场需求函数和价格函数,并构建了考虑单位产品碳排放量和经济成本的多目标选址-路径-库存优化模型,通过对多目标优化模型的... 针对自愿减排驱动下的顾客低碳行为偏好对选址-路径-库存决策的影响进行研究。首先推导了顾客低碳行为偏好下的市场需求函数和价格函数,并构建了考虑单位产品碳排放量和经济成本的多目标选址-路径-库存优化模型,通过对多目标优化模型的求解可得碳排放量和经济成本间的Pareto解集。在此基础上,定义了碳配额税的概念,可得顾客低碳行为偏好和碳配额税下的总收益函数。最后通过数值分析给出了自愿减排和监管减排两种机制共同作用下的企业减排方案和灵敏度分析。 展开更多
关键词 选址-路径-库存集成问题 顾客行为偏好 配额税 多目标优化模型
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考虑碳排放的选址-路径问题研究 被引量:6
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作者 赵燕伟 钱振宇 +1 位作者 张景玲 张春苗 《浙江工业大学学报》 CAS 北大核心 2018年第5期550-557,共8页
针对物流配送中的选址-路径问题,在车辆路径安排时加入了碳排放的考虑,建立了包含碳排放、配送成本和客户满意度的多目标优化模型,提出了一种基于禁忌搜索的超启发式算法.在超启发式算法的框架中,构建了一系列基于问题特征的底层启发式... 针对物流配送中的选址-路径问题,在车辆路径安排时加入了碳排放的考虑,建立了包含碳排放、配送成本和客户满意度的多目标优化模型,提出了一种基于禁忌搜索的超启发式算法.在超启发式算法的框架中,构建了一系列基于问题特征的底层启发式算子,设计了禁忌搜索作为高层启发式策略.以某地区物流配送实例进行仿真实验,通过超启发式算法和NSGA-II算法比较证明,所提算法可以更好地解决选址路径的多目标问题,能较快地找到更优解,达到较高的搜索效率和算法稳定性.与传统的启发式算法相比,该算法具有很好的通用性,可以很容易推广到其他选址-路径变种问题上. 展开更多
关键词 选址-路径问题 排放 超启发式算法 底层启发式算子 高层启发式策略
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考虑碳排放的两阶段选址-路径问题及其算法 被引量:4
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作者 汤希峰 何杰 张浩 《西南交通大学学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第5期1110-1116,1125,共8页
为减少物流车辆的碳排放,基于以排放因子为主要参数的碳排放计算方法,建立以碳排放最小化为目标的两阶段选址-路线问题(2E-LRP)模型,并设计了一种可用于快速求解大规模问题的两阶段混合算法(TSHA).算法第一阶段将2E-LRP转化成不考虑车... 为减少物流车辆的碳排放,基于以排放因子为主要参数的碳排放计算方法,建立以碳排放最小化为目标的两阶段选址-路线问题(2E-LRP)模型,并设计了一种可用于快速求解大规模问题的两阶段混合算法(TSHA).算法第一阶段将2E-LRP转化成不考虑车辆路径的两阶段设施选址问题,调用Cplex直接求解得到配送中心选址和客户分配方案;在此基础上,算法第二阶段中,物流园区到被选用的配送中心以及配送中心到所分配客户的车辆路径问题被进一步转化成若干个独立的VRP(vehicle routing problem)问题,再运用改进的蚁群算法进行求解;最后,对Prodhon标准算例集中全部6个最大规模的算例进行测试.研究结果表明:与TSHA具有相同算法思想的TSHA-Ⅱ算法能够在求解质量下降2.3%的情况下将计算时长大大缩短至25 s左右;TSHA算法在求解考虑碳排放的2E-LRP算例时表现非常稳定,可以作为一种求解考虑碳排放2E-LRP的有效算法. 展开更多
关键词 城市物流 两阶段选址-路径问题 排放 两阶段混合算法 蚁群算法
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求解物流配送同时取送货低碳选址—路径问题的量子超启发式算法 被引量:11
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作者 冷龙龙 赵燕伟 +2 位作者 蒋海青 张春苗 王舜 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2020年第3期815-828,共14页
为降低物流配送过程中车辆排放量,建立以碳排放为目标的同时取送货低碳选址—路径问题模型,并利用量子超启发式算法对模型进行求解。量子超启发算法以量子进化策略作为超启发式算法的高层学习策略,并结合滑动窗口机制实现底层算子的准... 为降低物流配送过程中车辆排放量,建立以碳排放为目标的同时取送货低碳选址—路径问题模型,并利用量子超启发式算法对模型进行求解。量子超启发算法以量子进化策略作为超启发式算法的高层学习策略,并结合滑动窗口机制实现底层算子的准确搜索,以提高算法框架性能。此外,为了减少计算负担,构造了能够保证可行性解的编码方式和底层算子,并不需要任何解的修复技术,在此基础上提出一种快速简单易行的适应度评价方法。通过不同规模的实例的仿真实验和对比分析,表明所提算法能够在合理的时间内获得优质解,并验证了该算法的有效性和鲁棒性。 展开更多
关键词 选址路径问题 同时取送货 物流 超启发式算法 量子选择策略
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动态需求低碳开放式选址—路径问题 被引量:8
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作者 蒋海青 赵燕伟 +2 位作者 徐兆军 柳青 张景玲 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2020年第1期202-212,共11页
针对需求动态变化对选址及配送路径碳排放的影响,提出了预优化和实时优化的两阶段选址—路径问题,建立了相应的低碳动态需求开放式选址—路径模型,设计了四阶段混合量子差分进化算法进行求解。通过构造最优差分变异策略,并将其与动态量... 针对需求动态变化对选址及配送路径碳排放的影响,提出了预优化和实时优化的两阶段选址—路径问题,建立了相应的低碳动态需求开放式选址—路径模型,设计了四阶段混合量子差分进化算法进行求解。通过构造最优差分变异策略,并将其与动态量子旋转门及贪婪量子选择方式相结合进行解的更新及改善。仿真实验结果表明碳排放量与需求正相关,采用实时响应策略使目标成本降低15.05%;与其他3种算法相比,所提算法具有较好的搜索能力,能满足实时调度的要求。 展开更多
关键词 选址路径问题 动态需求 量子差分进化算法 物流配送
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