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全局搜索聚类的多车场多车型调度算法研究
被引量：
3
1
作者
郑丽英
贾海鹏
《兰州交通大学学报》
CAS
2009年第6期19-22,25,共5页
针对物流配送中多车场多车型车辆调度问题的特征构造了一种以最短路径为代价的车辆调度的双多模型.为解决此类NP问题,本文提出了一种两阶段解决方案:第一阶段首先对全局隶属值的搜索训练找出最优隶属度,然后再利用任务相对紧急数组以K-M...
针对物流配送中多车场多车型车辆调度问题的特征构造了一种以最短路径为代价的车辆调度的双多模型.为解决此类NP问题,本文提出了一种两阶段解决方案:第一阶段首先对全局隶属值的搜索训练找出最优隶属度,然后再利用任务相对紧急数组以K-Means算法为基础对用户进行聚类,把一个多车场多车型的车辆调度问题转化成多个单车场多车型的调度问题,大大降低了问题求解的复杂度;第二阶段对多个单车场多车型VSP问题利用遗传算法进行并行处理,为了保证染色体的多样性和尽可能地降低问题求解复杂度,提出了五类遗传交叉算子;最后对4车场32用户实例进行试验.结果表明,此算法对求解多车场多车型车辆调度问题很有效.
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关键词
车辆调度
多车场多车型
K-MEANS聚类
遗传算法
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职称材料
考虑时空拥堵和时间窗的多配送中心路径优化
被引量：
4
2
作者
陈沿伊
侯华保
《重庆交通大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第10期26-34,共9页
生鲜配送路径优化问题中,具有产品时效要求高和配送时间不确定的特点,且逐渐大型化和多配送中心化。综合考虑客户时间窗、商品保鲜期、路网拥堵时空特征和多配送中心,构建考虑综合模糊时间窗和速度时空系数的多车场多车型生鲜配送路径...
生鲜配送路径优化问题中,具有产品时效要求高和配送时间不确定的特点,且逐渐大型化和多配送中心化。综合考虑客户时间窗、商品保鲜期、路网拥堵时空特征和多配送中心,构建考虑综合模糊时间窗和速度时空系数的多车场多车型生鲜配送路径优化模型,提出在传统蚁群-遗传算法内嵌入两边逐次修正算法和正交试验设计的改进蚁群-遗传算法(ACO-GA),并利用正交试验设计优化算法参数,以提高算法计算能力。采用不同分布特征的Solomon算例以反映不同聚集形态的客户群体,最后将该模型与其他模型对比,验证模型的合理性,将该算法和传统算法对比,验证算法的有效性。结果表明,该模型可以较好解决配送时效性高和配送时间不确定之间的矛盾,且算法计算能力可接受。研究成果可为生鲜产品精益配送提供新思路。
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关键词
交通运输工程
生鲜配送
多车场多车型
速度时空函数
综合模糊时间窗
改进蚁群-遗传算法
两边逐次修正算法
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职称材料
题名
全局搜索聚类的多车场多车型调度算法研究
被引量：
3
1
作者
郑丽英
贾海鹏
机构
兰州交通大学电子与信息工程学院
中国人民解放军防空兵指挥学院
出处
《兰州交通大学学报》
CAS
2009年第6期19-22,25,共5页
基金
甘肃省自然科学基金(3ZS042-B25-038)
甘肃省教育厅研究生导师科研计划项目资助(0704-13)
文摘
针对物流配送中多车场多车型车辆调度问题的特征构造了一种以最短路径为代价的车辆调度的双多模型.为解决此类NP问题,本文提出了一种两阶段解决方案:第一阶段首先对全局隶属值的搜索训练找出最优隶属度,然后再利用任务相对紧急数组以K-Means算法为基础对用户进行聚类,把一个多车场多车型的车辆调度问题转化成多个单车场多车型的调度问题,大大降低了问题求解的复杂度;第二阶段对多个单车场多车型VSP问题利用遗传算法进行并行处理,为了保证染色体的多样性和尽可能地降低问题求解复杂度,提出了五类遗传交叉算子;最后对4车场32用户实例进行试验.结果表明,此算法对求解多车场多车型车辆调度问题很有效.
关键词
车辆调度
多车场多车型
K-MEANS聚类
遗传算法
Keywords
vehicle routing
multi-depots and multi-type vehicles
K-means clustering
genetic algorithm
分类号
U492.2 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
考虑时空拥堵和时间窗的多配送中心路径优化
被引量：
4
2
作者
陈沿伊
侯华保
机构
武汉理工大学交通学院
出处
《重庆交通大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第10期26-34,共9页
基金
国家重点研发计划项目(2016YFC0402103)。
文摘
生鲜配送路径优化问题中,具有产品时效要求高和配送时间不确定的特点,且逐渐大型化和多配送中心化。综合考虑客户时间窗、商品保鲜期、路网拥堵时空特征和多配送中心,构建考虑综合模糊时间窗和速度时空系数的多车场多车型生鲜配送路径优化模型,提出在传统蚁群-遗传算法内嵌入两边逐次修正算法和正交试验设计的改进蚁群-遗传算法(ACO-GA),并利用正交试验设计优化算法参数,以提高算法计算能力。采用不同分布特征的Solomon算例以反映不同聚集形态的客户群体,最后将该模型与其他模型对比,验证模型的合理性,将该算法和传统算法对比,验证算法的有效性。结果表明,该模型可以较好解决配送时效性高和配送时间不确定之间的矛盾,且算法计算能力可接受。研究成果可为生鲜产品精益配送提供新思路。
关键词
交通运输工程
生鲜配送
多车场多车型
速度时空函数
综合模糊时间窗
改进蚁群-遗传算法
两边逐次修正算法
Keywords
traffic and transportation engineering
fresh food distribution
multi-yard and multi-vehicle
speed space-time function
comprehensive fuzzy time window
improved ant colony genetic algorithm
two side successive correction algorithm
分类号
U116.2 [交通运输工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
全局搜索聚类的多车场多车型调度算法研究
郑丽英
贾海鹏
《兰州交通大学学报》
CAS
2009
3
在线阅读
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职称材料
2
考虑时空拥堵和时间窗的多配送中心路径优化
陈沿伊
侯华保
《重庆交通大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2022
4
在线阅读
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职称材料
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