基于禁忌搜索算法的物流系统车辆路径优化

发布时间：2022-02-11 08:53

　　增强物流企业的市场竞争力,提高配送效率、优化配送车辆路径、降低配送成本、增强客户满意度是关键。考虑到物流系统配送的现状,在传统配送路径模型的基础上加入软时间窗约束、配送车辆额定工作时间约束来分别反映客户的满意度、车辆的工作状态,以运输费用、非时间窗内服务产生的惩罚成本、车辆超时工作的折损成本、车辆启动成本4部分之和为目标函数,构建了带软时间窗的物流系统车辆路径模型。针对问题,在禁忌搜索算法的基础上,设置4种邻域变化规则来改进局部搜索;在有无时间窗条件下,分别用MATLAB对算例求解,比较配送路径的最佳方案与最低成本,验证模型和算法的有效性。 

【文章来源】：科学技术与工程. 2019,19(34)北大核心

【文章页数】：7 页

【部分图文】：

物流系统配送网络结构图

禁忌搜索(tabu search,TS)算法又称爬山启发式算法,是一种全局逐步寻优搜索算法,模拟人的思维方式,用长期记忆或是短期记忆来诱导算法跳出局部最优解。该算法具有广泛的适用性,可以用于经典的VRP与其相关问题的研究[10,11],并具有良好的表现。常规流程如图2所示。2.2 算法改进

邻域变换规则的发生概率如表1所示,设4类邻域变换规则的概率均为25%,节点交换规则与当前解节点插入规则的内部分类按等概率进行处理。表1 邻域变换规则的发生概率Table 1 Occurrence probability of neighborhood transformation rules 邻域变换规则 节点交换 当前解节点插入 新节点插入 节点及后续路径交换 发生概率/% 25 25 25 25

【参考文献】：
期刊论文
[1]实际约束条件下多配送中心物流车辆调度优化[J]. 王绍光.  科学技术与工程. 2018(36)
[2]同时考虑配送与安装需求的带时间窗车辆路径问题[J]. 李珍萍,张煜炜,吕香潭.  科学技术与工程. 2018(33)
[3]带软时间窗的连锁超市配送车辆路径问题[J]. 夏扬坤,符卓.  信息与控制. 2018(05)
[4]混合遗传算法的带时间窗卷烟物流车辆路径优化[J]. 范文兵,冯文.  现代电子技术. 2018(11)
[5]一种混合遗传算法在地震救援路径优化问题中的应用[J]. 张涛,曹振刚,吴坤,宁子健,卢晓明,岳焱超.  科学技术与工程. 2018(01)
[6]低碳环境下的车辆路径问题及禁忌搜索算法研究[J]. 李进,傅培华,李修琳,张江华,朱道立.  中国管理科学. 2015(10)
[7]生鲜农产品配送中带时窗的VRP模型与算法[J]. 邵举平,曹倩,沈敏燕,孙延安.  工业工程与管理. 2015(01)
[8]基于能耗的带时间窗车辆路径问题建模与仿真[J]. 李进,傅培华.  系统仿真学报. 2013(06)

硕士论文
[1]带时间窗约束的冷鲜肉制品配送路径优化[D]. 董立娟.中南大学 2011



本文编号：3619981