摘要：面向越库配送模式下二维装载和车辆路径联合优化,考虑现实配送过程的不确定性因素,提出考虑随机旅行时间和二维装载约束的越库配送车辆路径问题.基于蒙特卡洛模拟与场景分析方法,建立以运输成本、车辆固定成本以及时间窗期望惩罚成本之和最小化为目标的带修正随机规划模型.继而根据问题特征,设计改进的自适应禁忌搜索算法和基于禁忌搜索的多重排序最佳适应装箱算法进行求解.其中,改进的自适应禁忌搜索算法在禁忌搜索算法的基础上引入自适应机制,对不同邻域算子进行动态选择,并提出基于移除-修复策略的多样性机制以增强算法的寻优能力.数值实验表明,所提出的模型与方法能够有效求解考虑随机旅行时间和二维装载约束的越库配送车辆路径问题,自适应与多样性机制能一定程度上增强算法的全局搜索能力.

摘要：本文研究二维装载约束下带时间窗的飞翼车车辆路径优化问题(2L-CFWVRPTW),建立同时考虑车载重心和飞翼车两侧装载约束的数学模型.针对飞翼车两侧开门的特殊装箱模型,设计devide分厢策略,开发分厢最少开放空间和精英遗传算法相结合的混合启发式算法(EGA-DeLOS),算法中引入重心约束改进装厢适应度函数.经典算例测试结果表明:EGA-DeLOS算法能够解决飞翼车二维装载约束下的车辆路径问题,重心约束能够提高装箱解的适用性,并且能够有效求解2L-CFWVRPTW问题,为使用飞翼车的物流企业提供科学的决策支持.