摘要：随着电子商务发展,越来越多的城市、企业采用多配送中心模式,优化补货车辆、配送站点车辆出行时刻及出行路线的优化变得越来越重要。目前考虑城市时变速度特征的多车型联合配送中,对配送车辆出行时刻和配送路径联合优化角度的研究成果较少。基于此,主要构建基于时变速度多配送中心多车型联合配送模型;并设计基于禁忌搜索求解算法。收集了北京市城市配送大数据,以北京市公铁联运城市配送为应用背景,对算法进行了验证;通过计算发现本算法可以有效优化多配送中心多车型联合配送运输成本和时间成本,能够应用于北京这种特大城市的公铁联运城市配送方案中。

摘要：采用时空集聚网络表征动态交通路网,运用离散时间阻抗值构建时变路网。基于机场接驳预排班,考虑原有预定用户需求、航班时间、车辆绕行时间及资源限制等约束,建立了时变路网的共享式机场接驳车辆-用户选择模型。根据约束规划和分枝定界算法,设计了其求解算法,对实时新增用户需求进行快速判断,实现机场接驳运输系统中有限资源的共享,提高了接驳效率。计算结果表明:该模型和算法能处理机场接驳需求响应系统中实时新增用户需求的动态车辆路径优化,具有合理性与有效性。

摘要：现有基于交通流预测的路径规划方法大多使用历史或实时交通流数据,预测时效性有待提升.针对上述问题,提出基于出行计划数据的路径规划方法(RPTP).该方法能主动捕捉出行者的未来交通需求,为车辆提供更合理的出行路线.基于出行计划的思想,设计基于出行计划数据的路径规划整体框架;构建基于出行计划路线数据的未来时段路网密度估计算法;采用空间堆叠的方式融合未来多时段路网密度,以此为依据改进D*Lite算法的启发函数.采用SUMO平台仿真验证,与静态路径规划方法(SPP)和滚动路径规划方法(RPP)进行对比分析.结果显示,在相同环境下RPTP方法能提高车辆的通行效率,缓解路网拥堵,有效验证了RPTP方法的优越性.

摘要：为降低物流企业配送成本,以车辆固定成本、车辆派遣成本和时间惩罚成本之和最小为目标,考虑路段和时段对车速的影响、客户的取送货需求和时效要求、车型多样性,在此基础上从客户关系出发,研究两种取送货情况下的车辆路径优化问题,建立时变路网下多车型同时取送货车辆路径模型,设计改进的自适应遗传算法进行求解,通过构建算例对比验证了算法的有效性和建立多车型模型的合理性。

摘要：针对拥堵情况日益严重导致的物流业配送时效不高、客户价值低等问题,综合考虑客户价值和成本等因素,提出了一种卡车与无人机联合配送时变路径的优化方法。考虑到配送过程中不同时段的拥堵情况,采用速度分布函数刻画车辆的行驶速度,同时考虑客户的时间窗、车辆的载重和无人机的载重等约束条件,建立了成本最小的数学模型。根据模型的特点,引入K-means对客户的位置进行聚类,设计混合的粒子群算法对模型进行求解。最后通过Solomom数据进行模拟仿真实验,对模型和算法的有效性进行验证。实验结果表明,与未考虑客户价值静态路网模型相比,该模型在降低9.32%成本的情况下,同时提高了16.83%的客户价值和21.28%的客户满意度,所提算法在降低配送成本和提高企业经济效益方面具有一定的有效性。

摘要：针对时变路网条件下的低碳车辆路径问题,首先,分析车辆离散行驶速度与连续行驶时间之间的关系,依据"先进先出"准则设计基于时间段划分的路段行驶时间计算方法,引入考虑车辆速度、实时载重、行驶距离与道路坡度因素的碳排放计算函数;然后,在此基础上以所有车辆的碳排放量最小为目标构建低碳时变车辆路径问题数学模型;最后,引入交通拥堵指数,设计交通拥堵规避方法,并根据模型特点设计一种改进蚁群算法求解.实验结果表明,所提出方法能有效规避交通拥堵、缩短车辆行驶时间、减少车辆碳排放,促进物流配送与生态环境和谐发展.

摘要：针对车辆保有量日益增加和拥堵情况日趋严重而造成的城市冷链物流时效性不强、客户价值不高、顾客满意度降低等问题,综合考虑客户价值、客户满意度以及成本等因素,提出一种城市冷链物流时变路径优化方法。考虑到冷链配送过程中不同时段的道路拥堵问题,采用分段函数刻画车辆行驶速度,并同时考虑时间窗和车辆载重量等约束,建立了多目标数学模型。使用线性加权法和主要目标法对多目标进行处理,将其转换成单目标数学模型。结合问题NP难特性,设计了单亲遗传算法对小、中、大规模算例进行了求解,结果表明:与未考虑客户价值模型相比,该模型在平均增加3.28%成本的情况下,提高14.96%的客户价值和14.64%的满意度;与未考虑成本模型相比,该模型在减少1.55%的客户价值的前提下,节约17.32%的成本;对比静态路网模型,模型减少0.92%的成本,提高6.27%的客户满意度和16.06%的客户价值。通过对目标函数中成本权重和客户价值权重进行参数分析,表明成本和客户价值之间存在明显的背反关系。

摘要：针对生鲜电商配送的“最后一公里”难题,考虑到生鲜农产品的易腐易损性与生鲜电商通常采用普通车辆配送等现实情况,引入常温条件下生鲜农产品的鲜活度度量函数;分析城市路网的时变特性,设计时变路网条件下的车辆行驶时间计算方法;综合考虑客户需求量、时间窗、生鲜农产品送达客户时的鲜活度、开放式车辆路径与车辆灵活出发时间等因素,以总配送成本最小为目标构建具有鲜活度限制的开放式时变车辆路径问题优化模型,并根据模型特点设计一种改进蚁群算法求解。仿真实验结果表明:与封闭式车辆路径策略相比较,基于开放式车辆路径策略的改进蚁群算法能有效降低生鲜电商的总配送成本,减少车辆使用数量,缩短车辆行驶距离,具有合理性与可行性。

摘要：针对目前接驳公交系统动态路径优化研究缺失的问题,提出了一种在动态需求、动态行程时间下响应型接驳公交基于关键点的动态路径优化方法;以乘客需求点和路网节点为关键点,提出了基于关键点的动态路径更新规则和更新过程;以系统总运营成本最小为目标构建了同时接送模式、单车型多车辆的响应型接驳公交在关键点处的路径优化模型,并设计了求解该模型的遗传算法。研究结果表明:本研究的方法能有效地获取在动态需求、动态行程时间下响应型接驳公交的动态最优路径;在相同路网条件、相同乘客需求下,同时包含乘客需求点、路网节点的关键点构成方式更适应动态路网、更有利于节省出行成本,同时接送模式能有效地减少发车次数、减少总运行时间、提升座位平均利用率;关键点构成方式和运营模式对动态最优路径、运营效率均有显著的影响。