客货邮融合背景下需求响应式公交路径规划问题研究

这是一篇关于客货邮融合,需求响应式公交,车辆路径问题,遗传算法的论文, 主要内容为传统客运由于其线路单一、服务水平低等问题已经难以适应农村地区的市场变化和满足用户需求。需求响应式客运系统具有服务多样化和覆盖范围可变等特点,可以弥补传统客运服务不足,被看作是农村客运未来发展的重要方向。但是,目前需求响应式客运系统应用于农村地区时,运营成本居高不下,限制了其推广应用。同时,为降低农村交通运营企业的运营成本,实现农村客运与货运的高质量发展,交通运输部大力提倡客货邮融合模式。因此,可以尝试将两种模式有机结合,探索出一套全新的公共交通运营管理模式,从而实现更加高效、可持续的农村客货运服务。基于以上情况,论文提出了以需求响应式公交为载体的客货邮融合运输模式,并构建了相应的需求响应式路径规划模型。基于该模型,论文提出了一种改进遗传算法用于求解模型,并以江苏徐州市阿湖镇为例进行了模型和算法有效性验证。在此基础上,设计并实现了公交客货邮融合公交系统。具体开展的研究工作及成果如下:首先,论文利用图形的形式准确定义客货邮融合模式与需求响应式客运系统的相关概念,详细分析二者的发展现状和现存问题。在此基础上,论文从农村基础建设、城乡路网结构和客货运出行需求特征等方面对二者结合的可行性进行分析,以便更好地整合客运、邮件、快递、社区团购等资源。并借鉴客车捎带快件模式与枢纽接驳式客运系统设计考虑客货邮融合需求的响应式运输系统,明确该运输系统的系统组成、运营模式以及运营流程。其次,论文根据考虑客货邮融合需求的响应式运输系统的运营流程,以运营企业利润最大化为目标函数,考虑车容量、时间窗等约束构建考虑客货邮融合需求的DRT路径规划模型,模型综合考虑了农村客运和农村货运两方面,在满足农村居民出行需求的基础上,解决农村快递取寄、生活用品团购等物流问题。并对传统遗传算法进行改进从而可以更有效的求解模型。最后,论文结合实际情况,将构建的模型和设计的遗传算法应用于新沂市阿湖镇。并根据求解结果对算法有效性、模型有效性进行了详细分析。通过模型有效性分析证明了考虑客货邮融合需求的响应式运输系统与单一客运响应式运输系统相比总收入可增长469%;通过算法有效性分析,证明改进遗传算法在求解精度和收敛效率两方面均优于传统遗传算法。此外为了验证考虑客货邮融合需求的响应式运输系统的实际适用性,论文以DRT路径规划模型和改进遗传算法为基础,从系统需求分析、系统开发环境与架构分析、系统功能模块设计以及系统功能模块实现四个方面进行客货邮融合公交系统的设计与实现。

考虑需求不确定的农村电商物流配送优化问题研究

这是一篇关于农村电商物流,车辆路径问题,定向问题,多目标优化,模糊需求,NSGA-Ⅱ算法的论文, 主要内容为随着农村网民数量快速增长和电商平台的普及,农村地区成为电商企业新的争夺市场,农村电商物流作为农村电商的关键环节,也迎来了巨大的发展机遇期。中央各部门不断出台利好政策为农村电商物流的发展保驾护航。在政府政策引导下,物流企业逐步在农村地区布局物流配送网络体系。但由于农村电商物流呈现出的需求量不足、运输距离长等特点,农村地区配送成本居高不下,大多物流企业为保证公司良好运营,目前仅将物流配送服务覆盖到乡镇一级,并未延伸至村落。为打破物流服务网络下沉困难的僵局,多地政府相继出台相关政策和补贴制度,期望推动“快递下乡”工程取得进一步突破。本文通过分析农村电商物流发展现状以及所面临的配送成本高、需求量不足等困境,从企业生存角度出发,结合政府的政策支持和资金补贴,确定其末端配送采用选择部分村落同时取送件的配送模式。在此问题中,物流企业关注的是经营利润,政府关注的是社会效益与公平,因此以配送利润最大化和需求覆盖率最大化为目标,结合车辆路径问题和定向问题,构建了满足车辆负载、服务时间等约束条件的多目标农村电商物流末端配送路径规划模型,并利用NSGA-Ⅱ算法对该模型进行求解。在农村电商物流末端配送路径规划模型的基础上,进一步对需求不确定的情况进行研究,并对模型进行改进优化。首先利用模糊变量对村落配送点的取件需求进行处理,基于模糊可信性理论,引入决策者风险偏好水平,构建含有模糊机会约束的农村电商物流末端配送路径规划模型。针对所构建的模糊机会约束规划模型,通过模糊模拟方法对配送点的实际取货需求进行模拟,并设计了基于模糊模拟的混合NSGA-Ⅱ算法对模型进行求解。通过对云南省红河州蒙自市邮政局走访调查,选取蒙自市草坝镇为案例地区,将构建的模型与设计的算法实际应用于该地区物流配送优化问题中。对于需求量确定的情况,分析政府补贴策略对配送方案的影响,确定合适的补贴策略和配送方案。对于考虑模糊需求的情况,研究决策者主观偏好值对求解结果的影响,确定主观偏好值的最佳取值范围。通过实例研究,为物流企业规划配送方案和政府制定补贴政策提供定量化的参考。本文包含图36幅,表18个,参考文献74篇。

基于蚁群算法的WebGIS车辆路径优化系统设计与开发

这是一篇关于车辆路径问题,蚁群算法,WebGIS,局部搜索,领域驱动设计的论文, 主要内容为随着中国物流行业的蓬勃发展,物流在不断凸显其对我国经济发展的基础性作用的同时也带来了巨大的挑战。在当前物流行业的粗放发展模式下,物流成本过高的问题已经成为物流行业优势转化过程中的重要瓶颈问题。同时对于如今的物流企业而言,如何有效降低物流成本已经成为企业发展至关重要的战略决策。而车辆路径优化作为企业物流体系转型升级的重要环节之一,对提高物流配送效率、降低物流配送成本都起着至关重要的作用。因此为进一步支撑供应链物流配送全链路高效流通,提出可靠、完善的车辆路径优化方案已经迫在眉睫。本文在分析了国内外车辆路径优化问题研究现状综述的基础上,首先建立了满足约束的带时间窗的车辆路径问题(Vehicle Routing Problem with Time Windows,VRPTW)数学模型,其次设计了一种基于蚁群系统和局部增强搜索策略的蚁群算法求解该模型,并通过测试数据集检验了算法的可行性和有效性。最后结合WebGIS技术设计并开发了一套基于蚁群算法的车辆路径优化系统。本文的主要工作和成果如下:(1)在国内外研究现状综述的基础上,介绍了物流配送和车辆路径问题的研究背景和意义;介绍了车辆路径问题、求解该问题算法的相关理论知识以及系统开发涉及到的前后端、数据库技术。(2)针对带时间窗的车辆路径问题,建立了满足实际路网静态约束以及配送时间窗约束的VRPTW数学模型,引入了动态更新信息素挥发以及转移规则参数策略,设计了一种基于蚁群系统和局部增强搜索策略的改进蚁群算法,通过与标准测试数据集对比验证了算法在较短时间内可以得出满意解。最后将算法应用到本开发系统实际案例中,验证了算法在解决具有较大规模的实际车辆路径问题的有效性。(3)对物流配送系统的业务和功能需求进行分析,给出了系统总体架构、核心流程链路、系统功能模块、领域模型等设计方案,并进行了数据库表关系和表字段的详细设计。基于ArcGIS平台,并结合上述算法,采用React、SSM、Tair等框架设计并实现了包含基础数据、订单管理、配送计划、配送监控、结算以及报表六个功能模块的车辆路径优化系统。最后系统运行测试情况验证了有效性。

考虑不同情形下的无人机与卡车协同路径优化问题研究

这是一篇关于车辆路径问题,无人机,变邻域搜索算法,协同配送,混合整数规划的论文, 主要内容为互联网行业的高速发展为物流运输业带来了巨大需求,传统的人工操作与普通运输已无法满足日益增长的需求;另一方面,在各家电商平台的竞争下,线上用户对于包裹运输速度与质量也提出更高的要求。为解决这些问题,企业不断寻求能够降成本、提效率的方法,民用无人机以其灵活、快速、低耗的特点为物流业带来新的机遇。但同时无人机具有载重能力小,续航时间短等缺点,在实际配送中往往需要与卡车协同,发挥二者优势。运营商也面临新的问题:采用怎样的协同运输模式、卡车与无人机两种运输方式如何分配以及怎样合理安排配送路径。因此,有效解决无人机与卡车协同配送的路径优化问题对于无人机实际落地参与配送以降低运营商成本具有非常重要的意义。本文在以往研究的基础上,考虑了卡车作为无人机的承载工具,且二者同时参与配送环节的协同配送方式,同时分别考虑了静态环境下需求可拆分、同时取送货,和动态环境下同时取送货情形下的三类路径优化问题。本文旨在通过优化无人机与卡车协同配送提供合理服务路径以降低运营成本。首先,本文对无人机与卡车协同路径优化问题的相关研究背景和无人机与卡车协同配送的实际运营情况进行了系统性分析,然后基于运筹学与传统车辆路径问题的理论背景,以最小化运输成本与人力成本为目标建立了符合问题描述的数学模型,并提出了有效的启发式算法来解决大规模算例下的问题。本文求解算法主要采用改进的变邻域搜索算法,在基本算法的基础上,结合不同问题的特点生成符合约束的初始解、对下降算法中的邻域算子、扰动算子进行改进,且加入了新的改进策略。在数值实验部分采用CPLEX对模型精确求解,将求解结果与变领域搜索算法产生的解进行比较,证明了所提出的启发式方法的有效性,并强调了无人机与卡车协同完成“最后一公里”配送相比传统卡车运输方式的显著优势。

城市快递与外卖配送路径规划管理系统的设计与实现

这是一篇关于车辆路径问题,时间窗,多目标,遗传算法,SSH的论文, 主要内容为随着电子商务和外卖平台的疾速扩展,城市快递配送和外卖取送已成为物流服务体系的重要组成部分。由于客户众多,优化目标和约束较多,导致配送成本较高、配送超时等问题,产生的投诉严重影响了相关行业的健康发展。快递配送路径规划管理系统的设计与实现已经迫在眉睫。然而,现有的路径规划算法普遍存在目标模糊、计算效率低等问题。为此,本文分别为快递配送和外卖取送提出了两种路径规划算法,并基于这两种算法设计并完成了快递与外卖路径规划管理系统。(1)一种基于快递的两阶段多目标进化算法。该算法用于解决带时间窗的多配送站多目标快递配送车辆路径问题。优化目标为:最少的车辆数、最短的距离、最少的工作时间、最短的等待时间和最短的迟到时间。算法的第一阶段以基于参考点的遗传算法为基础,将该算法与感兴趣区域、局部搜索和梯度估计法相结合,提高了算法对初始解集的收敛性。第二阶段以基于分解的多目标进化算法为基础,将该算法与邻域结构、交叉算子、局部搜索和存档机制相结合,达到保持非支配解集多样性,避免局部最优的目的。(2)一种基于外卖的信息素交叉算子遗传算法。该算法用于解决带时间窗的外卖车辆取送货路径问题,以遗传算法为基础,将传统遗传算法与局部搜索和基于信息素的交叉算子相结合,达到提高计算速度同时避免局部最优问题的目标。同时,通过多次实验得出基于信息素的交叉算子的参数设置方案,该方案较之常规方案可以在遗传算法的变异进化阶段取得更小的误差。(3)基于上述算法的路径规划管理系统的设计与实现。系统由客户端、服务端和移动端三部分组成。客户端面向客户并收集客户的订单信息。服务端面向员工,管理和导出数据,并根据算法规划配送路径。移动端提供多点路径导航功能。Web使用SSH框架,前端使用Div和Css技术,交互使用了Ajax技术和DWR框架,多点导航移动端使用Android开发平台。

第三方物流公司车辆调度方法研究与管理系统实现

这是一篇关于车辆管理系统,车辆路径问题,路况,遗传算法,微服务架构的论文, 主要内容为随着控制技术朝着复杂计算机网络控制方向发展,控制设计人员不能只解决底层的实时控制问题,还要解决上层监控与管理所带来的综合自动化问题。本文对某第三方物流公司的车辆调度问题进行了较深入的研究,针对目前物流公司车辆调度方法研究中普遍没有考虑不同时间段路况拥堵可能不同的问题,提出了一种面向路况的带时间窗车辆路径问题的优化解决办法,并在此基础上开发了一个具有车辆调度方案优化能力的移动车辆管理系统,以降低企业车辆运营成本,实现移动办公、准时服务,提高企业的竞争能力。首先,对某物流公司车辆管理与调度的实际情况和用户需求进行了调研,分析了系统的总体需求和业务流程,在此基础上确定了系统各功能模块需求。其次,通过调研和查阅文献,发现目前解决物流公司车辆调度问题的方法普遍没有考虑车辆到达服务点过程可能存在不同时间段运行会发生路况拥堵等情况,在能根据历史数据得到不同时间段路况拥堵预测假设前提下,建立了面向路况的带时间窗车辆路径问题的优化调度模型,并选择遗传算法求解。实例分析表明,本文的车辆调度方法降低车辆运行成本,使其到达服务点时间更加准确。然后,本文在系统需求分析的基础上,完成了系统的软件设计与开发工作。采用Java作为开发语言,Microsoft SQL SERVER 2016作为数据库管理系统,Spring作为开发框架,搭建了微服务架构,实现了Android和PC浏览器混合B/S架构的车辆管理系统的开发。最后,本文构建了硬件测试平台,针对系统的功能、性能和兼容性展开测试,测试结果表明系统达到了预期的开发指标,能满足物流公司车辆管理的需求。

考虑充电调度的电动无人车路径优化研究

这是一篇关于电动无人车,车辆路径问题,动态规划,近似算法,遗传-模拟退火算法的论文, 主要内容为随着各大电商平台的蓬勃发展和新一轮科技革命的兴起,电动无人车以高效、低成本、零排放的独特优势,在物流行业表现出强劲的发展潜力,电动无人车的路径规划和充电调度问题成为近些年研究热点问题,但国内外研究大都没有限制充电站数量,且目标为极小化无人车总行驶距离、极小化使用的无人车数量等。本文在充电站数量有限制的情况下,研究电动无人车满足装载容量约束和电池电量约束的相关路径问题,以极小化行驶距离最大的电动无人车路径长度为目标,构建此问题的数学模型,设计求解算法并评估算法性能。首先建立考虑充电的混合整数规划模型,利用可精确求解的动态规划算法求解,并证明了所提出算法的时间复杂度为(?),再通过Solomon算例验证该精确算法的有效性,对于小规模算例,该算法可以在较短的时间得到最优解。其次根据Christofides算法思想设计近似算法,先给出基于树的划分算法,将所有客户至多分成个客户子集,分配给各车辆,使得电动无人车访问客户子集时均不超过装载容量约束,再从树覆盖出发,逐步转换得到满足电池电量约束的环游覆盖,证明该算法的近似比至多为(?),其中是TSP问题的近似比,(?)其中(?)表示充电站与最远的客户点之间的距离,并用设计的近似算法求解相同的算例说明近似解与最优解之间的误差。最后将遗传算法和模拟退火算法结合,改进启发式算法,对模型进行求解,利用算法规划无人车的行驶路径和充电调度,再通过算例分别对比目标函数是最小最大行驶距离与最小总行驶距离的结果,实验中还考虑了无人车在充电站的充电等待时间,对比分析发现改进算法得到的优化结果明显优于单纯的遗传算法,另外对相关因素灵敏度分析进一步说明了该算法的可行性与合理性。本文考虑电动无人车满足一系列约束,研究无人车的路径规划,极小化行驶距离最大的电动无人车路径长度,设计改进三种算法求解路径问题,研究内容可为城市无人物流路径规划提供理论支持,提高物流配送效率。

城市快递与外卖配送路径规划管理系统的设计与实现

这是一篇关于车辆路径问题,时间窗,多目标,遗传算法,SSH的论文, 主要内容为随着电子商务和外卖平台的疾速扩展,城市快递配送和外卖取送已成为物流服务体系的重要组成部分。由于客户众多,优化目标和约束较多,导致配送成本较高、配送超时等问题,产生的投诉严重影响了相关行业的健康发展。快递配送路径规划管理系统的设计与实现已经迫在眉睫。然而,现有的路径规划算法普遍存在目标模糊、计算效率低等问题。为此,本文分别为快递配送和外卖取送提出了两种路径规划算法,并基于这两种算法设计并完成了快递与外卖路径规划管理系统。(1)一种基于快递的两阶段多目标进化算法。该算法用于解决带时间窗的多配送站多目标快递配送车辆路径问题。优化目标为:最少的车辆数、最短的距离、最少的工作时间、最短的等待时间和最短的迟到时间。算法的第一阶段以基于参考点的遗传算法为基础,将该算法与感兴趣区域、局部搜索和梯度估计法相结合,提高了算法对初始解集的收敛性。第二阶段以基于分解的多目标进化算法为基础,将该算法与邻域结构、交叉算子、局部搜索和存档机制相结合,达到保持非支配解集多样性,避免局部最优的目的。(2)一种基于外卖的信息素交叉算子遗传算法。该算法用于解决带时间窗的外卖车辆取送货路径问题,以遗传算法为基础,将传统遗传算法与局部搜索和基于信息素的交叉算子相结合,达到提高计算速度同时避免局部最优问题的目标。同时,通过多次实验得出基于信息素的交叉算子的参数设置方案,该方案较之常规方案可以在遗传算法的变异进化阶段取得更小的误差。(3)基于上述算法的路径规划管理系统的设计与实现。系统由客户端、服务端和移动端三部分组成。客户端面向客户并收集客户的订单信息。服务端面向员工,管理和导出数据,并根据算法规划配送路径。移动端提供多点路径导航功能。Web使用SSH框架,前端使用Div和Css技术,交互使用了Ajax技术和DWR框架,多点导航移动端使用Android开发平台。

城市快递与外卖配送路径规划管理系统的设计与实现

这是一篇关于车辆路径问题,时间窗,多目标,遗传算法,SSH的论文, 主要内容为随着电子商务和外卖平台的疾速扩展,城市快递配送和外卖取送已成为物流服务体系的重要组成部分。由于客户众多,优化目标和约束较多,导致配送成本较高、配送超时等问题,产生的投诉严重影响了相关行业的健康发展。快递配送路径规划管理系统的设计与实现已经迫在眉睫。然而,现有的路径规划算法普遍存在目标模糊、计算效率低等问题。为此,本文分别为快递配送和外卖取送提出了两种路径规划算法,并基于这两种算法设计并完成了快递与外卖路径规划管理系统。(1)一种基于快递的两阶段多目标进化算法。该算法用于解决带时间窗的多配送站多目标快递配送车辆路径问题。优化目标为:最少的车辆数、最短的距离、最少的工作时间、最短的等待时间和最短的迟到时间。算法的第一阶段以基于参考点的遗传算法为基础,将该算法与感兴趣区域、局部搜索和梯度估计法相结合,提高了算法对初始解集的收敛性。第二阶段以基于分解的多目标进化算法为基础,将该算法与邻域结构、交叉算子、局部搜索和存档机制相结合,达到保持非支配解集多样性,避免局部最优的目的。(2)一种基于外卖的信息素交叉算子遗传算法。该算法用于解决带时间窗的外卖车辆取送货路径问题,以遗传算法为基础,将传统遗传算法与局部搜索和基于信息素的交叉算子相结合,达到提高计算速度同时避免局部最优问题的目标。同时,通过多次实验得出基于信息素的交叉算子的参数设置方案,该方案较之常规方案可以在遗传算法的变异进化阶段取得更小的误差。(3)基于上述算法的路径规划管理系统的设计与实现。系统由客户端、服务端和移动端三部分组成。客户端面向客户并收集客户的订单信息。服务端面向员工,管理和导出数据,并根据算法规划配送路径。移动端提供多点路径导航功能。Web使用SSH框架,前端使用Div和Css技术,交互使用了Ajax技术和DWR框架,多点导航移动端使用Android开发平台。

改进的蚁群算法解决车辆路径问题及其web GIS实现

这是一篇关于蚁群算法,车辆路径问题,地理信息系统的论文, 主要内容为随着问题规模的扩大,组合优化问题常常会呈现组合爆炸特征,此类问题无法使用常规方法来求解,属于NP-Hard问题,车辆路径问题就是典型的组合优化问题。蚁群算法(ACO)是受自然界中蚂蚁搜索食物行为启发而提出的一种智能优化算法。研究发现,蚁群算法可以较好地求解VRP(Vehicle Routing Problem,车辆路径优化)等组合优化问题。蚁群算法发现较好解的能力很强,具有分布式计算、鲁棒性强、易于与其他方法结合等优点,具有十分广阔的应用前景。然而,蚁群算法存在求解速度慢,在规模扩大后带来收敛慢等问题。对车辆路径问题解决上,现有的蚁群算法存在难以回归原点等问题。此外在如何将蚁群算法建模到物流软件系统中,使之成为一种web应用而投入到实际应用也成为当前急需解决的问题。这些问题也是我们面临的巨大挑战。 本文主要依据蚁群算法解决配送路线的优化问题,文章从以下几个方面展开:首先充分概括了当前的蚁群算法在车辆路径问题上的研究。详细分析了基本蚁群算法的原理,然后详细阐述了VRP问题并引用了其数学模型,并介绍了蚁群算法解决VRP问题的方法以及现状面临的挑战。在创新方面,本文提出节点之间的路线实际上存在大量冗余信息,这是因为节点间的距离太大或太小时可以简化蚁群算法输入,具体做法是通过对距离较长的路线进行屏蔽、对距离较短的路线进行合并处理,这样的产生聚合组来优化网络,以便于蚁群算法的快速收敛,聚合后的组在算法完毕后需进行类TSP处理使得最终形成一条完整路径。然后,针对车辆路径问题,传统的蚁群算法公式中没有涉及到回配送中心问题,随后学者所改进的算法公式虽然可以使车辆在适当的时刻回到配送中心,但代价是破坏了经典蚁群算法公式,而使得算法中参数大小无法确定,对此情况,本文改进了算法公式,提出了一个新的概率,这个概率的由车载重和车与配送中心的距离决定,车辆根据此概率来决定是否返回配送中心,通过对公式的证明和最终实验我们确定新的概率公式的正确性。最后,文章通过使用web GIS(地理信息系统),将算法融合到可视化地图中,通过web服务发布出去,方便了客户的浏览与使用。再将带有蚁群算法的地理信息系统作为智能物流配送管理系统的一个模块,使得其支持多个用户的进行计划、计算、查看、修改配送路线等操作。 本文第一章是绪论部分,概述了研究背景与现状以及本文结构。第二章首先讲述了一些基本理论概念,包括介绍了蚁群算法的基本原理以及车辆路径问题的定义和数学建模。然后综述了利用蚁群算法解决车辆路径问题的一些思路,并总结了已有的改进蚁群算法对车辆路径问题的解决。接着本文介绍了地理信息系统的一些概念。第三章开始是本文的核心部分,提出了一系列改进方法,如何分组,分组后如何计算等等,提出了一套切实可行的方案,并提出了对算法的改进。第四章是智能物流配送管理系统的实现部分,通过jsp / servlet、GIS等技术发布服务,提高了用户的可视化与可操作性。第五部分是总结与展望,提出了未来的一些研究方向。