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基于粒子群算法的满载需求可拆分车辆路径规划

来源期刊:控制与决策2021年第6期

论文作者:卿东升 邓巧玲 李建军 刘帅 刘鑫 曾素平

文章页码:1397 - 1406

关键词:需求可拆分;车辆路径规划;粒子群算法;智能优化算法;配送路径;满载;

摘    要:为了更加合理地规划车辆配送路径,尽可能使用最少的车辆数和最短路径长度来完成整个客户点的配送任务,提出一种基于粒子群算法的满载需求可拆分车辆路径(F-SDVRP)规划策略,在配送过程中通过确保任何一辆满载的配送车辆从配送点出发后均以"最优"的配送路径进行配送来达到配送的总路径"最优"要求,并通过粒子群算法不断优化整个客户点的配送顺序.仿真结果表明,在求解相关客户点配送问题时,所提出的车辆规划策略得到的结果优于对比文献中的求解方法,在配送车辆数相同的情况下,最大的路径长度减少率达到8.21%.此外,各算例的仿真结果表明,所提出的策略的寻优结果稳定,粒子群算法可以解决满载需求可拆分车辆路径规划问题.

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基于粒子群算法的满载需求可拆分车辆路径规划

卿东升1,2,邓巧玲2,李建军3,刘帅3,刘鑫2,曾素平4

1. 中南林业科技大学生命科学与技术学院2. 湖南应用技术学院信息工程学院3. 中南林业科技大学计算机与信息工程学院4. 中南林业科技大学林学院

摘 要:为了更加合理地规划车辆配送路径,尽可能使用最少的车辆数和最短路径长度来完成整个客户点的配送任务,提出一种基于粒子群算法的满载需求可拆分车辆路径(F-SDVRP)规划策略,在配送过程中通过确保任何一辆满载的配送车辆从配送点出发后均以"最优"的配送路径进行配送来达到配送的总路径"最优"要求,并通过粒子群算法不断优化整个客户点的配送顺序.仿真结果表明,在求解相关客户点配送问题时,所提出的车辆规划策略得到的结果优于对比文献中的求解方法,在配送车辆数相同的情况下,最大的路径长度减少率达到8.21%.此外,各算例的仿真结果表明,所提出的策略的寻优结果稳定,粒子群算法可以解决满载需求可拆分车辆路径规划问题.

关键词:需求可拆分;车辆路径规划;粒子群算法;智能优化算法;配送路径;满载;

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