基于承运人的视角,考虑运输任务在可搭载情况下的零担物流路径规划问题,建立了以收益最大为目标函数的数学模型,并设计了一种基于动态规划的启发式(a heuristic algorithm based on dynamic planning,HAbDP)算法进行求解。首先利用改进...基于承运人的视角,考虑运输任务在可搭载情况下的零担物流路径规划问题,建立了以收益最大为目标函数的数学模型,并设计了一种基于动态规划的启发式(a heuristic algorithm based on dynamic planning,HAbDP)算法进行求解。首先利用改进的动态规划算法求出无搭载任务时任意起点到任意终点间的最短路径,随后利用2-opt交换算子将各阶段出现的不可行路径转化为可行路径并进行任务搭载操作,统筹优化后得到完整计划期内车辆路径运行方案。通过数值算例分析得到如下结论:①在小规模问题中,HAbDP算法与精确算法相比,二者的最优收益相近,但前者计算时间大幅度减少;②在较大规模问题中,HAbDP算法与粒子群算法相比,在计算时间上较为接近,但是在求解质量上前者占优;③与传统零担物流路径方案相比,考虑运输任务可搭载后,其空载率、空载线路数量均有显著降低,而总收益显著提升。因此,提出的模型及HAbDP算法对求解可搭载零担物流路径优化问题具有一定的现实意义和参考价值。展开更多
文摘基于承运人的视角,考虑运输任务在可搭载情况下的零担物流路径规划问题,建立了以收益最大为目标函数的数学模型,并设计了一种基于动态规划的启发式(a heuristic algorithm based on dynamic planning,HAbDP)算法进行求解。首先利用改进的动态规划算法求出无搭载任务时任意起点到任意终点间的最短路径,随后利用2-opt交换算子将各阶段出现的不可行路径转化为可行路径并进行任务搭载操作,统筹优化后得到完整计划期内车辆路径运行方案。通过数值算例分析得到如下结论:①在小规模问题中,HAbDP算法与精确算法相比,二者的最优收益相近,但前者计算时间大幅度减少;②在较大规模问题中,HAbDP算法与粒子群算法相比,在计算时间上较为接近,但是在求解质量上前者占优;③与传统零担物流路径方案相比,考虑运输任务可搭载后,其空载率、空载线路数量均有显著降低,而总收益显著提升。因此,提出的模型及HAbDP算法对求解可搭载零担物流路径优化问题具有一定的现实意义和参考价值。
