针对带硬时间窗的水果运输调度问题(Fruits in Vehicle Routing Problem with Hard Time Windows,FVRPHTW),联系实际应用中水果易腐的特性及运输途中的路况因素,采用蚁群算法、模拟退火算法和禁忌搜索算法来对FVRPHTW求解,并分析3种算法的优缺点。实例证明,这些算法对求解水果运输调度问题是可行的,模拟退火算法略优于其他两种算法。
针对快递公司配送家电送货上门的服务模式,引出带容积约束的家电配送问题(vehicle routing problem with volume constraint,VRPVC),建立相应的数学模型,应用混沌人工鱼群算法(chaos artificial fish algorithm,CAFA)求解。混沌搜索被引入人工鱼群算法来提高算法的全局收敛性,反馈策略用来指导人工鱼的移动,应用该算法及标准的遗传算法对所建立的模型求解,结果表明VRPVC模型的有效性和CAFSA的合理性。
针对传统的物流运输调度问题(Vehicle Routing Problem,VRP)中车辆之间不协作会造成资源浪费的情况,提出整合资源条件下的运输调度问题(Vehicle Routing Problem with Integration of resources,VRPIR),建立了相应的数学模型。由于混沌具有良好的遍历性,而粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)具有概念简单,参数少,容易实现等优点,将混沌优化方法引入到粒子群优化算法中,应用混沌粒子群优化算法(Chaos Particle Swarm Algorithm,CPSO)求解VRPIR和VRP,并用CPSO和PSO分别求解VRPIR,实验结果证明该算法优于粒子群优化算法,也证明了提出的VRPIR模型优于VRP,能节省资源,且最小化成本。
