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2.3 以车场为研究对象

2.3.1 单一起始车场和终止车场

基于国际原油运输、烟草制造行业中生产原料调拨、零售行业的商品库存重新布局及共享单车系统的自行车重新分配等问题,徐东洋(2017)研究了网络中供需匹配与多批次取送货车辆路径问题,基于起始车场和终止车场位置相同的假设,建立单车型的车辆路径问题数学模型,并从启发式算法求解和精确算法求解的角度对此问题进行深入研究。郭海湘等(2017)为降低华北石油局大牛地气田采气过程中车辆运输成本和车辆碳排放量,研究了始于车场、途经服务点后返回同一车场的车场多车型车辆路径问题(SHVRP),基于问题特性建立数学模型,将扫描法、插入法、邻近法、两阶段法、遗传算法和蚁群算法等启发式算法作为求解SHVRP模型的基本算法。在分析算法原理、性能和适用环境等差异的基础上,提出了3种混合算法:混合启发式算法HHA(两阶段法+最远插入法+2-OPT)、混合遗传算法HGA(最邻近法+2-OPT+遗传算法)以及混合蚁群算法HACO(遗传算法+蚁群算法)。尚春剑等(2021)针对垃圾分类收运问题建模,提出了一个带时间窗异构周期性混合车辆路径问题模型。在该模型中,基于运输车辆从垃圾中转站出发执行收运任务并最终返回垃圾中转站的假设,考虑到垃圾分类收运的周期性,并加入了软时间窗和异型车辆的约束。通过理论分析,将该复杂问题分解为多层车辆路径问题,并提出了一种改进蚁群算法对问题求解。

2.3.2 单一起始车场和多个终止车场

修睿等(2021)研究了单车型的单一起始车场和多个终止车场的车辆路径问题。针对多家LNG点供企业联合配送的路径优化问题,通过共享客户需求信息,由多个配送中心整合物流资源、联合为客户提供配送服务。车辆从配送中心出发,在客户允许服务的时间内依次为指定的客户提供配送服务;车辆在完成配送任务后,为减少因频繁返回原配送中心造成的额外运输里程,可以选择任意一个配送中心停靠,基于此特点构建带时间窗的半开放式多中心车辆路径模型。为了求解该问题,设计改进的回溯搜索优化算法,利用优化软件CPLEX和改进的回溯搜索优化算法求解算例,其结果验证了数学模型的正确性及算法的有效性。

王明阳等(2012)研究了多车型的单一起始车场和多个终止车场的车辆路径问题。针对带油耗的单车场、多车型开放式车辆路径问题,即车辆在执行配送任务时不必回到原车场,而是终止于它所服务的最后一个客户点。针对问题的特殊性,首先建立了该问题的0-1整数规划模型,接着设计禁忌搜索算法对该问题求解。

2.3.3 多个起始车场和多个终止车场

Xu等(2012)分析了带时间窗的多车场多车型车辆路径问题,构建了问题模型,并提出了一种改进的可变邻域搜索算法,该算法采用插入和交换的混合算子来完成振荡过程。采用最佳改进策略,一方面保证解的质量,另一方面其时间的消耗较为合理。Contardo等(2014)为了解决多车场车辆调度问题,同时考虑了车容量约束和路径长度约束,提出了一种精确算法。Li等(2015)提出了带同时取送货的多车场车辆路径问题,并针对该问题设计了元启发式算法。 UkiQ2V4QGAttu/7ibBQjGzOJM1j4AWA0Dv3NYxBF1S511NC/GIVtN4DnuQmIWr/2

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