动态车辆路径问题的优化方法
车辆路径规划问题研究综述
车辆路径规划问题研究综述车辆路径规划问题是指在给定条件下，求解车辆如何合理地选择路径和行驶顺序，以达到某种最优化目标的问题。
在现实生活中，车辆路径规划问题广泛应用于物流配送、公交线路规划、交通流控制等领域，对于提高交通运输效率、减少能源消耗、缓解交通拥堵具有重要意义。
随着信息技术和智能算法的发展，车辆路径规划问题得到了越来越多的关注和研究。
一、车辆路径规划问题的分类车辆路径规划问题可以分为静态车辆路径规划和动态车辆路径规划两大类。
静态车辆路径规划是指在路网、需求、车辆等参数全部给定的情况下，确定车辆的最优路径和行驶顺序。
而动态车辆路径规划则是指在一定时间段内，根据实时交通信息和需求变化，动态地调整车辆的路径和行驶顺序。
静态车辆路径规划问题通常应用于物流配送、固定路线的公交线路规划等场景，而动态车辆路径规划问题更多地应用于交通流控制、共享出行等领域。
二、车辆路径规划问题的方法1. 传统方法在早期，对车辆路径规划问题的研究主要依赖于传统的规划和优化技术，如线性规划、整数规划、动态规划等。
这些方法在一定范围内能够解决一些简单的车辆路径规划问题，但对于复杂的实际问题往往效率不高，无法在合理的时间内给出最优解。
2. 启发式算法随着计算机科学和运筹学的发展，启发式算法逐渐被引入到车辆路径规划问题的研究中。
启发式算法是一类基于经验和规则的算法，能够在有限时间内找到接近最优解的解决方案。
蚁群算法、遗传算法、模拟退火算法等成为应用较多的启发式算法。
这些算法通过模拟自然界的优化过程，使得车辆路径规划问题的解空间得到了更好的搜索，能够有效处理一些中等规模的问题。
3. 智能算法近年来，随着人工智能和深度学习技术的发展，越来越多的研究者尝试将这些技术引入到车辆路径规划问题的研究中。
神经网络、深度强化学习等技术被应用于解决车辆路径规划问题，在一些复杂的场景和大规模问题中取得了较好的效果。
智能算法具有较强的适应性和泛化能力，能够在复杂的实际环境中进行路径规划和决策。
车辆路径问题的求解方法
车辆路径问题的求解方法
车辆路径问题是指在给定的地图或路网上，寻找一条最优路径或最短路径，使得车辆从起点到终点能够在最短时间或最小代价内到达目的地。
常见的车辆路径问题包括最短路问题、最小生成树问题、最优化路径问题等。
以下是常见的车辆路径问题的求解方法：
1. Dijkstra算法：Dijkstra算法是求解单源最短路径问题的经典算法，它通过不断更新起点到各个节点的最短距离来求解最短路径。
该算法适用于路网较小的情况。
2. Floyd算法：Floyd算法是一种求解任意两点间最短路径的算法，它通过动态规划的思想，逐步计算出任意两点之间的最短路径。
该算法适用于路网较大的情况。
3. A*算法：A*算法是一种启发式搜索算法，它通过估计每个节点到终点的距离，来选择最优的扩展节点。
该算法适用于需要考虑路况等因素的情况。
4. 蚁群算法：蚁群算法是一种模拟蚂蚁觅食行为的算法，它通过模拟蚂蚁在路径上的行走过程，来寻找最优路径。
该算法适用于需要考虑多个因素的情况。
5. 遗传算法：遗传算法是一种模拟生物进化过程的算法，它通过不断交叉、变异、选择等操作，来寻找最优解。
该算法适用于需要考虑多个因素的情况。
以上是常见的车辆路径问题的求解方法，不同的问题需要选择不同的算法来求解。
车辆调度和路线优化的优先级算法
车辆调度和路线优化的优先级算法车辆调度和路线优化是物流运输中至关重要的环节，它们直接关系到货物的准时送达和运输成本的降低。
为了有效地解决车辆调度和路线优化的问题，我们可以采用优先级算法来进行优化。
优先级算法是一种常用的算法，通过给任务或问题赋予不同的优先级，将任务按照优先级的高低进行排序和处理，以实现最优解。
在车辆调度和路线优化中，我们可以将某些关键因素纳入考量，设定相应的优先级，以达到最佳调度和路线方案。
首先，对于车辆调度，我们可以考虑以下几个因素来确定优先级。
首先是货物的紧急程度，即根据货物的种类和重要性确定调度的紧迫程度。
其次是车辆的可用性，包括车辆数量和状况的考虑，确保任务能够得到及时分配和执行。
此外，还应考虑道路的交通情况和通畅程度，以及其他可能影响调度效果的因素，如天气预报等。
通过对这些因素的量化和综合评估，确定每个任务的优先级。
在确定了车辆调度的优先级后，我们可以综合考虑路线优化的因素。
一方面，我们可以考虑最短路径算法，即选择使总行驶距离最短的路径。
这可以减少车辆的行驶时间和成本，并提高送货效率。
另一方面，我们还可以考虑其他因素，如道路拥堵、交通信号灯的配时、路况等，以选择更加合适的路线。
例如，在高峰期选择绕行道路，避免交通拥堵，提高送货效率。
此外，我们还可以在优先级算法中引入动态优化的策略。
即通过对实时交通信息和货物状态的监测和反馈，不断调整车辆调度和路线优化的优先级。
例如，当某个任务出现紧急情况时，可以提高其优先级，使其尽快得到处理和分配。
而当路况发生变化时，可以根据实时交通信息，动态调整车辆的路线选择，以避免拥堵和延误。
综上所述，车辆调度和路线优化的优先级算法在物流运输中起到至关重要的作用。
通过合理设定和综合考虑不同因素的优先级，在满足货物准时送达和运输成本降低的前提下，实现最佳的车辆调度和路线方案。
同时，通过引入动态优化的策略，能够根据实时情况不断调整和优化优先级算法，进一步提高运输效率和服务质量。
导航系统中的车辆路径搜索算法优化研究
导航系统中的车辆路径搜索算法优化研究导航系统在现代交通中起着至关重要的作用。
为了确保车辆能够沿着最佳路径准确地到达目的地，导航系统需要具备高效、准确的路径搜索算法。
本文将着重研究导航系统中的车辆路径搜索算法优化，探讨如何提高导航系统的路径搜索效率和准确性。
一、导航系统中的路径搜索算法导航系统中常用的路径搜索算法有很多，例如Dijkstra算法、A*算法、动态规划等。
这些算法各有特点和适用场景，在实际的导航系统中常常结合使用，以提高路径搜索的效率和准确性。
其中，Dijkstra算法是一种经典的单源最短路径搜索算法，其原理是从起点开始，逐步扩展路径，直到到达目标点。
该算法适用于无向图和带权重的有向图，但在导航系统中可能会遇到路径搜索速度较慢的问题，特别是在遇到复杂的地图和大规模的数据集。
A*算法是一种启发式搜索算法，采用估计函数来指导搜索过程。
它利用启发式函数(通常是估计到目标点的距离)来评估选择哪条路径，以减少搜索的范围。
A*算法在时间和空间效率上相对较好，适用于大规模的地图和复杂的路网。
动态规划是一种利用历史信息来优化路径搜索的方法。
它通过记忆路径搜索过程中的决策和结果，避免重复计算，降低搜索的复杂度。
然而，在实际应用中，动态规划算法可能受限于存储空间和计算能力，对于复杂的导航系统需要进一步优化。
二、车辆路径搜索算法的优化方向为了进一步提高导航系统中的路径搜索效率和准确性，可以从以下几个方面进行优化：1. 地图数据的处理和存储优化：地图数据是导航系统中的核心资源，准确的地图数据可以提高路径搜索的效率和准确性。
为了优化地图数据的处理和存储，可以采用压缩算法来减少存储空间，预处理地图数据以提高搜索的速度，同时考虑实时交通信息对路径搜索的影响。
2. 优化启发式函数的设计：启发式函数在A*算法中起到了关键作用，它影响着路径搜索的效率和准确性。
为了优化启发式函数的设计，可以考虑更精确的距离估计方法，引入实时交通信息来预测道路拥堵情况，提供更准确的路径选择。
带时间窗车辆路径问题的最优解
带时间窗车辆路径问题的最优解带时间窗的车辆调度问题是物流配送系统的关键之关键，对它的研究越来越重视。
本文将建立物流管理中的带时间窗车辆路径问题的模型，并得到此模型的最优解，有一定的实用意义。
标签：带时间窗车辆路径问题物流管理组合优化一、提出问题在许多物流配送系统中，管理者需要采取有效的配送策略以提高服务水平、降低货运费用。
其中车辆路径问题是亟待解决的一个重要问题，此问题可描述如下：有一个货物需求点（或称顾客），已知每个需求点的需求量及地理位置，至多用K辆汽车从中心仓库（或配送中心）到达这批需求点，每辆汽车载重量一定，安排汽车路线使运输距离最短并且满足每条线路不超过汽车载重量和每个需求点的需求量且必须只能用一辆汽车来满足。
带时间窗车辆路径问题（VRPTW，vehicle routing problem with time windows）是在车辆路径问题中加入了客户要求访问的时间窗口，由于在现实生活中许多问题都可以归结为VRPTW来处理，但处理的好坏将直接影响到一个企业的效益和顾客的服务质量，所以对它的研究越来越受到人们的重视，目前对它的求解主要集中在启发式算法上。
20世纪90年代后，遗传算法、禁忌搜索算法、模拟退火算法、人工神经网络算法和动态蚁群算法等启发式算法的出现，为求解VRPTW提供了新的工具。
但是，遗传算法存在“早熟性收敛”问题，禁忌搜索算法、人工神经网络算法也存在一些不尽人意的地方，如何针对VRPTW的特点，构造简单、寻优性能优异的启发式算法，这不仅对于物流配送系统而且对于许多可转化为VRPTW求解的优化组合问题均具有十分重要的意义。
实际数据表明动态蚁群算法行之有效，不失为一种求解VRPTW的性能优越的启发式算法。
二、问题描述VRPTW可以描述如下：给定车辆集合V，需求点集合C和有向图G。
此有向图有|C|+2个顶点，顶点1,2,K,n表示需求点，顶点0表示离开时的中心仓库，顶点n+1表示返回时的中心仓库，把顶点0,1,2,3,K,n+1记作集合N。
带时间窗的冷链物流配送动态车辆路径优化方法研究
本次演示研究的优化方法在以下几个方面取得了显著效果：
1、通过实时监控车辆位置和交通状况等信息，及时调整配送计划，减少了 交通拥堵等带来的延误。
2、综合考虑客户需求、配送成本等多方面因素，实现了更优的路径规划， 提高了配送效率和客户满意度。
3、采用遗传算法和模拟退火算法相结合的方式进行优化，避免了陷入局部 最优解，提高了求解质量。
研究方法
针对上述问题，本次演示提出了带时间窗的卷烟物流配送动态车辆路径优化 方法。该方法首先运用图论和数学规划方法构建出车辆路径问题的模型，并考虑 客户对配送时间的要求和车辆行驶的时间成本。然后，运用实时优化算法，根据 客户需求的实时变化动态调整车辆路径。具体流程如下：
1、收集卷烟物流配送相关的数据，包括客户分布、道路状况、车流量等；
在冷链物流车辆配送路径优化方面，国内外学者已经进行了广泛而深入的研 究。常见的方法包括数学规划、遗传算法、模拟退火算法等。其中，数学规划方 法可以得出精确解，但计算复杂度较高；遗传算法和模拟退火算法可以求得近似 解，且具有较强的鲁棒性。然而，以上方法均未考虑模糊时间窗的约束，这在一 定程度上影响了路径优化的效果。
2、在车辆调度方面，该方法能够及时调整车辆出车时间和数量，避免了车 辆资源的浪费；
3、在货物配送方面，该方法能够最大限度地满足客户对配送时间的要求， 提高了客户满意度。
然而，带时间窗的卷烟物流配送动态车辆路径优化方法也存在一些不足。例 如，该方法需要依赖大量的实时数据，如果数据不准确或不完整，会影响到模型 的优化效果；同时，该方法的运算复杂度较高，需要高效的算法和计算机硬件支 持。
1、完善数据采集和预处理技术，提高数据的准确性和实时性。 2、进一步优化路径规划算法，考虑更多约束条件和优化目标。
车辆路径规划问题的逆优化方法
逆优化方法的主要类型
梯度下降法
通过计算目标函数的梯度，寻找最优解。
共轭梯度法
结合梯度下降法和牛顿法的优点，提高搜索 效率。
牛顿法
通过构造海森矩阵，求解目标函数的极值点 。
遗传算法
通过模拟生物进化过程，寻找最优解。
逆优化方法的应用领域
通过可视化的方式展示逆优化算 法与其他算法的实验结果，便于
直观地比较不同算法的性能。
实验结果的讨论与解释
逆优化算法的优势
分析逆优化算法在解决车辆路径规划问题上的优势，如更短的路 径、更少的车辆使用等。
逆优化算法的局限性
讨论逆优化算法在解决车辆路径规划问题上的局限性，如对数据依 赖性强、计算复杂度高等。
车辆路径规划问题的逆优化方法
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contents
目录
• 车辆路径规划问题概述 • 逆优化方法的基本理论 • 车辆路径规划问题的逆优化算法 • 车辆路径规划问题逆优化算法的实验结果
与分析 • 车辆路径规划问题逆优化算法的未来研究
方向 • 总结与展望
01 车辆路径规划问题概述
车辆路径规划问题的定义
01
02
03
经典的VRP问题
采用精确算法进行求解， 如动态规划、分支定界等 。
扩展的VRP问题
考虑更多的实际需求和约 束条件，如多车型VRP、 带时间窗的VRP等。
启发式算法
采用近似算法进行求解， 如遗传算法、模拟退火算 法等。
车辆路径规划问题的应用领域
物流配送
寻找最优的配送路线，降 低运输成本和提高配送效 率。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
车辆路径问题详解课件
多目标优化
将多目标优化技术应用于车辆路径问 题，以实现运输成本、碳排放、时间 等多个目标的平衡优化。
车辆路径问题详 解课件
• 车辆路径问题概述 • 车辆路径问题的数学模型 • 车辆路径问题的优化算法 • 车辆路径问题的扩展问题 • 车辆路径问题的实际应用案例 • 总结与展望
01
CATALOGUE
车辆路径问题概述
定义与特点
• 定义：车辆路径问题（Vehicle Routing Problem，VRP）是一种组合优化问题，旨在确定一组最优路径，使得一定数量的 车辆能够在给定的时间窗口内从配送中心出发，完成一系列的客户配送任务，最终返回配送中心。
多目标车辆路径问题
总结词
同时优化多个目标函数，如运输成本、运输时间、车辆空驶时间等。
详细描述
多目标车辆路径问题是在车辆路径问题的基础上，考虑了多个目标函数的优化。这些目标函数可能包括运输成本、 运输时间、车辆空驶时间等。通过权衡这些目标函数的取舍，可以找到一个最优解，使得各个目标函数都能得到 一定程度的满足。
03
CATALOGUE
车辆路径问题的优化算法
精确算法
精确算法是一种求解车辆路径问题的 算法，它能够找到最优解，但计算复 杂度较高，需要消耗大量的时间和计 算资源。
常见的精确算法包括分支定界法、回 溯法等。这些算法通过穷举所有可能 的解来找到最优解，因此计算量较大， 只适用于小型问题。
启发式算法
• 多目标性：通常需要考虑最小化总运输成本、最小化车辆行驶总距离、最小化车辆空驶时间等多个目标。 • 约束条件：需满足车辆装载量、时间窗口、车辆数量等约束条件。 • 组合优化：需考虑多个路径和多个车辆之间的组合优化。
问题的起源和背景
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２ ＤⅥ冲的优化算法及仿真设计
２．１ ＤＶＲＰ的优化算法 尽管ＤⅥ计中车辆通过各路段的时间动态
，：Ｍ—．
ｈ（ｓ）＝ｇ（ｓ）＋Ａ艺Ｐｉ·Ｌ（ｓ）． （１）
ｉ＝１
应用ＧＬＳ求解ＤＶＲＰ时作以下假设：车辆在 执行任务的过程中只允许调整顾客的访问顺序或 访问路径，而不改变初始计划中指定的访问顾客 的集合．这种假设是符合实际应用的，比如车辆所 载的货物或工作人员携带的单据是与顾客相关 的，由其访问的顾客是不能由其他车辆服务的． 基于以上假设，初始解产生以后，ＧＬＳ不做车辆
包括两部分：①执行任务的车辆应用初始车辆路 径计划，在执行过程中不因交通路况的变化而改 变路径，模拟车辆执行各自任务，统计全部车辆所 用时间总和；②执行任务的车辆应用初始车辆路 径计划，在执行过程中依据实时交通路况应用 Ｇ】§优化算法更新车辆路径，并依据设定的接受 准则改变路径，模拟车辆执行各自任务，统计全部 车辆所用时间总和．
验，得出了咖车辆路径的更新原则，研究成 仿真模型，通过对７１个节点交通路网的仿真实
果对于现代城市智能交通系统中的车辆路径优化
收稿日期：２００７一０４—０５ 基金项目：国家自然科学基金资助项目（７０３０１００７，７０７７１０２０，７０４３１００３）；新世纪优秀人才支持计划项目（ＮＣＥＴ－０６－０２８６）． 作者简介：刘士新（１９６８一），男，辽宁调兵山人，东北大学教授．
广百百］
车辆ｉ按照初始车辆路径开始执行任务
到达下一路段前根据交通网络的模拟信 息，应用Ｆｌｏｙｄ算法求解各顾客之间及顾 客与车库之问的车辆最小通过时间
应用ＧＬＳ算法更新车辆ｉ的行驶路线
的通过时间为无穷大．实验中产生了５个顾客数
为１０的问题（Ｃ１０．１～Ｃ１０—５），３个顾客数为１５
的问题（ｃ１５—１－Ｃ１５—３），３个顾客数为２０的问题
Ｌ儿，Ｓｈｉ．ｘｉｎ，ＦＥＮＧ Ｈ．口ｉ—ｌａｎ （Ｋｅｙ Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ ｏｆ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ａｕｔｏｍａｔｉｏｎ Ｄｆ Ｐｒｏｃｅｓｓ Ｉｎｄｕｓｔｒｙ，Ｍｉｎｉｓｔｒｙ ｏｆ Ｅｄｕｃａｔｉｏｎ，Ｎｏｒｔｈｅａｓｔｅｒｎ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ， Ｓｈｅｎｙａｎｇ １１０（）０４，Ｃｈｉｎａ．Ｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｅｎｔ：ＬＩＵ Ｓｈｉ—ｘｉｎ，Ｅ－ｍａｉｌ：ｓｘｌｉｕ＠ｍａｉｌ．ｎｅｕ．ｅｄｕ．ｃｎ）
物流优化已经成为当代企业的一个重要利润 源泉．车辆路径问题（ｖｅｈｉｃｌｅ ｒｏｕｔｉｎｇ ｐｒｏｂｌｅｍｓ， Ⅵ冲）是物流领域的核心和热点研究问题，吸引了 众多学者和业者的研究和关注．现代物流市场的 激烈竞争和顾客的个性化需求不断提高，使得现 代物流配送运作更加复杂，要求物流配送系统更 加灵活、高效地针对变化的环境调整作业计划．计 算机及通讯技术的迅速发展，使得交通状况及运 输工具的实时信息更易获取，为解决物流配送面 对的新问题提供了基础．动态ＶＲＰ（ｄｙｎａｍｉｃ
本文ＧＬＳ的解特征定义为车辆路径包含的 客户问路段，解特征成本为车辆通过该路段的时
间．记Ｓ为可行解集；ｇ为原始目标函数；Ａ为规 则化系数，代表附加惩罚项对目标函数影响的相 对重要程度；ｊｉ为解特征ｉ的指示函数，如果车辆 路径包含路段ｉ，则ｊｆ＝１，否则，ｉ＝０；ｑ为解特 征ｉ的特征成本；Ｍ为解特征的个数；Ｐｉ为解特 征ｉ的惩罚系数，反映了具有解特征ｉ的解在搜 索过程中被限制的程度．则增益目标函数ｈ定义 如下：
车辆在执行任务过程中不改变初始计划包含 的顾客集合，因此，对于全部车辆执行运输任务的 仿真过程可以按车辆分别进行，然后对各车辆所 用时间进行求和．车辆在执行任务过程中动态地 改变行驶路径的仿真过程如图１所示．首先根据
万方数据
东北大学学报（自然科学版）
第２９卷
节约算法进行静态优化，然后根据实时信息用 ＧＬＳ算法进行更新，使每一车辆用最短的时间服 务指定的顾客，动态更新过程中车辆数目不变． 应用以下４条准则判断车辆是否接受新路径：① Ｒ１：只要新路径优于原始路径则接受；②Ｒ２：新 路径优于原始路径３％则接受；③Ｒ３：新路径优 于原始路径７％则接受；④Ｒ４：新路径优于原始 路径１２％则接受．车辆在执行任务过程中不改变 行驶路径的仿真过程与图１所示过程相似．
仿真结果表明：算法具有实时、高效的特点，满足动态车辆路径问题的求解要求．
关键词：智能交通系统；动态车辆路径问题；交通模拟；导向局部搜索
中图分类号：Ｃ ９３４
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
文献标识码：Ａ
文章编号：１００５—３０２６（２００８）０４—０４８４—０４
Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ Ａｐｐｒｏａｃｈ ｔｏ Ｓｏｌｖｉｎｇ Ｄｙｎａｍｉｃ Ｖｅｈｉｃｌｅ Ｒｏｕｔｉｎｇ Ｐｒｏｂｌｅｍｓ
变化，但在某一具体时刻交通状况是已知的，车辆 通过各路段的最可能时间也是已知的．因此，可以 将ＤＶＲＰ转换成分阶段确定的ＶＲＰ来进行求 解，并在车辆执行任务的过程中根据车辆当前的 位置、交通状况以及剩余任务情况动态地调整车 辆行驶路线，使得优化目标最优．
为了求得在某一交通状态下车辆的最优行驶 路线，需要实时地计算车辆在各顾客之间及顾客 与车库之间的最短行驶时间，即实时地求解当前 交通路况下各顾客之间及顾客与车库之间的最短 路径问题．本文应用Ｆｌｏｙｄ算法【３Ｊ求解此问题，对 于路网中所有两两节点，Ｆｌｏｙｄ算法的时间复杂 度为Ｏ（咒３），孢是指网络中总的节点个数．该算法 满足本文问题的实时性要求．应用Ｆｌｏｙｄ算法后， 在某一固定时刻ＤＶＲＰ就是一个传统ＶＲＰ，本文 设计了ＧＬＳ算法求解该问题．
图１ ＤＶＲＰ中车辆执行任务过程仿真流程
Ｆｉｇ．１
Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｆｌｏｗｃｈａｒｔ ｏｆ ｅｘｅｃｕｔｉｏｎ ｐｒｏｃｅｓｓ ｏｆ ＤＶＲＰ ｐｌａｎｓ
仿真过程中交通路况的实时信息根据车辆通 过交通网络各路段时间的正态分布Ｎ（／１拍盯）函 数随机生成车辆通过时间．实验中对每辆车仿真 １００次执行过程，并求１００次仿真过程车辆所需 时间平均值．
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａ ｇｕｉｄｅｄ ｌｏｃａｌ ｓｅａｒｃｈ（ＧＬＳ）ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｉｓ ｐｒｅｓｅｎｔｅｄ ｔｏ ｓｏｌｖｅ ｄｙｎａｍｉｃ ｖｅｈｉｃｌｅ ｒｏｕｔｉｎｇ ｐｒｏｂｌｅｍｓ（ＤＶＲＰ）．Ｉｎ ｔｈｅ ｄｙｎａｍｉｃ ｓｏｌｖｉｎｇ ｐｒｏｃｅｓｓ ａｆｔｅｒ ａｌｌ ｉｎｉｔｉａｌ ｓｏｌｕｔｉｏｎ，ｔｈｅ ＧＬＳ ｄｏｅｓ ｎｏｔ ｅｘｃｈａｎｇｅ ｃｕｓｔｏｍｅｒｓ ｂｅｔｗｅｅｎ ｖｅｈｉｃｌｅｓ ｂｕｔ ａｐｐｌｉｅｓ ｔｈｅ ２一ｏｐｔ ｌｏｃａｌ ｓｅａｒｃｈ ｏｐｅｒａｔｏｒ ｔｏ ｕｐｄａｔｉｎｇ ｔｈｅ ｓｅｒｖｉｃｉｎｇ ｓｅｑｕｅｎｃｅ ｆｏｒ ｃｕｓｔｏｍｅｒｓ，ｉ．ｅ．，ｔｏ ｓｏｌｖｅ ａ ｔｒａｖｅｌｉｎｇ ｓａｌｅｓｍａｎ ｐｒｏｂｌｅｍ ｏｆ ｔｒａｖｅｌｉｎｇ ｒｏｕｔｉｎｇ ｏｆ ｅａｃｈ ｖｅｈｉｃｌｅ。Ａ ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｍｏｄｅｌ ｉｓ ｔｈｕｓ ｄｅｖｅｌｏｐｅｄ ｆｏｒ ｔｈｅ ｄｙｎａｍｉｃ ｐｒｏｃｅｓｓ ｄｕｒｉｎｇ ｗｈｉｃｈ ｖｅｈｉｃｌｅｓ ａｒｅ ｉｎ ｔｒａｆｆｉｃ．Ｉｎ ｔｈｅ ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｍｏｄｅｌ ｔｈｅ ＧＬＳ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｉｓ ａｐｐｌｉｅｄ ｔｏ ｏｐｔｉｍｉｚｉｎｇ ｔｈｅ ｖｅｈｉｃｌｅ ｒｏｕｔｅｓ ｉｎ ａｃｃｏｒｄａｎｃｅ ｔｏ ｔｈｅ ｒｅａｌ—ｔｉｍｅ ｔｒａｆｆｉｃ ｓｉｔｕａｔｉｏｎ，ａｎｄ ｆｏｕｒ ｒｕｌｅｓ ａｙｅ ａｐｐｌｉｅｄ ｔｏ ｊｕｄｇｉｎｇ ｉｆ ｔｈｅ ｎｅｗｌｙ ｏｐｔｉｍｉｚｅｄ ｖｅｈｉｃｌｅ ｒｏｕｔｅｓ ａｒｅ ａｃｃｅｐｔｅｄ．Ｔｈｅ ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｒｅｓｕｌｔｓ ｒｅｖｅａｌ ｔｈａｔ ｔｈｅ ＧＬＳ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｃａｎ ｐｒｏｖｉｄｅ ｒｅａｌ－ｔｉｍｅ ｒｅｓｐｏｎｓｅ ｔｏ ｄｙｎａｍｉｃ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｔｏ ｓａｔｉｓｆｙ ｔｈｅ ｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔｓ ｏｆ ｓｏｌｖｉｎｇ ＤＶＩ王Ｐ． Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ ｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎ ｓｙｓｔｅｍ；ＤＶＲＰ；ｔｒａｆｆｉｃ ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ；ＧＬＳ
第２９卷第４期 ２００８年４月
东北大学学报（自然科学版） Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｎｏｒｔｈｅａｓｔｅｒｎ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ（Ｎａｔｕｒａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅ）
Ｖ０１．２９．Ｎｏ．４ Ａｐｒ．２０ ０ ８
动态车辆路径问题的优化方法
刘士新，冯海兰
（东北大学流程工业综合自动化教育部重点实验室，辽宁沈阳 １１０００４）
ＧＬＳ是一种通用、简洁的优化技术，由 、ｂｕｄｏｕｒｉｓ和Ｔｓａｎｇ提出［４－５Ｊ，适合求解组合优化 问题［６－７Ｊ．ＧＬＳ利用问题的解特征在原目标函数
上附加惩罚项，形成增益目标函数来引导算法在 解空间的搜索过程．求解过程中，局部搜索过程被 反复调用，当局部搜索过程陷入局部最优点时，调 整增益目标函数中的惩罚项，然后开始新的局部 搜索过程．
ＶＲＰ，ＤｖＲＰ）正是在这样的背景下开始受到了关 注和研究．现有研究主要是针对环境变化，对车辆 路径计划进行重计划或局部调整，涉及的方法有 元启发式算法和局域搜索算法等【１－２Ｊ．本文针对 城市复杂交通系统的环境变化，提出了一种 ＤＶＲＰ中更新车辆路径的导向局域搜索（ｇｕｉｄｅｄ ｌｏｃａｌ ｓｅａｒｃｈ，ＧＬＳ）算法，设计了动态交通环境的
摘
要：设计了在动态环境下进行车辆路径优化的导向局域搜索算法．算法在产生初始解以后的动态
求解过程中，不再做车辆之间的顾客调整，而只应用２－ｏｐｔ局域搜索算子更新车辆服务顾客的顺序，即针对每
辆车辆的旅行路线求解一个旅行商问题．建立了在动态环境下车辆执行运输任务过程的仿真模型．仿真过
程中，应用算法根据交通路网实际情况实时优化车辆路径。并采用４种接受准则判别是否接受新的车辆路径．