单车场大规模车辆路径优化问题研究

城市应急救援中心选址及车辆路径优化研究评述与展望针对紧急突发事件下的应急救援中心选址及车辆路径优化问题研究是近年来新兴的研究热点之一，其研究成果可以有效减少区域自然灾害和城市突发性紧急事件所带来的人员伤亡和财物损失。

对国内专家学者在该领域的研究成果进行了系统的归纳整理，从传统确定性条件下到不确定情景下的应急救援中心选址及车辆路径优化研究中所涉及到的研究方法、模型、求解方法等方面进行了综合评述。

另外还讨论了应急物流研究发展历程中存在的一些问题，最后展望了我国智慧城市建设情景下应急救援问题的研究趋势。

标签：应急救援；选址；路径优化；智能算法；综述与展望近年来，我国各地发生自然灾害及人为突发性事件的频率越来越高，给人们带来的生命威胁以及财产损失也越来越大〔1-2〕。

如：2012年5月10日，甘肃岷县发生特大冰雹山洪泥石流自然灾害，导致40人死亡，直接经济损失达68亿元。

除了大规模自然灾害以外，城市内部的突发性紧急事件也层出不穷，特别是人为的公共场所危害事件。

如：2014年3月1日昆明火车站发生严重暴力恐怖事件，致使33人死亡130人受伤；2014年12月31日晚，上海外滩群众自发跨年夜活动过程中发生严重踩踏事件，造成36人死亡49人受伤等。

由于该类事件的突发性、不确定性、复杂性决定了其救援工作难度远远超过了常规物流配送，政府和救援机构只能依靠现有的应急救援系统做好突发事件发生后的紧急救援工作，从而减少人员伤亡和财物损失。

科学可行的城市应急救援中心选址和资源调度体系建设中，需要更多地结合地理空间信息以及突发事件相关信息来分析需求点的分布特征和突发事件的发生概率，运用最优化理论和启发式算法实现“智慧”应急救援。

并且近年随着我国智慧城市建设的逐步推进和完善，智能交通和高效应急救援体系也是成为智慧城市建设必不可少的重要组成部分。

基于此，为了适应我国智慧城市建设需要，确保城市发生各种突发事件时城市应急救援中心能够及时响应、智能化调度救援车辆、选择最佳救援路线、实施高效救援，面向智慧城市建设的不确定情景下城市应急救援中心的选址和车辆路径优化问题成为目前亟待解决的课题〔3-5〕。

物流运输中的路径优化与调度问题研究序言随着全球贸易的不断发展和物流行业的迅猛发展，物流运输中的路径优化与调度问题已成为一个备受关注的研究领域。

如何在保证交货时间和运输成本的前提下，合理规划运输路径，提高物流效率和降低物流成本，对于提升物流行业的竞争力具有重要意义。

本文将围绕物流运输中的路径优化与调度问题展开研究。

一、路径优化问题路径优化是指在给定的物流网络中，寻找最佳的路径，使得运输时间最短、成本最低。

该问题在物流行业中具有重要意义，可以有效提高运输效率和降低运输成本。

路径优化问题可以分为两类：1.1 最短路径问题最短路径问题是指在给定的物流网络中，寻找从起点到终点的最短路径。

最短路径问题是经典的图论问题，可以通过Dijkstra算法、Floyd算法等求解。

1.2 负载平衡路径问题负载平衡路径问题是指在给定的物流网络中，寻找使之各路径的负载尽量平衡的路径。

对于大规模的物流网络，负载平衡是优化运输效率的关键。

负载平衡路径问题可以通过最小生成树算法等求解。

二、调度问题调度问题是指在给定的物流运输任务中，合理安排运输车辆和货物的调度顺序，以达到优化运输效率的目的。

调度问题可以分为以下几类：2.1 车辆路径调度问题车辆路径调度问题是指在给定的物流运输任务中，合理规划车辆的行驶路径，以最大化运输效率。

该问题可以通过遗传算法、模拟退火算法等求解。

2.2 货物装载调度问题货物装载调度问题是指在给定的物流运输任务中，合理安排货物的装载顺序和装载方式，以最大化装载量和减少装载时间。

该问题可以通过启发式算法等求解。

2.3 时间窗口调度问题时间窗口调度问题是指在给定的物流运输任务中，合理安排运输车辆的发车时间和到达时间，以最大化运输效率。

该问题可以通过整数规划、动态规划等求解。

三、路径优化与调度问题的建模方法路径优化与调度问题的建模方法对于研究解决方案具有重要意义。

常用的建模方法有：3.1 图论建模方法图论建模方法将物流网络抽象成图，节点表示物流节点，边表示运输路径。

经营管理共享单车行业运营模式创新路径分析韩焕法（河南大学商学院，河南 开封 475000）摘 要：本文从共享单车行业运营中存在的问题出发，通过分析影响共享单车行业运营模式创新的核心要素，提出了共享单车行业运营模式创新的路径。

关键词： 共享单车；移动互联网；运营模式1 共享单车运营中存在的问题1.1 忽视市场容量，过度投放共享单车企业为迅速抢占市场、建立排他性使用系统，在资本的追逐下，忽视了区域设施承载能力、市民出行需求以及企业管理水平的现状，在政府监管和行业准则缺位的前提下，投放了大量的自行车，造成共享单车使用效率不高，极大的浪费了社会资源。

1.2 管理混乱，过渡挤占公共资源没有固定桩的共享单车监管成本化管理不善，监管成本有升高的风险，城市公共空间、设施容易被共享单车过度使用，甚至使共享单车提供的价值不及社会为此付出的成本，违背了共享的初衷，反而给居民生活带了不便。

1.3 盈利能力下降，行业风险上升由于行业不理性的竞争，一味向用户让渡价值，降低了行业的盈利能力，使共享单车企业现金流出现了断崖式的下降，短时间内改变了共享单车利用押金进行自我复制、再投资的商业模式，增加了行业的财务风险，对消费者使用押金的安全性构成了极大挑战，甚至带来不确定性的社会风险。

1.4 单车适用性差，技术创新不足共享单车相对于传统自有自行车需要承受更高的使用频率、更差的存放条件和更随意化的使用行为，但是目前投放到市场的共享单车缺少这样的适用性设计，承受能力不足极易造成大面积的损毁、报废，技术创新支持不足，车辆并没有达到共享应具有的状态。

2 影响共享单车运营模式创新的核心要素分析共享单车运营中暴露出的各种问题，一方面是由共享单车企业运营管理目标与消费者使用目标之间的偏差，忽视各种利益主体之间的关系造成的，另一方面是忽视共享单车具有的互联网产品个性，疏于共享技术创新造成的，要解决这些问题必须从影响共享单车运营模式创新的核心要素分析入手。

浅谈物流配送中的车辆路径问题本文通过分析物流在国民经济的重要地位，进而得出优化物流的核心是配送中的车辆路径问题，并对车辆路径问题进行描述和分类，便于进一步对车辆路径问题进行研究，从而优化物流配送，提高国民经济水平。

标签：物流配送车辆路径问题一、车辆路径问题在物流配送中的地位国民经济是一个不断生产、消费、连续不断的循环过程。

一个企业的生产要不间断的进行,一方面，必须按照生产所需的数量、质量、品种、规格和时间不间断的供给原材料、燃料、工具和设备等生产资料;另一方面,又必须把自己生产的产品供应给其他企业。

也就是说物流既是保证物质资料不间断的流入生产企业的条件,又是生产企业生产的产品不间断的流向国民经济各部门的保证。

可以毫不夸张地说,离开了物流,社会经济将会陷入严重瘫痪。

市场经济条件下,用于物流的费用支出已越来越大，越来越成为决定生产成本和流通成本高低的主要因素。

一些发达国家,通过对各种产品物流费用及其在零售价格构成中比重的分析,看到了物流中存在的巨大潜力。

视为同人力、物力两个利润来源并列的“第三大利润源”,“降低成本的最后边界”。

但是我国物流还是处于初级阶段，其中最为突出的问题是物流成本高。

据有关资料显示，以商品零售价格为基数进行计算流通费用所占用的比例达59%。

2006年中国物流总费用38414亿元,占GDP总量的19.07%。

过高的物流成本,制约了国民经济的发展,消弱了企业的市场竞争能力。

运输费用占物流费用的比例超过50%，是影响物流总成本的重要因素，运输的合理组织可以归结为车辆调度问题。

而车辆调度问题的核心问题便是车辆路径问题（Vehicle Routing Problem，简称VRP）。

如何有效地利用各种运载工具（汽车、轮船、火车、飞机），采用何种线路（公路、水路、铁路、航空），在满足各种约束条件的情况下，将货物及时有效地送达客户手中便是车辆路径问题需要研究的重点。

二、车辆路径问题的描述车辆路径问题（Vehicle Routing Problem，简称VRP）这一名词是由著名学者DANTZIG G和RAMSERJ在1959年发表的一篇论文中首先提出的。

单车场车辆路径问题的蚁群算法求解及程序设计
尹朋珍;郭海湘;杨娟;诸克军
【期刊名称】《计算机应用与软件》
【年(卷),期】2010(27)8
【摘要】以郑州煤电物资供销有限公司的炸药配送问题为背景,引入蚁群算法对该配送问题进行求解.算法采用蚂蚁系统算法的转移概率策略确定蚂蚁的转移方向,并结合最大最小蚂蚁系统算法的信息素更新机制进行信息素更新.当算法接近停滞状态时,对信息素进行再次初始化,以加强算法的搜索能力.从而,得到一条解决该实际问题的完整最优解,作为该公司物资配送的参考.同时,探讨了在VC+ +6.0环境中实现该算法的主要编程思想.最后,将得出的结果与遗传算法所得结果进行比较,得出蚁群算法在解决车辆路径问题上具有较好的搜寻能力和收敛能力.
【总页数】4页(P49-51,54)
【作者】尹朋珍;郭海湘;杨娟;诸克军
【作者单位】中国地质大学经济管理学院,湖北,武汉,430074;中国地质大学经济管理学院,湖北,武汉,430074;西安交通大学管理学院,陕西,西安,710049;中国地质大学经济管理学院,湖北,武汉,430074;中国地质大学经济管理学院,湖北,武汉,430074【正文语种】中文
【相关文献】
1.多约束下多车场车辆路径问题的蚁群算法研究 [J], 陈美军;张志胜;史金飞
2.求解带软时间窗多车场多车型车辆路径问题的一种改进蚁群算法 [J], 汤雅连;蔡延光;杨期江
3.沿途补货的多车场开放式车辆路径问题及蚁群算法 [J], 李延晖;刘向
4.多车场车辆路径问题的新型聚类蚁群算法 [J], 陈美军;张志胜;陈春咏;史金飞
5.多车场车辆路径问题的新型聚类蚁群算法 [J], 陈美军; 张志胜; 陈春咏; 史金飞因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

摘要：电动车路径优化问题作为传统车辆路径问题的重要扩展，受到许多学者的关注。

本文较系统地整理了国内外关于电动车路径优化问题的文献，详细总结了考虑多车型、充电策略、不同电能消耗模型等因素的电动车路径优化研究，并提出了今后电动车路径优化研究可能会更关注于考虑外界因素对电池容量、电能消耗等方面的影响。

关键词：电动车；路径优化；多车型；充电策略；电能消耗1引言近年来，随着我国经济和电子商务的快速发展，每年的包裹快递量不断增长，城市配送运力需求大增。

据国家邮政局统计，2020年1~10月快递业务量已超600亿件，超过了2019年全年业务量。

不可否认，快速发展的现代物流业对经济发展起着至关重要的作用。

但物流配送活动的急剧增加也带来了能源消耗、环境污染等一系列问题。

相比传统燃油车，电动车以其环保、节能的特点脱颖而出，逐渐成为物流业重要的运输工具。

与此同时，针对电动车配送路径规划的研究得到了许多学者的关注，电动车路径优化问题（E l e c t r i c V e h i c l e R o u t i n g P r o b l e m，E V R P）成为时下新的热门研究领域。

与传统车辆路径问题（V e h i c l e R o u t i n g P r o b l e m，V R P）不同的是，E V R P在优化配送路线时，除了考虑满足V R P已有的时间窗限制、车载容量限制等约束外，还需考虑电动车续航里程短和充电时间长等因素，然后在此基础上科学调度配送车辆、确定车辆行驶路线，以使配送总距离或总成本最小。

目前，虽然国内外许多学者已经在E V R P领域发表了相关论文，但对该领域的研究缺乏系统梳理与分析。

随着论文数量的不断增多，对E V R P研究领域的论文进行系统的归纳与总结有助于学者更直观的了解E V R P的研究现状，避免重复研究。

2E V R P研究综述V R P最早在1959年由D a n t i n g和R a ms e r提出[1]，这也是最传统、最经典的车辆路径问题。

1、车辆运输路径规划问题及其分类在当前的车辆运输路径规划中存在的问题主要包括:发货点和收货点,车辆的调用,规划适当的路线,使运输车辆能够有序的通过计划中的地点以及完成货物需求量与发货量,并且满足交货时间、车辆可载量限制、形式时间、里程等方面的要求与限制,达到实现最短时间内、最短运输成本下完成相应的目标。

在实际的车辆运输路径规划中,需要引入VRP并且按照不同的原则进行分类,再分配出的不同种类之间又存在着不同的取值,所以就形成了不同类型的问题。

例如,在实际的车辆运输任务中,当车辆装载状况取值为非满载,配送中心取多配送中心,时间限制为硬时间窗并且车型数目采取单车时,就需要取值为不确定的需求信息值,这样的一个问题就属于载重量限制下的各种条件随机需求的VRP问题。

而需要考虑的属性越多时,相对的问题就越复杂。

在当前车辆运输路径规划中主要研究的问题类型有:多供货点问题、带有时间窗的问题、随机问题、回程时集货的问题、分批交货问题、集货供货一体化问题等等方面。

2、模型形式以及特点在当前所研究的车辆运输路径规划模型分为,网络图模型和数学模型两类。

2.1 网络图模型在经典的VRP定义图G--(V,E)上,对供货点使用vo表示,Q代表载重量相同的车辆,而m代表着已知的或者变化的车辆数目,其次对于不同的需求量、客户点、路段情况、费用等都采取相关的字母代表。

在相关变量与控制量确定的条件下,求解运输路径的最小成本。

在求解的过程中要注意,在每条路径的起点以及重点都是供货点,并且途径的客户只能被访问一次,车辆的总载重量必须能够满足每条路径中所有客户的总需求量。

因此,这样的经典VRP模型定义是需要一定的前提条件作保障,就是所有的集货以及供货都是需求,并非是集货供货一体化。

在这样的网络图模型中,具备着直观性强、容易理解的优点,但是也存在着参数容量小、有效地解法不多的缺点。

因此,在需要较为具体的表达复杂问题时,往往规避此种模型。

2.2数学模型随着我国不断地进行VRP的深入研究,有效地应用数学模型以后,能够针对不同问题条件而建立不同的模型形式。