检索结果-内蒙古大学图书馆

带时间窗车辆路径问题的混合改进型蚂蚁算法

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计算机工程与应用 2009年第4期45卷 16-19页

作者：崔雪丽朱道立苏州科技学院经济与管理学院江苏苏州215009 复旦大学管理学院上海200433

带时间窗车辆路径问题(VRPTW)是VRP的一种重要扩展类型,在蚂蚁算法思想基础上,设计用于求解该问题的混合改进型算法并求解Solomon标准数据库中的大量实例。经过大量数据测试并与其他启发式算法所得结果进行比较,获得了较好的效果。

关键词：带时间窗车辆路径问题混合蚂蚁算法转移概率修正

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基于碳排放与速度优化的带时间窗车辆路径问题

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系统工程理论与实践 2014年第12期34卷 3063-3072页

作者：李进张江华浙江工商大学计算机与信息工程学院杭州310018 浙江工商大学现代商贸研究中心杭州310018 山东大学管理学院济南250100

研究了考虑碳排放和速度优化的带时间窗车辆路径问题,引相入了基于速度的碳排放计算方法,以油耗、碳排放和旅行时间费用最小化为目标,将速度作为决策变量,建立了混合整数规划模型.提出了两阶段启发式算法,第一阶段采用改进的禁忌搜索算... 详细信息

研究了考虑碳排放和速度优化的带时间窗车辆路径问题,引相入了基于速度的碳排放计算方法,以油耗、碳排放和旅行时间费用最小化为目标,将速度作为决策变量,建立了混合整数规划模型.提出了两阶段启发式算法,第一阶段采用改进的禁忌搜索算法优化配送网络中的速度,第二阶段设计了弧段速度优化算法用于优化路径弧段上的速度以寻求对最优解的进一步改进.数值实验分析表明:①两阶段启发式算法能快速有效地找到满意解;②采用优化速度的路径安排比固定速度的路径安排能减少更多的碳排放和总费用;③碳排放和旅行时间之间存在替换关系,减少碳排放会导致旅行时间的增加;④传统的车辆路径安排中存在很大的碳排放改进空间,由于油耗和碳排放是相关的,减少碳排放有利于节约总费用.

关键词：带时间窗车辆路径问题碳排放速度优化启发式算法

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求解带时间窗车辆路径问题的有效混合PBIL算法

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系统工程理论与实践 2014年第10期34卷 2701-2709页

作者：孟祥虎胡蓉钱斌昆明理工大学信息工程与自动化学院自动化系昆明650500 云南省计算机技术应用重点实验室昆明650500

针对带时间窗车辆路径问题(vehicle routing problem with time windows,VRPTW),提出了混合种群增量学习算法(hybrid population-based incremental learning algorithm,HPBIL),用于同时最小化车辆数和总行驶距离.在HPBIL中,通过改进标准的PBIL概率模型以提高算法的全局探索能力,同时设计了基于插入法和两点邻域交换法的两阶段局部搜索来增强算法的局部开发能力.仿真实验和算法比较验证了HPBIL的有效性和鲁棒性.

关键词：种群增量学习算法带时间窗车辆路径问题概率模型全局探索局部开发

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带时间窗车辆路径问题的分布式多agent蚁群算法

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计算机应用研究 2018年第3期35卷 666-670页

作者：金淳张雨王聪大连理工大学系统工程研究所辽宁大连116024

针对带时间窗车辆路径问题(VRPTW)算法在求解效率、求解复杂度、求解大规模问题方面存在的不足,提出一种改进的分布式多agent蚁群算法,以提高算法精度和速度为研究目的。本算法在传统蚁群算法的基础上,为提高算法精度,改进了状态转移规... 详细信息

针对带时间窗车辆路径问题(VRPTW)算法在求解效率、求解复杂度、求解大规模问题方面存在的不足,提出一种改进的分布式多agent蚁群算法,以提高算法精度和速度为研究目的。本算法在传统蚁群算法的基础上,为提高算法精度,改进了状态转移规则,结合了邻域搜索算法;为提高算法速度,将本算法设计为分布式结构,利用多分布式agent系统实现了分布式求解VRPTW问题。针对国际标准算例设计了四个实验,结果表明,本算法在精度、速度、可靠性以及求解大规模问题方面具有明显优势。本研究为有效求解大规模、复杂VRPTW问题提供了一种新思路和可行的方法。

关键词：带时间窗车辆路径问题蚁群算法分布式算法代理

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带时间窗车辆路径问题的最优解

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商场现代化 2007年第1Z期 128-129页

作者：乔均俭王爱茹周静河北农业大学

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。

关键词：带时间窗车辆路径问题物流管理组合优化

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开放式带时间窗车辆路径问题及变邻域搜索算法

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计算机集成制造系统 2021年第10期27卷 3014-3025页

作者：陈久梅李英娟胡婷但斌李俊重庆工商大学长江上游经济研究中心重庆400067 重庆工商大学管理科学与工程学院重庆400067 重庆工商大学工商管理学院重庆400067 重庆大学经济与工商管理学院重庆400044

针对配送服务中开放式带时间窗车辆路径问题,构建了最小化车辆行驶成本的集分割模型,并提出变邻域搜索算法进行求解。该算法包括抖动和邻域搜索两个阶段,其中,抖动阶段通过当前解与种群历史最优、与个体历史最优之间的路径重连来实现,... 详细信息

针对配送服务中开放式带时间窗车辆路径问题,构建了最小化车辆行驶成本的集分割模型,并提出变邻域搜索算法进行求解。该算法包括抖动和邻域搜索两个阶段,其中,抖动阶段通过当前解与种群历史最优、与个体历史最优之间的路径重连来实现,邻域搜索阶段通过同一条路径内以及不同路径间的交换、插入、2-opt三个操作算子来实现。通过与已有文献进行对比,结果表明该算法在求解开放式带时间窗车辆路径问题时,能得到更高质量的解,而且算法的收敛性和稳定性均较好。由此验证了该算法的可行性和有效性。

关键词：开放式车辆路径问题带时间窗车辆路径问题变邻域搜索算法配送

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求解带时间窗车辆路径问题的动态混合蚁群优化算法

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模式识别与人工智能 2015年第7期28卷 641-650页

作者：葛斌韩江洪魏臻程磊韩越合肥工业大学计算机与信息学院合肥230009 安徽理工大学计算机科学与工程学院淮南232001 合肥工大高科信息科技股份有限公司合肥230088

为求解带时间窗车辆路径问题,针对传统蚂蚁遗传混合算法中参数静态设置、冗余迭代及收敛速度慢等缺点,提出一种动态混合蚁群优化算法(DHACO).该算法首先借助最大最小蚁群得到初始解,利用蚁群优化算法求解带时间窗车辆路径问题的基本可行... 详细信息

为求解带时间窗车辆路径问题,针对传统蚂蚁遗传混合算法中参数静态设置、冗余迭代及收敛速度慢等缺点,提出一种动态混合蚁群优化算法(DHACO).该算法首先借助最大最小蚁群得到初始解,利用蚁群优化算法求解带时间窗车辆路径问题的基本可行解.然后采用遗传算法交叉和变异操作对局部解和全局最优解进行二次优化,从而得到最优解.最后利用蚂蚁遗传混合算法融合策略,动态交叉调用蚂蚁算法、遗传算法,根据云关联规则自适应控制蚁群算法参数.DHACO有效减少无效迭代次数,加快收敛速度.仿真结果表明,与其他相关的启发式算法相比,DHACO优于某些实例的已知最优解.

关键词：动态最大最小蚂蚁系统融合策略带时间窗车辆路径问题蚁群优化算法遗传算法

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求解带时间窗车辆路径问题的混合Memetic算法

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运筹与管理 2021年第7期30卷 128-135页

作者：张晓楠范厚明陕西科技大学机电工程学院陕西西安710021 大连海事大学交通运输工程学院辽宁大连116026

为提高带时间窗车辆路径问题的求解精度和求解效率,设计了一种混合Memetic算法。采用基于时间窗升序排列的混合插入法构造初始种群,提高解质量的同时兼顾多样性,扩大搜索空间;任意选择组成父代种群,以维持搜索空间;运用简化的变邻域搜... 详细信息

为提高带时间窗车辆路径问题的求解精度和求解效率,设计了一种混合Memetic算法。采用基于时间窗升序排列的混合插入法构造初始种群,提高解质量的同时兼顾多样性,扩大搜索空间;任意选择组成父代种群,以维持搜索空间;运用简化的变邻域搜索进行局部开发,引入邻域半径减少策略提高开发效率,约束放松机制开放局部空间;以弧为对象,增加种群向当前最优解和全局最优解的后学习过程。实验结果表明,所提出的算法具有较好的寻优精度和稳定性,能搜索到更好的路径长度结果,更新了现有研究在最短路径长度的目标函数上的下限。

关键词：带时间窗车辆路径问题 Memetic算法邻域减少策略后学习算法

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一种求解带时间窗车辆路径问题的混合差分进化算法

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计算机科学 2014年第12期41卷 220-225页

作者：宋晓宇朱加园孙焕良沈阳建筑大学信息与控制工程学院沈阳110168

对带时间窗的车辆路径问题进行研究,建立以最小化车辆数量和行驶路程为目标的多目标数学模型,提出一种结合改进差分进化算法和变邻域下降搜索的基于Pareto支配的混合差分进化算法。首先重新定义了个体的生成方式。其次,结合双种群策略... 详细信息

对带时间窗的车辆路径问题进行研究,建立以最小化车辆数量和行驶路程为目标的多目标数学模型,提出一种结合改进差分进化算法和变邻域下降搜索的基于Pareto支配的混合差分进化算法。首先重新定义了个体的生成方式。其次,结合双种群策略和变邻域下降搜索技术来平衡算法的全局探索能力和局部开发能力,并在搜索过程中用随机个体替代种群中的重复个体,维持种群的多样性。然后引入Pareto支配的概念来评价个体的优劣性,并采用擂台法则构造非支配解集。最后对18个不同规模的Solomon算例的求解结果表明,算法在行驶路程和车辆数量上的求解质量比人工蜂群算法分别平均提高了2.04%和14.95%,且与已知最优解相比,在车辆数量的求解质量上平均提高了14.53%,验证了所提算法的有效性。

关键词：带时间窗车辆路径问题多目标差分进化算法双种群变邻域下降搜索

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带时间窗车辆路径问题的并行遗传算法

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工业工程 2007年第3期10卷 111-114页

作者：张智海吴星玮清华大学工业工程系北京100084

采用并行遗传算法研究了带时间窗限制的车辆路径问题。通过设计并行算法和交叉、变异等算子提高了算法的计算效率和性能。通过计算若干benchmark问题,验证了模型的有效性。

关键词：带时间窗车辆路径问题并行遗传算法组合优化

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