基于混合变量差分进化算法的多目标电动车辆路径优化

1

作者 叶恒舟 甘国军 董明刚 《桂林理工大学学报》 北大核心 2025年第3期426-432,共7页

针对现有的电动车辆路径问题(EVRP)模型大多忽略了充电设施的异构性、或仅关注单一优化目标的现状,构建了一种考虑EVRP中充电设施的充电速度与充电费用的异构性,以行驶总时间最短和总充电费用最小为优化目标,具有混合变量的多目标EVRP模... 针对现有的电动车辆路径问题(EVRP)模型大多忽略了充电设施的异构性、或仅关注单一优化目标的现状,构建了一种考虑EVRP中充电设施的充电速度与充电费用的异构性,以行驶总时间最短和总充电费用最小为优化目标,具有混合变量的多目标EVRP模型(M-EVRP)。为了求解此模型,设计了一种混合变量多目标协同差分进化算法(MMODEmv),它将结合了差分分组方法和单调性检查策略优势的增量递归排序分组(IRRG)策略嵌入到合作式协同进化(CC)框架中,在划分种群时分离交互变量和非交互变量,提高了协同进化的效率;此外,该算法采用了松弛机制以保持模型中变量之间的关联性。仿真实验表明,与4个代表性算法相比,MMODEmv算法在收敛性和多样性方面具有显著优势。 展开更多

关键词 电动车辆路径优化问题 混合变量优化 差分进化 多目标优化

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城市动态灾害环境下多种类多目标路径优化算法

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作者 张盈斐 李航 +3 位作者 齐玉亮 王伟明 张海林 胡小兵 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第9期217-224,共8页

为提高城市应对动态灾害的响应能力,针对动态灾害环境中应急车辆行驶路线的规划问题,考虑路径安全度为乘法权重,车辆行驶路径长度和通行时间为加法权重,首先,提出一种动态环境下可同时计算乘法与加法权重的多种类多目标路径优化问题(MCM... 为提高城市应对动态灾害的响应能力,针对动态灾害环境中应急车辆行驶路线的规划问题,考虑路径安全度为乘法权重,车辆行驶路径长度和通行时间为加法权重,首先,提出一种动态环境下可同时计算乘法与加法权重的多种类多目标路径优化问题(MCMPOP)的求解模型;其次,通过改进涟漪扩散算法(RSA)求解MCMPOP;然后,为验证算法的有效性,通过510组仿真试验,对比MCMPOP下非支配排序遗传算法(NSGA)-Ⅱ与改进RSA的计算时间与解的质量;最后,选取“7·20”郑州特大暴雨事件数据进行实例验证。结果表明:与NSGA-Ⅱ相比,改进的RSA可以求解出完整的Pareto最优路径集合,有效保证算法的计算效率和Pareto最优解的质量;可在应急车辆可接受的安全范围内,筛选出行驶路线长度和时间成本较小的Pareto最优路径,为应急车辆提供更多可靠的行驶路线,提高城市的应急管理能力。 展开更多

关键词 动态灾害环境 多种类多目标路径优化问题(mcmpop) 涟漪扩散算法(RSA) 路线规划 PARETO前沿

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多目标车辆路径问题的粒子群优化算法研究 被引量：31

3

作者 郭森 秦贵和 +3 位作者 张晋东 于赫 卢政宇 于佳欣 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第9期97-104,共8页

针对粒子群算法(PSO)及其变种在约束多目标等复杂问题优化过程中所遇到的易陷入局部最优和收敛性问题,提出了一种基于动态学习和突变因子的粒子群算法(DSPSO)。首先,通过分析粒子群群体的学习机制,采用动态的学习策略,使粒子自适应动态... 针对粒子群算法(PSO)及其变种在约束多目标等复杂问题优化过程中所遇到的易陷入局部最优和收敛性问题,提出了一种基于动态学习和突变因子的粒子群算法(DSPSO)。首先,通过分析粒子群群体的学习机制,采用动态的学习策略,使粒子自适应动态调整认知成分和社会成分在迭代更新中的权重,以引导自身向最优解的方向探索,有效改善了群体的收敛速度;其次,通过引入阶梯突变因子的概念,使粒子在陷入局部最优时进行试探跳跃,阶梯突变赋予粒子突破更新步长限制的能力,使粒子在当前位置速度矢量方向上的二维空间邻域内进行试探寻优,当发现更优解时则跳出当前局部最优;最后,通过在BenchMark基准函数测试集中典型函数上的实验,证明了DSPSO的求解精度和收敛速度均优于对比算法。在多目标车辆路径问题实例优化中,解的可接受率和成功率分别为0.91和0.66,远优于对比算法中最优解的0.16和0.11,体现了所提改进算法在车辆路径问题中的优越性。 展开更多

关键词 车辆路径问题 多目标优化 粒子群

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危险品运输车辆路径问题的多目标优化 被引量：23

4

作者 柴获 何瑞春 +1 位作者 马昌喜 代存杰 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2015年第10期84-90,共7页

为保障危险品安全运输的同时实现运输成本最小化,采用多目标优化方法确定危险品运输车辆的最佳行驶路径。通过简化运输车辆经过人口密集区域风险因素的量化过程,以车辆数最少、运输总距离及经过人口密集区域行驶距离最短为目标,建立危... 为保障危险品安全运输的同时实现运输成本最小化,采用多目标优化方法确定危险品运输车辆的最佳行驶路径。通过简化运输车辆经过人口密集区域风险因素的量化过程,以车辆数最少、运输总距离及经过人口密集区域行驶距离最短为目标,建立危险品车辆运输路径问题优化模型,并针对模型设计基于概率模型的多目标进化算法。以一个有25个需求节点及6个人口密集区域的危险品运输网络为例,验证模型和算法。算例结果表明,用该算法能够获得车辆路径问题的Pareto解,为危险品运输车辆调度提供决策支持。 展开更多

关键词 物流工程 危险品运输 多目标优化 车辆路径问题 概率模型

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改进NSGA Ⅱ算法在车辆路径多目标优化问题中的应用 被引量：14

5

作者 徐慧英 赵建民 +1 位作者 张泳 朱信忠 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2010年第10期117-121,共5页

本文选用NSGA Ⅱ作为求解VRP多目标优化问题的算法基础,分析概括出VRP的三个主要目标函数和三个约束条件,实现了VRP多目标优化问题的数学建模。选择MATLAB作为软件工具进行代码编写,选取Benchmark Problems中C101里的数据作为实验数据... 本文选用NSGA Ⅱ作为求解VRP多目标优化问题的算法基础,分析概括出VRP的三个主要目标函数和三个约束条件,实现了VRP多目标优化问题的数学建模。选择MATLAB作为软件工具进行代码编写,选取Benchmark Problems中C101里的数据作为实验数据进行软件仿真;并且针对NSGA Ⅱ在设计方面的不足之处,对NSGA Ⅱ的初始群体确定和交叉算子两个环节进行改进;然后通过对两种算法仿真结果的比较分析,证实了改进算法在克服早熟现象、提高算法效率以及算法稳定性方面的有效性。 展开更多

关键词 车辆路径问题 多目标优化问题 遗传算法 NSGA Ⅱ

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B2C环境下带预约时间的车辆路径问题及多目标优化蚁群算法 被引量：17

6

作者 李琳 刘士新 唐加福 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第1期87-93,共7页

根据B2C(商家对客户)电子商务环境下物流配送的特点建立了带预约时间的车辆路径问题(VRP)数学模型,设计了求解多目标优化的蚁群算法,各个目标具有相同的重要性.在蚁群的状态转移概率中引入预约时间窗宽度及车辆等待时间因素,记录优化过... 根据B2C(商家对客户)电子商务环境下物流配送的特点建立了带预约时间的车辆路径问题(VRP)数学模型,设计了求解多目标优化的蚁群算法,各个目标具有相同的重要性.在蚁群的状态转移概率中引入预约时间窗宽度及车辆等待时间因素,记录优化过程中产生的Pareto最优解,用Pareto最优解集来指导蚁群的信息素更新策略.采用改造的Solomon数据进行仿真实验,用Solomon最优解与本文的结果进行比较,实验结果验证了模型的合理性及算法的有效性. 展开更多

关键词 B2C电子商务 车辆路径问题 多目标优化 PARETO最优解 时间窗 蚁群算法

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随机时变车辆路径问题的多目标鲁棒优化方法 被引量：20

7

作者 段征宇 雷曾翔 +1 位作者 孙硕 杨东援 《西南交通大学学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第3期565-572,共8页

车辆路径问题(vehicle routing problem,VRP)是物流配送的核心问题之一,为了提高物流配送的时效性,在传统 VRP 模型的基础上,同时考虑了路网交通状态的时变性和随机性,基于最小最大准则,提出了一种带硬时间窗的随机时变车辆路径问题(sto... 车辆路径问题(vehicle routing problem,VRP)是物流配送的核心问题之一,为了提高物流配送的时效性,在传统 VRP 模型的基础上,同时考虑了路网交通状态的时变性和随机性,基于最小最大准则,提出了一种带硬时间窗的随机时变车辆路径问题(stochastic time-dependent vehicle routing problem,STDVRP)的多目标鲁棒优化模型.设计了一种非支配排序蚁群算法(non-dominated sorting ant colony optimisation,NSACO),求解 STDVRP多目标优化模型;通过测试算例,对比分析了 NSACO 算法与改进型非支配排序遗传算法(non-dominated sortinggenetic algorithm II,NSGA-II).研究结果表明:对于车辆数最小的 Pareto 边界解,NSACO 算法的平均车辆数比NSGA-II 算法小 3.33%;对于最坏行程时间最小的 Pareto 边界解,NSACO 算法的平均最坏行程时间比 NSGA-II 算法小 17.49%. 展开更多

关键词 车辆路径问题 随机时变路网 鲁棒优化 多目标优化 蚁群算法

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动态车辆路径问题的多目标优化模型与算法 被引量：4

8

作者 胡明伟 唐浩 《深圳大学学报（理工版）》 EI CAS 北大核心 2010年第2期230-235,共6页

以快递服务相关的动态车辆路径问题为研究对象,建立多目标优化模型,设计了相应的求解流程.多目标优化模型包括最大化服务客户数、最小化客户等待时间和最小化总旅行时间3个优化目标.采用基于词典式的排序方法,开发了改进的Or-opt局部搜... 以快递服务相关的动态车辆路径问题为研究对象,建立多目标优化模型,设计了相应的求解流程.多目标优化模型包括最大化服务客户数、最小化客户等待时间和最小化总旅行时间3个优化目标.采用基于词典式的排序方法,开发了改进的Or-opt局部搜索启发式算法.在不同基准问题数据集上进行仿真实验,结果表明,多目标优化模型与单目标模型相比,能明显降低被拒绝的客户数和等待时间,而总旅行时间未发生明显增长. 展开更多

关键词 动态车辆路径问题 多目标优化 动态旅行修理员问题 智能交通系统 启发式算法

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带硬时间窗模糊车辆路径问题的多目标优化 被引量：6

9

作者 王连锋 宋建社 +1 位作者 曹继平 叶庆 《计算机工程》 CAS CSCD 2013年第4期9-13,17,共6页

针对带硬时间窗车辆路径问题的多重模糊性,基于模糊可信性理论建立多目标模糊期望值模型,提出求解该问题的自适应混合多目标粒子群优化算法。该算法根据相位空间的思想给出一种实数编码方式,设计双存档机制,分别存储演化过程中产生的非... 针对带硬时间窗车辆路径问题的多重模糊性,基于模糊可信性理论建立多目标模糊期望值模型,提出求解该问题的自适应混合多目标粒子群优化算法。该算法根据相位空间的思想给出一种实数编码方式,设计双存档机制,分别存储演化过程中产生的非支配解和有益不可行解,并引入自适应局部搜索、变异和粒子全局向导选择策略。仿真实验结果表明,与多目标进化算法相比,该算法可以获得更优的Pareto解集。 展开更多

关键词 车辆路径问题 模糊可信性 粒子群算法 多目标优化 约束 时间窗 PARETO最优解

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考虑区域资源利用均衡的电动公交充电站选址及充电路径问题 被引量：3

10

作者 刘炳胜 王朗 +2 位作者 陈媛 申映华 林英撑 《系统管理学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2024年第4期878-889,共12页

在新基建助推区域平衡发展和低碳双重背景下,研究电动公交充电站选址及充电路径问题,以经济效益最大化和区域资源利用均衡为目标,考虑公交司机可能充电时机以及充电需求、运营时间、利用率等约束条件建立两阶段多目标决策模型,设计多重... 在新基建助推区域平衡发展和低碳双重背景下,研究电动公交充电站选址及充电路径问题,以经济效益最大化和区域资源利用均衡为目标,考虑公交司机可能充电时机以及充电需求、运营时间、利用率等约束条件建立两阶段多目标决策模型,设计多重嵌套式遗传算法求解模型,并应用于算例检验模型可行性。结果表明:仅考虑经济效益目标会产生充电“拥挤”、路途过长等弊端,而本文模型能有效缩小区域间公交充电效率差异,提高全局资源利用均衡性;通过降低充电站容量可提高充电站利用率与经济效益,但区域资源利用均衡性会减弱,且充电站容量对公交充电路途所耗费时间的作用较为敏感;适当增加区域资源利用均衡目标的权重更有利于提高总体优化效果。研究结果可为公交充电站选址和路径规划提供决策支持。 展开更多

关键词 选址-路径问题 资源利用均衡 公交充电站 多目标优化 遗传算法

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考虑个体客户满意度的多车程生鲜品配送路径优化 被引量：2

11

作者 王能民 梁馨月 +1 位作者 张萌 何正文 《运筹与管理》 CSSCI CSCD 北大核心 2024年第4期14-20,I0001,共8页

随着生鲜电商的兴起,生鲜品的道路运输量越来越大,其配送任务越来越复杂,提升客户满意度是生鲜品配送的重要目标组成。文章以一个具有配送自主权的生鲜品供应商为研究对象,以整个计划周期内生鲜品配送的车辆运输成本最小及客户满意度最... 随着生鲜电商的兴起,生鲜品的道路运输量越来越大,其配送任务越来越复杂,提升客户满意度是生鲜品配送的重要目标组成。文章以一个具有配送自主权的生鲜品供应商为研究对象,以整个计划周期内生鲜品配送的车辆运输成本最小及客户满意度最大为双目标,且客户满意度从顾客的个体视角考虑,构建双目标多车程带时间窗及考虑订单打包时间的车辆路径优化模型。基于ε-约束方法,设计了两阶段变邻域搜索(VNS)和模拟退火(SA)相结合的元启发式算法,基于车辆构造初始路线,并针对性地提出了3点改进措施,包括通过数学性质推导下界、减少求解过程中不必要的搜索空间以及规避求解过程中被支配解的后优化处理。最后,以Solomon标准算例为基础构造算例对所设计的算法进行了计算实验,其求解结果表明:其设计的算法具有有效性,并通过敏感性分析得出相关管理启示。 展开更多

关键词 个体客户满意度 生鲜品配送 车辆路径问题 双目标优化 ε-约束法

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基于改进NSGAⅡ的时变路网污染路径问题多目标优化

12

作者 郭运聪 韩晓龙 《上海海事大学学报》 北大核心 2022年第4期60-66,90,共8页

为降低交通拥堵对时变路网污染路径问题中车辆碳排放量的影响,引入拥堵规避策略,建立最低碳排放量和最短配送时间的多目标优化模型。改进带精英策略的非支配排序遗传算法(elitist non-dominated sorting genetic algorithm,NSGAⅡ)对模... 为降低交通拥堵对时变路网污染路径问题中车辆碳排放量的影响,引入拥堵规避策略,建立最低碳排放量和最短配送时间的多目标优化模型。改进带精英策略的非支配排序遗传算法(elitist non-dominated sorting genetic algorithm,NSGAⅡ)对模型进行求解,并与非支配排序遗传算法(NSGA)进行对比。实验结果表明:改进后的算法可以根据顾客需求合理安排车辆出发时间和路径,有效规避交通拥堵;在顾客规模较大的情况下,车辆碳排放量平均降低24%,且不会造成过多的时间浪费,有助于促进我国绿色物流和谐发展。 展开更多

关键词 污染路径问题 时变路网 交通拥堵 多目标优化 带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGAⅡ)

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求解双目标带时间窗车辆路径问题的蚁群算法 被引量：19

13

作者 柴获 何瑞春 +3 位作者 苏江省 宋宇博 代存杰 马昌喜 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2018年第4期156-162,共7页

针对运输网络为多重图的双目标带时间窗车辆路径问题设计了蚁群算法.首先,建立了多重图的双目标带时间窗车辆路径问题的数学模型,提出了针对该问题解的搜索空间构建方法,定义了一种综合考虑各优化目标、时间窗和信息素等启发信息的状态... 针对运输网络为多重图的双目标带时间窗车辆路径问题设计了蚁群算法.首先,建立了多重图的双目标带时间窗车辆路径问题的数学模型,提出了针对该问题解的搜索空间构建方法,定义了一种综合考虑各优化目标、时间窗和信息素等启发信息的状态转移概率公式.为了对比说明该算法的有效性,同时设计基于NSGA-Ⅱ的多目标遗传算法.针对本文算例,对蚁群算法中的各参数进行了敏感性分析,根据分析结果设定算法参数,获得了算例的Pareto最优路径集,同时与NSGA-Ⅱ算法及相关文献算法针对运行时间、收敛性和群体多样性进行比较.结果显示,本文设计的蚁群算法在这3个指标上均明显优于NSGA-Ⅱ算法;在相同蚂蚁数量情况下,本文的算法在收敛性和群体多样性方面优于相关文献算法. 展开更多

关键词 交通工程 带时间窗的车辆路径问题 多目标优化 蚁群算法 NSGA-II 状态转移概率 多重图

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基于多目标优化的机场行李运输车辆调度问题研究 被引量：15

14

作者 衡红军 晏晓东 +1 位作者 王芳 李海丰 《计算机应用与软件》 2017年第2期87-92,117,共7页

行李装卸是指将旅客的托运行李装上飞机或从飞机上卸载下来的一种机场地面保障服务,行李运输车是民航使用的在机场地面运输旅客托运行李的特种车辆。目前机场普遍采用的单车服务单航班的车辆调度方式,车辆的使用成本高、效率较低,且无... 行李装卸是指将旅客的托运行李装上飞机或从飞机上卸载下来的一种机场地面保障服务,行李运输车是民航使用的在机场地面运输旅客托运行李的特种车辆。目前机场普遍采用的单车服务单航班的车辆调度方式,车辆的使用成本高、效率较低,且无法保证任务量的均衡。在建立的机场行李运输车辆调度模型的基础上,首先利用最邻近算法构建由一个出港航班和一个到港航班组成的车辆行驶总路程最短的子路径集合;然后依据子路径间的时间衔接关系对子路经进行优化组合,将所有子路径任务合理分配给行李运输车,实现所需车辆数最少和车辆任务量均衡的目标;最后,应用机场实际算例进行仿真试验,通过对试验结果的分析,验证了所建模型及求解算法的合理性和有效性。 展开更多

关键词 多目标优化 车辆路径问题 最邻近算法

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震后应急物流系统中双目标开放式选址:路径问题模型与算法研究 被引量：44

15

作者 王海军 杜丽敬 马士华 《管理工程学报》 CSSCI 北大核心 2016年第2期108-115,共8页

灾害发生后,应急物资调度是救援工作核心。应急配送中心选址以及车辆路径安排在应急物资调度中仍然有很大的挑战。本文以平均车辆运输时间最小化和系统总成本最小化为目标,建立了基于多车型、双目标的开放式选址-路径问题混合整数规划... 灾害发生后,应急物资调度是救援工作核心。应急配送中心选址以及车辆路径安排在应急物资调度中仍然有很大的挑战。本文以平均车辆运输时间最小化和系统总成本最小化为目标,建立了基于多车型、双目标的开放式选址-路径问题混合整数规划模型。采用基于非支配解排序的遗传算法求解,得出包括若干非支配解的Pareto最优解集,为决策者提供多样化选择。最后以"汶川"地震为实例进行研究,结果论证了该模型与算法的有效性以及在实践中的可行性。 展开更多

关键词 应急物流 多目标优化 开放式选址-路径问题 基于非支配解排序的遗传算法

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基于路径模型的区域危险废物管理选址—路径问题优化 被引量：7

16

作者 黄丽霞 赵军 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2016年第8期2023-2034,共12页

为了从宏观角度最优化配置规划期内系统的废物设施,并确定废物设施间危险废物和残渣的运输方案,以满足所有相关的运营和能力约束,借鉴网络流问题的路径模型,以运输和选址决策中的总费用和总风险最小为目标,引入路段风险承载能力约束,构... 为了从宏观角度最优化配置规划期内系统的废物设施,并确定废物设施间危险废物和残渣的运输方案,以满足所有相关的运营和能力约束,借鉴网络流问题的路径模型,以运输和选址决策中的总费用和总风险最小为目标,引入路段风险承载能力约束,构建基于路径的大规模双目标混合整数线性规划模型。利用所构建模型的优势,开发增广ε-约束算法,获得近似的非支配前沿。对1个大规模切实算例的计算测试显示,与既有的路段模型相比,所提出的路径模型可在更短的时间内返回相同数量的非支配解,所开发的增广ε-约束算法在解的质量上明显优于既有的线性加权求和算法。 展开更多

关键词 区域危险废物管理 选址-路径问题 多目标优化 增广r约束算法 路径模型

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一种求解多目标车辆路径问题的改进免疫算法 被引量：2

17

作者 程林辉 王江晴 《华中师范大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2011年第1期14-17,22,共5页

免疫算法是模拟生物免疫系统功能的一种智能优化算法,它具有良好的全局搜索能力.文章设计了一种具有动态自适应性的免疫算法,在算法中引入年龄结构模型,采用一种基于rank排名方法的抗体浓度抑制思想,并利用变异算子更新抗体群,保证了进... 免疫算法是模拟生物免疫系统功能的一种智能优化算法,它具有良好的全局搜索能力.文章设计了一种具有动态自适应性的免疫算法,在算法中引入年龄结构模型,采用一种基于rank排名方法的抗体浓度抑制思想,并利用变异算子更新抗体群,保证了进化过程中解的多样性,提高了搜索效率.将改进的免疫算法用于求解多目标车辆路径问题,实验表明,算法收敛速度快,求解质量优. 展开更多

关键词 免疫算法 车辆路径问题 多目标 组合优化

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带时间窗车辆路径问题的多目标文化基因算法 被引量：3

18

作者 王君 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2013年第1期124-129,共6页

针对物流配送中带时间窗的车辆路径问题,以最小化车辆使用数和行驶距离为目标,建立了多目标数学模型,提出了一种求解该问题的多目标文化基因算法。种群搜索采用遗传算法的进化模式和Pareto排序的选择方式,局部搜索采用禁忌搜索机制和存... 针对物流配送中带时间窗的车辆路径问题,以最小化车辆使用数和行驶距离为目标,建立了多目标数学模型,提出了一种求解该问题的多目标文化基因算法。种群搜索采用遗传算法的进化模式和Pareto排序的选择方式,局部搜索采用禁忌搜索机制和存储池的结构,协调两者得到的Pareto非占优解的关系。与不带局部搜索的多目标遗传算法和单目标文化基因算法的对比实验表明,本文算法的求解质量较高。 展开更多

关键词 带时间窗的车辆路径问题 文化基因算法 多目标优化 禁忌搜索

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多目标优化问题的同伦方法

19

作者 王秀玉 徐维华 +1 位作者 姜兴武 戴嘉轩 《吉林大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心 2014年第6期1176-1180,共5页

用组合同伦方法求解带有不等式约束的多目标优化问题,该同伦方法不要求可行域满足法锥条件,且目标函数权重向量的初始值是非可行的.在上述条件下,给出了同伦路径的存在性、有界性和收敛性的证明.

关键词 多目标优化问题 同伦算法 同伦路径

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面向多行程取送货车辆路径问题的混合NSGA-Ⅱ 被引量：5

20

作者 李建强 何舟 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第4期1187-1194,共8页

针对多行程取送货车辆路径问题(VRP)收敛性与多样性相互制约的问题,提出一种融合自适应大邻域搜索(ALNS)算法和自适应邻域选择(ANS)的混合快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ-ALNS-ANS)。首先,考虑初始解对算法收敛速度的影响,提出一种改... 针对多行程取送货车辆路径问题(VRP)收敛性与多样性相互制约的问题,提出一种融合自适应大邻域搜索(ALNS)算法和自适应邻域选择(ANS)的混合快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ-ALNS-ANS)。首先,考虑初始解对算法收敛速度的影响,提出一种改进的后悔插入法以获得高质量初始解;其次,结合取送货问题特性,设计多组破坏和修复算子,以及多种邻域结构,提高算法的全局搜索能力和局部搜索能力;最后,设计基于随机采样的最佳拟合下降(BFD)算法与高效的可行解评价标准,生成路径分配方案。采用不同规模的标准公开算例进行仿真实验,与模因算法(MA)相比,所提算法的最优解质量提升了27%。实验结果表明,所提算法可快速得到满足多重约束的高质量车辆多行程路径分配方案,并在收敛性与多样性上优于对比算法。 展开更多

关键词 路径规划 车辆路径问题 取送货 多行程 多目标优化 NSGA-Ⅱ

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