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考虑无人机站的车辆路径规划问题
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作者 方侃 安义丹 +1 位作者 朱宁 黄典 《管理科学学报》 北大核心 2025年第1期61-76,共16页
近年来,无人机调度受到了学者们的日益关注.本研究提出了考虑无人机站的车辆路径规划问题,以总成本最低为目标函数,考虑了包裹的最晚送达时间、无人机的数量限制和最长可持续飞行时间等约束条件.针对该问题本研究首先构建了一类基于弧... 近年来,无人机调度受到了学者们的日益关注.本研究提出了考虑无人机站的车辆路径规划问题,以总成本最低为目标函数,考虑了包裹的最晚送达时间、无人机的数量限制和最长可持续飞行时间等约束条件.针对该问题本研究首先构建了一类基于弧的原问题模型.随后,使用Dantzig-Wolfe分解,将原问题模型分解为基于路径的限制主问题模型和卡车子问题模型以及无人机子问题模型,并设计了分支定价算法进行求解,以获得全局最优解.大量的数值实验结果表明分支定价算法在求解时间和求解质量上均优于主流商业求解器.此外,本研究发现卡车的行驶成本在总成本中占据较高比例.同时,相对于无人机的数量和无人机与卡车的速度比而言,无人机可访问的顾客的比例对总成本有显著影响.因此,扩大无人机的适用范围,可以有效地降低总成本. 展开更多
关键词 无人机站 无人机调度 车辆路径规划问题 分支定价
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基于带约束谱聚类的启发式车辆路径规划算法优化方法
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作者 罗蒙 高超 王震 《计算机应用》 北大核心 2025年第5期1387-1394,共8页
针对现有启发式算法在解决大规模多车场车辆路径规划问题(MDVRP)时存在的初始解质量较差的缺点,提出一种基于带约束谱聚类(CSC)的启发式车辆路径规划算法优化方法。首先,根据待配送客户点的地理位置和需求量生成配送点的地理信息特征矩... 针对现有启发式算法在解决大规模多车场车辆路径规划问题(MDVRP)时存在的初始解质量较差的缺点,提出一种基于带约束谱聚类(CSC)的启发式车辆路径规划算法优化方法。首先,根据待配送客户点的地理位置和需求量生成配送点的地理信息特征矩阵和需求信息特征矩阵;其次,根据地理信息特征矩阵和需求信息特征矩阵生成CSC的约束矩阵,并完成聚类操作;最后,使用谱聚类的结果生成启发式算法的初始解,选择合适的启发式算法完成车辆路径规划问题(VRP)的求解。在标准数据集的21个算例上的实验结果显示,CSC相较于SCSC(SelfConstrained-Spectral-Clustering)在标准化互信息(NMI)和Fowlkes-Mallows指数(FMI)上分别提升了18.75%和31.18%;在车辆路径规划任务中,使用CSC进行初始化的启发式算法在21个不同规模算例中的16个算例上求得了最短路径,并且启发式算法的运行时间相较于使用SCSC缩短了13.05%。实验结果表明,CSC能够有效提高客户点的聚类精度,进而能够有效提高VRP的求解速度和解的精度。 展开更多
关键词 谱聚类 车辆路径规划问题 多车场车辆路径规划问题 启发式算法 标准化互信息 Fowlkes-Mallows指数
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多车场带时间窗车辆路径问题的改良自适应大邻域搜索算法 被引量:2
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作者 李焱 潘大志 郑思情 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第6期1897-1904,共8页
针对多车场带时间窗车辆路径问题(MDVRPTW),提出一种改良自适应大邻域搜索算法(IALNS)。首先,在构造初始解阶段改进一种路径分割算法;其次,在优化阶段利用设计的移除和修复启发式算子相互竞争择优选取算子,为各算子引入评分机制,采用轮... 针对多车场带时间窗车辆路径问题(MDVRPTW),提出一种改良自适应大邻域搜索算法(IALNS)。首先,在构造初始解阶段改进一种路径分割算法;其次,在优化阶段利用设计的移除和修复启发式算子相互竞争择优选取算子,为各算子引入评分机制,采用轮盘赌方式选取启发式算子;同时,将迭代周期分段,动态调整各周期内的算子权重信息,有效避免算法陷入局部最优;最后,采取模拟退火机制作为解的接受准则。在Cordeau规范算例上进行实验,确定IALNS的相关参数,将所提算法求解结果与该领域其他代表性研究成果对比。实验结果表明,所提算法与变邻域搜索(VNS)算法的求解误差不超过0.8%,在某些算例上甚至更优;与多相位改进的蛙跳算法相比,算法的平均耗时减少12.8%,所提算法在绝大多数算例上运行时间更短。因此,验证了所提算法是求解MDVRPTW的有效算法。 展开更多
关键词 多车场带时间窗车辆路径问题 自适应大邻域搜索 序列分割 自适应权重 模拟退火
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面向复杂物流配送场景的车辆路径规划多任务辅助进化算法 被引量:5
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作者 李坚强 蔡俊创 +2 位作者 孙涛 朱庆灵 林秋镇 《自动化学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期544-559,共16页
在现代社会中,复杂物流配送场景的车辆路径规划问题(Vehicle routing problem,VRP)一般带有时间窗约束且需要提供同时取送货的服务.这种复杂物流配送场景的车辆路径规划问题是NP-难问题.当其规模逐渐增大时,一般的数学规划方法难以求解... 在现代社会中,复杂物流配送场景的车辆路径规划问题(Vehicle routing problem,VRP)一般带有时间窗约束且需要提供同时取送货的服务.这种复杂物流配送场景的车辆路径规划问题是NP-难问题.当其规模逐渐增大时,一般的数学规划方法难以求解,通常使用启发式方法在限定时间内求得较优解.然而,传统的启发式方法从原大规模问题直接开始搜索,无法利用先前相关的优化知识,导致收敛速度较慢.因此,提出面向复杂物流配送场景的车辆路径规划多任务辅助进化算法(Multitask-based assisted evolutionary algorithm,MBEA),通过使用迁移优化方法加快算法收敛速度,其主要思想是通过构造多个简单且相似的子任务用于辅助优化原大规模问题.首先从原大规模问题中随机选择一部分客户订单用于构建多个不同的相似优化子任务,然后使用进化多任务(Evolutional multitasking,EMT)方法用于生成原大规模问题和优化子任务的候选解.由于优化子任务相对简单且与原大规模问题相似,其搜索得到的路径特征可以通过任务之间的知识迁移辅助优化原大规模问题,从而加快其求解速度.最后,提出的算法在京东物流公司快递取送货数据集上进行验证,其路径规划效果优于当前最新提出的路径规划算法. 展开更多
关键词 车辆路径规划问题 时间窗约束 同时取送货 进化算法 迁移优化
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基于端到端深度强化学习求解有能力约束的车辆路径问题
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作者 葛斌 田文智 +1 位作者 夏晨星 秦望博 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2024年第11期3245-3250,共6页
有能力约束的车辆路径问题(CVRP)是现阶段供应链应用最常见的问题模型,现多采用启发式算法求解。但随着问题规模增大,启发式算法求解速度慢且无法保证解的质量。提出端到端深度强化学习(DRL)网络框架对CVRP进行研究。首先利用边聚合图... 有能力约束的车辆路径问题(CVRP)是现阶段供应链应用最常见的问题模型,现多采用启发式算法求解。但随着问题规模增大,启发式算法求解速度慢且无法保证解的质量。提出端到端深度强化学习(DRL)网络框架对CVRP进行研究。首先利用边聚合图注意力网络编码器(EGATE)对车辆路径规划问题的图表示进行特征嵌入编码;然后设计多头注意力解码器(MAD)进行解码,并提出多解码策略以增加解的空间多样性;接着利用带回滚基线的基线REINFORCE算法对端到端网络模型进行训练,基线可自适应性更新以提升模型训练效果,并利用奖励函数归一化和Adam优化器对算法进行优化。最后通过对不同规模问题的实验以及与其他算法进行对比,验证了所提出端到端DRL框架的可行性与有效性,经过训练的模型在CVRPLIB公共数据集上的平均求解时间仅需0.189 s即可得到较优解。 展开更多
关键词 车辆路径问题 路径规划 端到端模型 深度强化学习 基线REINFORCE算法
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多车场车辆路径问题的遗传算法 被引量:33
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作者 邹彤 李宁 +1 位作者 孙德宝 李菁 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2004年第21期82-83,共2页
给出了多车场车辆路径问题(MDVRP)的数学模型,提出一种基于客户的编码表示方式,可以表示出各车场出动的车辆及路径,能够有效地实现MDVRP的优化,并用计算实例进行了验证。
关键词 车辆路径问题 多车场 遗传算法
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多车场与多车型车辆路径问题的多染色体遗传算法 被引量:22
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作者 陈呈频 韩胜军 +2 位作者 鲁建厦 陈青丰 王成 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第2期218-223,共6页
针对目前多车场、多车型车辆路径问题存在的求解效率低和解的质量差等不足,建立了该问题的整数规划模型,提出了多染色体遗传算法,统一了多车场、多车型问题与传统单车场、单车型问题的求解算法。通过算例对多染色体遗传算法进行了实验,... 针对目前多车场、多车型车辆路径问题存在的求解效率低和解的质量差等不足,建立了该问题的整数规划模型,提出了多染色体遗传算法,统一了多车场、多车型问题与传统单车场、单车型问题的求解算法。通过算例对多染色体遗传算法进行了实验,并将其与传统算法进行了对比分析。实验表明,该算法不仅呈现出搜索效率高和收敛速度快的特点,而且解的质量和稳定性高,从而验证了算法的有效性和实用性。 展开更多
关键词 车辆路径问题 多车场 多车型 遗传算法 多染色体
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半开放式多车场车辆路径问题 被引量:16
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作者 刘冉 江志斌 +1 位作者 耿娜 刘天堂 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第11期1539-1545,共7页
基于现代物流业发展的实际需要,提出半开放式多车场车辆路径问题,并建立了数学模型.由于半开放式多车场车辆路径问题具有NP-hard性质,为了有效求解,基于车辆路径问题中的经典路径构造算法和局域搜索算法,设计了求解所提出问题的节约算... 基于现代物流业发展的实际需要,提出半开放式多车场车辆路径问题,并建立了数学模型.由于半开放式多车场车辆路径问题具有NP-hard性质,为了有效求解,基于车辆路径问题中的经典路径构造算法和局域搜索算法,设计了求解所提出问题的节约算法、顺序插入算法和并行后悔插入算法.利用标准算例进行数值试验,分析了3种算法中的参数和所嵌入局域搜索方法对求解结果的影响,并对不同算法的求解结果进行了对比分析. 展开更多
关键词 车辆路径问题 多车场 半开放式 启发式算法 局域搜索
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学习型蚁群算法求解绿色多车场车辆路径问题 被引量:28
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作者 胡蓉 陈文博 +2 位作者 钱斌 郭宁 向凤红 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第9期2095-2108,共14页
针对我国城市中心区域路况较拥堵的实际情况,设计基于车辆行驶路段的速度计算方法,同时考虑车辆行驶距离、载重和速度因素,建立以最小化总油耗费用为目标的绿色多车场车辆路径问题模型,提出一种融合蚁群优化算法(Ant Colony Optimizatio... 针对我国城市中心区域路况较拥堵的实际情况,设计基于车辆行驶路段的速度计算方法,同时考虑车辆行驶距离、载重和速度因素,建立以最小化总油耗费用为目标的绿色多车场车辆路径问题模型,提出一种融合蚁群优化算法(Ant Colony Optimization,ACO)与知识模型的学习型蚁群优化算法(Learning Ant Colony Optimization,LACO)进行求解。为提高算法全局搜索性能和鲁棒性,设计由不同ACO参数组合和各参数组合选取概率组成的参数知识,用于每代调整ACO参数;为增强算法局部搜索能力,设计由各邻域操作贡献率组成的局部操作知识,用于每代确定各邻域操作的执行次数。通过在不同规模问题上的仿真实验和算法对比,验证所提LACO的有效性。 展开更多
关键词 学习型蚁群算法 绿色多车场 车辆路径问题 知识模型 邻域搜索
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考虑三维装箱约束的多车场车辆路径问题 被引量:13
10
作者 颜瑞 张群 胡睿 《管理工程学报》 CSSCI 北大核心 2016年第1期108-116,共9页
针对实际物流配送问题的特点,研究三维装箱约束车辆路径问题,首次建立考虑多车场的三维装箱约束车辆路径问题模型,并提出求解该问题的混合算法。混合算法采用遗传算法求解车辆路径问题,采用引导式局部搜索算法求解三维装箱问题。通过计... 针对实际物流配送问题的特点,研究三维装箱约束车辆路径问题,首次建立考虑多车场的三维装箱约束车辆路径问题模型,并提出求解该问题的混合算法。混合算法采用遗传算法求解车辆路径问题,采用引导式局部搜索算法求解三维装箱问题。通过计算标准算例检验算法性能,试验结果表明混合算法能够在较短时间内得到质量较高的近似最优解。通过数值仿真检验模型的可解性。 展开更多
关键词 车辆路径问题 多车场 三维装箱 遗传算法
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多约束下多车场车辆路径问题的蚁群算法研究 被引量:11
11
作者 陈美军 张志胜 史金飞 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第16期1939-1944,共6页
为节约物流配送费用,提出一类多约束条件下的多车场车辆路径问题。首先建立了在有客户优先级、路况影响、多车型、时间窗和容量等多约束条件下车辆路径问题的数学模型;然后提出了一种自适应的最大-最小蚁群算法,算法结合自适应方法和最... 为节约物流配送费用,提出一类多约束条件下的多车场车辆路径问题。首先建立了在有客户优先级、路况影响、多车型、时间窗和容量等多约束条件下车辆路径问题的数学模型;然后提出了一种自适应的最大-最小蚁群算法,算法结合自适应方法和最大-最小蚁群算法的优点,能适时地控制蚁群算法中的信息素更新过程,扩大搜索范围,避免基本蚁群算法易陷于早熟和"局部最优"以及求解速度慢的不足;最后通过一个实例与禁忌搜索算法进行了对比。实验结果表明:自适应的最大-最小蚁群算法在车辆数、路径长度、路径时间和计算速度方面具有优势。 展开更多
关键词 车辆路径问题 多车场 多约束 客户优先级 自适应的最大-最小蚁群算法
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沿途补货的多车场开放式车辆路径问题及蚁群算法 被引量:17
12
作者 李延晖 刘向 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2008年第3期557-562,共6页
针对大区域多仓库多需求点的物流配送系统,建立了基于沿途多点补货策略的开放式车辆路径问题模型,强化了区域之间物流资源的整合和配送路径的跨区域优化。根据该模型需货车沿途多次访问仓库补货的特点,提出了带补货控制因子的蚁群算法... 针对大区域多仓库多需求点的物流配送系统,建立了基于沿途多点补货策略的开放式车辆路径问题模型,强化了区域之间物流资源的整合和配送路径的跨区域优化。根据该模型需货车沿途多次访问仓库补货的特点,提出了带补货控制因子的蚁群算法。利用补货控制因子对仓库和需求点的区别赋权,控制了货车对仓库的访问时机和次数,从而解决了多仓库且车辆装载能力有限的开放式配送网络中货车沿途补货的问题。仿真试验表明了该算法的有效性和稳定性。 展开更多
关键词 沿途补货 多车场 开放式车辆路径问题 补货控制因子 蚁群算法
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多车场车辆路径问题的改进粒子群算法 被引量:8
13
作者 王铁君 邬开俊 《计算机工程与应用》 CSCD 2013年第2期5-8,共4页
多车场车辆路径问题是一类实用性很高的NP难解问题。针对标准粒子群算法易早熟、收敛速度慢的缺陷,提出了一种新的改进算法,该算法采用协同进化思想,同时在搜索陷入局部最优的情况下引入了模式搜索方法。针对多车场车辆路径问题构造了... 多车场车辆路径问题是一类实用性很高的NP难解问题。针对标准粒子群算法易早熟、收敛速度慢的缺陷,提出了一种新的改进算法,该算法采用协同进化思想,同时在搜索陷入局部最优的情况下引入了模式搜索方法。针对多车场车辆路径问题构造了一种新的粒子编码方法,建立了相应的数学模型,并介绍了该算法的详细实现过程。仿真结果通过和遗传算法和标准粒子群算法比较,表明该算法具有更好的寻优速度和寻优效率,从而证明了提出的算法用于优化多车场车辆路径问题是可行和有效的。 展开更多
关键词 车辆路径问题 多车场 模式搜索 粒子群优化 协同进化
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考虑供给商品价格的多车场车辆路径问题 被引量:6
14
作者 鲁建厦 洪欢蕾 陈青丰 《浙江工业大学学报》 CAS 北大核心 2016年第5期553-558,共6页
针对在烟草、石油和食品等生产配送行业,由于各地生产成本不同,导致商品由不同工厂所生产配送的补给价格存在差异,为了在车辆调度问题中综合考虑供给成本和运输成本,并使得总成本最小化,开展了考虑商品供给价格的多车场车辆路径问题研究... 针对在烟草、石油和食品等生产配送行业,由于各地生产成本不同,导致商品由不同工厂所生产配送的补给价格存在差异,为了在车辆调度问题中综合考虑供给成本和运输成本,并使得总成本最小化,开展了考虑商品供给价格的多车场车辆路径问题研究.建立了基于分布式生产销售系统考虑商品供给价格的多点配送车辆路径优化模型;为了求解优化模型,同时根据考虑供给价格的多车场车辆路径问题的性质和特征,构造出初始解,并结合8个邻域结构和局部搜索算法,设计了改进变邻域搜索算法;最后通过实例,验证了算法的有效性. 展开更多
关键词 供给价格 多车场车辆路径问题 变邻域搜索
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多车场带货物权重车辆路径问题邻域搜索算法 被引量:13
15
作者 王新玉 唐加福 邵帅 《系统工程学报》 CSCD 北大核心 2020年第6期806-823,837,共19页
带货物权重车辆路径规划问题(weighted vehicle routing problem,WVRP)将车辆载重和行驶距离引入目标函数,在生鲜食品和危险品运输以及应急物资配送中有重要意义.在WVRP的基础上,提出了多车场带货物权重车辆路径规划问题(multi-depot we... 带货物权重车辆路径规划问题(weighted vehicle routing problem,WVRP)将车辆载重和行驶距离引入目标函数,在生鲜食品和危险品运输以及应急物资配送中有重要意义.在WVRP的基础上,提出了多车场带货物权重车辆路径规划问题(multi-depot weighted vehicle routing problem,MDWVRP),建立了该问题的数学模型,设计了一种简单高效的多起点迭代式邻域搜索算法(multi-start iterated local search,MSILS).为避免搜索过程陷入局部最优,MSILS引入了扰动机制.基于33个公开标准案例对MSILS算法进行了测试.通过与已有文献中的方法进行比较,从求解质量,运行时间和稳定性等三个维度验证MSILS算法的优势. 展开更多
关键词 带货物权重车辆路径规划问题 生鲜配送 应急物流 邻域搜索
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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:4
16
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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多车场车辆路径问题及混合遗传算法 被引量:3
17
作者 党立伟 孙小明 《科学技术与工程》 北大核心 2012年第8期1816-1820,共5页
在多车场车辆路径问题中,综合考虑车辆的行驶路程和使用车辆的数量能有效降低配送成本,考虑了这两方面的因素建立了相应的数学模型,运用混合遗传算法进行了求解,并通过实例证明了模型和算法的有效性。
关键词 多车场 车辆路径问题 混合遗传算法 配送成本
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泰森多边形的离散蝙蝠算法求解多车场车辆路径问题 被引量:15
18
作者 戚远航 蔡延光 +2 位作者 蔡颢 黄何列 OLE Hejlesen 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第8期1142-1150,共9页
本文提出一种泰森多边形的离散蝙蝠算法求解多车场车辆路径问题(multi-depot vehicle routing problem,MDVRP).所提出算法以离散蝙蝠算法为核心,融入了一种基于多车场多车辆问题的编解码策略.所提出算法还使用基于泰森多边形的初始化策... 本文提出一种泰森多边形的离散蝙蝠算法求解多车场车辆路径问题(multi-depot vehicle routing problem,MDVRP).所提出算法以离散蝙蝠算法为核心,融入了一种基于多车场多车辆问题的编解码策略.所提出算法还使用基于泰森多边形的初始化策略加快算法的前期收敛速度,采用基于向量比较机制的适应度函数来控制算法收敛的方向,引入基于近邻策略和优先配送策略的局部搜索算法来提高算法的寻优能力.实验结果表明:在合理的时间耗费内,所提出的算法能有效地求解MDVRP,尤其是带配送距离约束的MDVRP;相对于对比算法,所提出的算法表现出较强的寻优能力和稳定性. 展开更多
关键词 泰森多边形 蝙蝠算法 多车场车辆路径问题 车辆路径
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动态预约模式下车辆路径规划的实用拓展问题研究 被引量:4
19
作者 巫锦铭 程光权 +3 位作者 刘忠 黄金才 王琦 罗志浩 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2018年第7期1621-1626,共6页
车辆路径规划问题(VRP)是一个具有现实意义的著名问题.本文提出了一个新颖且在生活中常见的VRP拓展问题,在该问题中客户有自己的道路网络,这些道路是车辆无法行驶的,而且和正常车辆行驶的道路网络共享几种常见的节点.在这种情况下,VRP... 车辆路径规划问题(VRP)是一个具有现实意义的著名问题.本文提出了一个新颖且在生活中常见的VRP拓展问题,在该问题中客户有自己的道路网络,这些道路是车辆无法行驶的,而且和正常车辆行驶的道路网络共享几种常见的节点.在这种情况下,VRP的任务就转化为一个依赖于车辆和客户方之间信息共享机制的协同运输问题.我们研究的核心目标是当上述情况发生或要满足某些客户的特殊需求时能为提供服务的公司及客户推荐一个最佳的路径规划.为此我们设计了一个改进型遗传算法,显著地优化了我们的实验结果.实验结果表明,本研究能对这个新颖的VRP拓展问题进行很好地求解. 展开更多
关键词 车辆路径规划问题(VRP) 预约模式 三分图匹配 改进型遗传算法
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车辆路径规划问题的逆向优化方法 被引量:4
20
作者 陈禹伊 陈璐 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第1期81-88,共8页
在电商物流的“最后一公里”配送中,经验丰富的驾驶员(专家)并不总是基于最短路径成本矩阵进行路径规划.对此,提出一种逆向优化方法,通过学习专家的过往路径决策,得到能够代表专家经验的成本矩阵,并应用于路径规划模型求解,使得专家经... 在电商物流的“最后一公里”配送中,经验丰富的驾驶员(专家)并不总是基于最短路径成本矩阵进行路径规划.对此,提出一种逆向优化方法,通过学习专家的过往路径决策,得到能够代表专家经验的成本矩阵,并应用于路径规划模型求解,使得专家经验能够融入决策算法中.利用机器学习中的乘性权重更新算法实现对专家经验的学习.随机算例和电商实际算例的实验结果证明了方法的有效性. 展开更多
关键词 逆向优化 车辆路径规划问题 成本矩阵 经验学习
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