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定位-车辆路径问题的两阶段混合启发式算法 被引量:5
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作者 王雪峰 孙小明 +1 位作者 郑柯威 杨芳 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第9期1529-1535,共7页
定位-车辆路径问题(LRP)集成了设施定位分配和车辆路径决策,属于NP-hard难题.为有效求解实际大规模的具有设施容量约束和车辆容量约束的LRP问题,设计了基于禁忌搜索及双种群蚁群算法的两阶段混合启发式算法.算法第1阶段采用禁忌搜索算... 定位-车辆路径问题(LRP)集成了设施定位分配和车辆路径决策,属于NP-hard难题.为有效求解实际大规模的具有设施容量约束和车辆容量约束的LRP问题,设计了基于禁忌搜索及双种群蚁群算法的两阶段混合启发式算法.算法第1阶段采用禁忌搜索算法确定设施定位及客户分配,算法第2阶段采用双种群蚁群算法优化车辆路径,蚁群间的通信与协调通过信息素共享来实现.通过仿真试验并与其他启发式算法进行对比,结果表明,该算法是可行和有效的. 展开更多
关键词 定位-车辆路径问题 混合启发式算法 禁忌搜索算法 蚁群算法 双种群
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