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求解异构带容量车辆路径问题的带有注意力协作机制的分层解码器模型: 1; 作者郑明杰曹霑懋《计算机工程与科学》北大核心 2025年第9期1669-1678,共10页; 现有求解带容量车辆路径问题(CVRP)的深度强化学习(DRL)方法主要用于处理同构车队,即车队都具有相同容量。然而,在面对更贴近现实的异构车队时,现有的DRL方法效果不佳。以最小化路径长度为目标,提出一种新型的DRL模型,用于求解具有不同... 展开更多; 关键词异构带容量的车辆路径问题分层解码器模型路由分配解码器序列构建解码器注意力协作机制; 在线阅读下载PDF 职称材料

自适应混合蚁群算法求解带容量约束车辆路径问题被引量：2: 2; 作者辜勇刘迪《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第12期1686-1695,1704,共11页; 针对带容量约束车辆路径问题(capacitated vehicle routing problem,CVRP),提出了一种自适应混合蚁群算法.由蚁群算法生成子回路,为增强跳出局部最优能力,在蚁群算法的状态转移规则和信息素更新规则中引入了自适应机制.基于子回路组合,... 展开更多; 关键词带容量约束车辆路径问题子回路组合近似解可行化自适应混合蚁群算法灵敏度分析; 在线阅读下载PDF 职称材料

自适应大邻域搜索的人工蜂群算法求解带容量约束车辆路径问题被引量：17: 3; 作者夏小云庄鹤林 +2 位作者杨火根向毅陈泽丰《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2022年第11期3545-3557,共13页; 为解决带容量约束的车辆路径问题(CVRP)求解时收敛能力与探索能力不足、耗时长等问题,提出一种基于大邻域搜索的人工蜂群优化算法。设计了5个移除算子和2个插入算子,采用算子区别应用机制、仔细侦查蜂机制、更新策略宽松机制优化算法。... 展开更多; 关键词带容量约束车辆路径问题人工蜂群算法自适应大邻域搜索算子区别应用机制宽松更新策略; 在线阅读下载PDF 职称材料

求解随机旅行时间的C-VRP问题的混合遗传算法被引量：15: 4; 作者李锋魏莹《系统管理学报》 CSSCI 2014年第6期819-825,831,共8页; 现实中,行驶在道路上的车辆由于车流量等因素导致车辆通过时间随着时间的变化而波动较大。因此,标准车辆路径问题中关于车辆在道路上的行驶速度或通过时间恒定的假设前提通常不能得到满足。以标准的带容量约束的车辆路径问题为基准,研... 展开更多; 关键词带容量约束的车辆路径问题随机旅行时间遗传算法模拟退火多目标; 在线阅读下载PDF 职称材料

一种求解CVRP的动态图转换模型被引量：2: 5; 作者王扬陈智斌《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2023年第5期859-868,共10页; 带容量的车辆路径问题是组合最优化问题中的经典问题,多年以来一直被反复研究。最近,Transformer已经成为解决车辆路径问题的主流深度学习架构。然而,由于一个实例在模型不同构造步骤中会发生改变,相应的节点特征也需要更新,传统位置编... 展开更多; 关键词带容量的车辆路径问题动态图转换模型动态位置编码深度强化学习图神经网络组合最优化问题; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名求解异构带容量车辆路径问题的带有注意力协作机制的分层解码器模型: 1; 作者郑明杰曹霑懋; 机构华南师范大学计算机学院; 出处《计算机工程与科学》北大核心 2025年第9期1669-1678,共10页; 文摘现有求解带容量车辆路径问题(CVRP)的深度强化学习(DRL)方法主要用于处理同构车队,即车队都具有相同容量。然而,在面对更贴近现实的异构车队时,现有的DRL方法效果不佳。以最小化路径长度为目标,提出一种新型的DRL模型,用于求解具有不同容量约束的异构带容量车辆路径问题(HCVRP)。具体来说,提出一种由2类解码器构成的分层解码器模型(HDM):路由分配解码器(RAD)和序列构建解码器(SCD)。RAD将节点分配给合适的车辆以形成若干的组,SCD则对组内的节点顺序进行构建,以最小化总路径长度。此外,还设计了一种注意力协作机制(ACM),旨在促进SCD之间的信息共享,以优化各组节点顺序,从而提高整体解决方案的质量。实验结果表明,HDM模型超越了现有的最先进的深度学习方法,能够在合理的时间内提供与传统优化求解器相当的解决方案。; 关键词异构带容量的车辆路径问题分层解码器模型路由分配解码器序列构建解码器注意力协作机制; Keywords heterogeneous capacitated vehicle routing problem hierarchical decoder model routing allocation decoder sequence construction decoder attention collaboration mechanism; 分类号 TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名自适应混合蚁群算法求解带容量约束车辆路径问题被引量：2: 2; 作者辜勇刘迪; 机构武汉理工大学交通与物流工程学院; 出处《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第12期1686-1695,1704,共11页; 基金国家重点研发计划项目(2021YFB2601605)。; 文摘针对带容量约束车辆路径问题(capacitated vehicle routing problem,CVRP),提出了一种自适应混合蚁群算法.由蚁群算法生成子回路,为增强跳出局部最优能力,在蚁群算法的状态转移规则和信息素更新规则中引入了自适应机制.基于子回路组合,由遗传算法构造近似解,根据问题编码特性设计了适应度函数和遗传算子,提高了构造效率,并采用Clark和Wright节约算法将近似解修复成可行解.采用扫描法和2-opt局部优化方法提高可行解的质量.标准算例的实验结果表明,该算法在求解CVRP问题上具有良好的寻优精度和寻优效率.灵敏度分析结果表明蚂蚁数量对算法性能具有显著影响.; 关键词带容量约束车辆路径问题子回路组合近似解可行化自适应混合蚁群算法灵敏度分析; Keywords capacitated vehicle routing problem subroute combining approximate solution feasibilizing adaptive hybrid ant colony optimization sensitivity analysis; 分类号 TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名自适应大邻域搜索的人工蜂群算法求解带容量约束车辆路径问题被引量：17: 3; 作者夏小云庄鹤林杨火根向毅陈泽丰; 机构嘉兴学院信息科学与工程学院江西理工大学理学院华南理工大学软件学院中山大学人工智能学院; 出处《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2022年第11期3545-3557,共13页; 基金浙江省公益技术应用研究计划资助项目(LGG19F030010) 国家自然科学基金资助资助项目(61703183,61773410,61906069,12161043) 江西省自然科学基金资助项目(20192BAB201007)。; 文摘为解决带容量约束的车辆路径问题(CVRP)求解时收敛能力与探索能力不足、耗时长等问题,提出一种基于大邻域搜索的人工蜂群优化算法。设计了5个移除算子和2个插入算子,采用算子区别应用机制、仔细侦查蜂机制、更新策略宽松机制优化算法。所提算法能够快速搜索到可接受解,在实验数据集上能收敛到大部分已知最优解,并更新了4个已知最优精准解。实验结果表明,3种优化策略均能有效提升算法效率,算法具有较好的综合性能。; 关键词带容量约束车辆路径问题人工蜂群算法自适应大邻域搜索算子区别应用机制宽松更新策略; Keywords capacitated vehicle routing problem artificial bee colony algorithm adaptive large neighborhood search distinct operator-using strategy loose update strategy; 分类号 TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名求解随机旅行时间的C-VRP问题的混合遗传算法被引量：15: 4; 作者李锋魏莹; 机构华南理工大学工商管理学院暨南大学企业管理系; 出处《系统管理学报》 CSSCI 2014年第6期819-825,831,共8页; 基金国家自然科学基金资助项目(71171085 71101063) +1 种基金教育部留学回国人员科研启动基金资助项目; 文摘现实中,行驶在道路上的车辆由于车流量等因素导致车辆通过时间随着时间的变化而波动较大。因此,标准车辆路径问题中关于车辆在道路上的行驶速度或通过时间恒定的假设前提通常不能得到满足。以标准的带容量约束的车辆路径问题为基准,研究当道路的通过时间随着时间的变化而变化,并综合考虑行驶距离、行驶时间等多项目标下车队的最佳路线安排。为了求解所提出的扩展问题,设计了一个模拟退火与遗传算法相结合的多目标混合遗传算法,用于计算得到研究问题的最优Pareto集合。通过对多个基准问题的算法测试,验证了算法的有效性。; 关键词带容量约束的车辆路径问题随机旅行时间遗传算法模拟退火多目标; Keywords capacitated vehicle routing problem stochastic travel time genetic algorithm~ simulatedannealing multi-objective decision-making; 分类号 F18 [经济管理—世界经济]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种求解CVRP的动态图转换模型被引量：2: 5; 作者王扬陈智斌; 机构昆明理工大学理学院; 出处《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2023年第5期859-868,共10页; 基金国家自然科学基金(11761042)。; 文摘带容量的车辆路径问题是组合最优化问题中的经典问题,多年以来一直被反复研究。最近,Transformer已经成为解决车辆路径问题的主流深度学习架构。然而,由于一个实例在模型不同构造步骤中会发生改变,相应的节点特征也需要更新,传统位置编码方法不适用于提取动态优化问题的位置信息。因此,现有方法在提高学习效率方面效果较差。以最小化路径长度为目标,提出一种动态图转换模型(DGTM)和动态位置编码(DPE)方法,并使用一种双重损失REINFORCE算法训练DGTM模型。此外,强化学习、图神经网络和Transformer架构相结合,提高了模型的训练效率,增强了神经网络对带约束路径问题信息的表征能力。实验结果表明,DGTM模型在此问题上的优化效果超越了目前基于深度强化学习的方法和部分传统算法,整体性能优于专业求解器的,且具有较好的泛化性能,为求解图上组合最优化问题提供了一种有效方法。; 关键词带容量的车辆路径问题动态图转换模型动态位置编码深度强化学习图神经网络组合最优化问题; Keywords capacitated vehicle routing problem(CVRP) dynamic graph transformer model(DGTM) dynamic positional encoding(DPE) deep reinforcement learning(DRL) graph neural networks(GNNs) combinatorial optimization(CO); 分类号 TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	求解异构带容量车辆路径问题的带有注意力协作机制的分层解码器模型	郑明杰曹霑懋	《计算机工程与科学》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	自适应混合蚁群算法求解带容量约束车辆路径问题	辜勇刘迪	《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心	2023	2	在线阅读下载PDF 职称材料
3	自适应大邻域搜索的人工蜂群算法求解带容量约束车辆路径问题	夏小云庄鹤林杨火根向毅陈泽丰	《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心	2022	17	在线阅读下载PDF 职称材料
4	求解随机旅行时间的C-VRP问题的混合遗传算法	李锋魏莹	《系统管理学报》 CSSCI	2014	15	在线阅读下载PDF 职称材料
5	一种求解CVRP的动态图转换模型	王扬陈智斌	《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心	2023	2	在线阅读下载PDF 职称材料