改进自适应大邻域搜索算法及其在旅行商问题中的应用

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作者 敖弘瑞 张纪会 陈晟宗 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第6期1713-1718,共6页

为了克服自适应大邻域搜索算法(ALNS)在解决大规模旅行商问题时面临的初始温度设定困难及求解精度不足的问题,对传统ALNS进行了改进。首先,基于最近邻信息,提出了近邻移除算子和非近邻移除算子两种更具指向性的移除算子。前者负责区域... 为了克服自适应大邻域搜索算法(ALNS)在解决大规模旅行商问题时面临的初始温度设定困难及求解精度不足的问题,对传统ALNS进行了改进。首先,基于最近邻信息,提出了近邻移除算子和非近邻移除算子两种更具指向性的移除算子。前者负责区域性地移除解的部分,而后者则专注于单点移除,从而提高了搜索效率。其次,采用改进的RRT(record-to-record travel)接受准则替换了传统的Metropolis准则,这一改变不仅消除了对初始温度参数的需求,还增强了算法的通用性。最后在TSPLIB数据库中不同规模的多个测试算例上进行实验,并将结果与新型启发式算法进行比较,发现改进后的ALNS在求解精度和收敛速度方面均表现出色,并显示出处理大规模问题的潜力。 展开更多

关键词 改进自适应大邻域搜索算法 近邻算子 RRT接受准则 旅行商问题

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改进的引导式邻域搜索算法求解周期性车辆路径问题 被引量：3

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作者 姜贵山 江志斌 刘树军 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第9期1171-1175,共5页

在引导式邻域搜索算法静态惩罚策略的基础上,提出动态惩罚策略,设计改进的引导式邻域搜索算法,将其用于求解周期性车辆路径问题,采用标准算例进行数据实验,对动态与静态的惩罚策略进行对比.结果表明,采用改进的引导式邻域搜索算法求解... 在引导式邻域搜索算法静态惩罚策略的基础上,提出动态惩罚策略,设计改进的引导式邻域搜索算法,将其用于求解周期性车辆路径问题,采用标准算例进行数据实验,对动态与静态的惩罚策略进行对比.结果表明,采用改进的引导式邻域搜索算法求解周期性车辆路径问题可行有效. 展开更多

关键词 周期性车辆路径问题 改进引导式邻域搜索算法 动态惩罚策略

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多舱共配绿色车辆路径问题的改进变邻域搜索算法 被引量：3

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作者 肖友刚 曹健 +2 位作者 陈婉茹 张得志 李双艳 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期751-762,共12页

针对社区团购前置仓配送场景中“多中心、高时效、多品类、高排放”难题,本文提出多车场带时间窗的绿色多舱车车辆路径问题(MDMCG-VRPTW),构建混合整数线性规划模型,并设计改进的变邻域搜索算法(IVNS)实现求解.采用两阶段混合算法构造... 针对社区团购前置仓配送场景中“多中心、高时效、多品类、高排放”难题,本文提出多车场带时间窗的绿色多舱车车辆路径问题(MDMCG-VRPTW),构建混合整数线性规划模型,并设计改进的变邻域搜索算法(IVNS)实现求解.采用两阶段混合算法构造高质量初始解.提出均衡抖动策略以充分探索解空间,引入粒度机制以提升局部搜索阶段的寻优效率.标准算例测试结果验证了两阶段初始解构造算法和IVNS算法的有效性.仿真实验结果表明,模型与算法能够有效求解MDMCGVRPTW,且改进策略提高了算法的求解效率和全局搜索能力.最后,基于对配送策略和时效性的敏感性分析,为相关配送企业降本增效提供更多决策依据. 展开更多

关键词 多舱共配 绿色车辆路径 均衡抖动 粒度局部搜索 改进变邻域搜索算法

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基于改进原子轨道搜索算法的多工艺路线柔性作业车间问题研究

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作者 李佳蓉 晁永生 +1 位作者 李纯艳 袁逸萍 《机床与液压》 北大核心 2024年第1期42-50,共9页

针对多品种、小批量复杂产品在加工过程中忽略加工路线约束,导致调度方案中存在设备利用率低的问题,以完工时间最优为目标建立多工艺路线柔性作业车间数学模型。由于加入多约束后模型复杂度骤增,为有效求解该模型,提出一种改进原子轨道... 针对多品种、小批量复杂产品在加工过程中忽略加工路线约束,导致调度方案中存在设备利用率低的问题,以完工时间最优为目标建立多工艺路线柔性作业车间数学模型。由于加入多约束后模型复杂度骤增,为有效求解该模型,提出一种改进原子轨道搜索算法。改进算法采用一种三层编码方式进行编码和解码;在算法初始化候选解时均匀生成全局加工路线;搜索过程中为增强局部搜索融入自体交叉;为避免陷入局部最优引入变邻域变异;迭代过程中设计了变工序数精英保留策略,扩大了搜索空间。最后,通过某内燃机车生产车间实例对模型和算法进行求解分析,验证了模型的有效性和算法的优越性及适用性。 展开更多

关键词 改进原子轨道搜索算法 多工艺路线 柔性作业车间 自体交叉 变邻域变异

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改进的自适应大规模邻域搜索算法求解动态需求的混合车辆路径问题 被引量：27

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作者 南丽君 陈彦如 张宗成 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2021年第10期2926-2934,共9页

为了给物流企业在车辆配送方案制定上提供决策支持,针对电动物流车与燃油物流车混合配送的模式,研究了带时间窗的动态需求车辆路径问题,建立了以配送总成本最小化为目标的两阶段整数规划模型。针对模型特点,设计了改进的自适应大规模邻... 为了给物流企业在车辆配送方案制定上提供决策支持,针对电动物流车与燃油物流车混合配送的模式,研究了带时间窗的动态需求车辆路径问题,建立了以配送总成本最小化为目标的两阶段整数规划模型。针对模型特点,设计了改进的自适应大规模邻域搜索(improved adaptive large neighborhood search,IALNS)算法,提出新的删除、修复算子及动态阶段加速策略,分别针对大规模的静态算例与动态算例进行算法性能测试。结果表明,与无改进策略的IALNS(IALNS-ND)相比,静态问题中在相同的求解时间内75%的算例(12个算例中9个)IALNS得到的最小值和平均值优于IALNS-ND,动态问题中95%(60个算例中57个算例)的算例可以得到成本和时间均优于IALNS-ND的解;与三种算法——自适应大规模邻域搜索算法(ALNS)、大规模邻域搜索算法(LNS)以及变邻域搜索算法(VNS)相比,静态问题中所有算例IALNS获得的总成本的最小值和平均值均优于三个对比算法,动态问题中58%(60个算例中35个算例)的算例IALNS能够以少于三个对比算法1.5倍甚至10倍的时间获得更优的解。同时随着问题动态度的提高,IALNS的速度更快,质量更好,证明了该算法在求解时效性要求高的动态需求车辆路径问题的优越性。 展开更多

关键词 动态需求 电动车车辆路径问题 混合车队 改进的自适应大规模邻域搜索算法

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基于改进变邻域搜索的多隔室车辆路径优化算法 被引量：6

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作者 姚冠新 范雪茹 张冬梅 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2022年第9期2981-2997,共17页

为了研究多隔室车辆路径优化问题,建立最小化配送距离数学模型,提出一种改进变邻域搜索算法进行求解。基于变邻域搜索算法框架,设计了多起点寻优机制,运用扫描法构造初始解,设计了Shaking过程与全局扰动过程进行邻域解空间探索,提出还... 为了研究多隔室车辆路径优化问题,建立最小化配送距离数学模型,提出一种改进变邻域搜索算法进行求解。基于变邻域搜索算法框架,设计了多起点寻优机制,运用扫描法构造初始解,设计了Shaking过程与全局扰动过程进行邻域解空间探索,提出还原及再分配策略探寻解空间中不可行区域,结合贪婪算法和多种混合算子设计了Local Search过程的子路径内及子路径间搜索优化机制以展开局部搜索,应用最大迭代次数停止准则结束循环并保留最优解。通过改编算例的实验及对比分析表明,针对多隔室车辆路径优化问题特点设计的改进变邻域搜索算法能够在合适的时间内规划出更合理的配送路径,获得更稳定的高质量解,达到更明显的优化效果。 展开更多

关键词 改进变邻域搜索算法 多隔室车辆 车辆路径问题 变邻域搜索算法

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基于改进蚁群算法的外卖配送路径规划研究 被引量：4

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作者 唐传茵 章明理 +2 位作者 李静红 苑莹 卫美荣 《南京信息工程大学学报》 CAS 北大核心 2024年第2期145-154,共10页

从外卖配送员角度出发提出一种改进蚁群算法(Improved Ant Colony Optimization,IACO),在此基础上进行外卖配送路径规划研究.首先通过蚁群算法(Ant Colony Optimization,ACO)求解得到初始规划路径,然后通过大规模邻域搜索算法(Large Nei... 从外卖配送员角度出发提出一种改进蚁群算法(Improved Ant Colony Optimization,IACO),在此基础上进行外卖配送路径规划研究.首先通过蚁群算法(Ant Colony Optimization,ACO)求解得到初始规划路径,然后通过大规模邻域搜索算法(Large Neighborhood Search,LNS)优化初始规划路径,通过将ACO和LNS算法结合,提高求解质量.为了验证方法的有效性,对外卖配送过程进行仿真,并且选用不同订单数量场景进行对照分析.根据最优配送方案路线图和目标罚函数的最优值可以得出,IACO算法是有效的,且可以提高外卖配送员外卖配送的效率.IACO算法不但能够提升配送的智能化水平,还从外卖配送员的角度提出一种更为人性化的配送方法,支持网络互联外卖平台派送系统的可持续化发展. 展开更多

关键词 改进蚁群算法 大规模邻域搜索算法 外卖配送 配送方案

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变邻域模拟退火算法求解速度时变的VRPTW问题 被引量：23

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作者 张建同 丁烨 《运筹与管理》 CSSCI CSCD 北大核心 2019年第11期77-84,共8页

本文在经典的带时间窗的车辆路径问题(VRPTW)的基础上,考虑不同时间段车辆行驶速度不同的情况,研究速度时变的带时间窗车辆路径问题(TDVRPTW),使问题更具实际意义。本文用分段函数表示不同时间段下的车辆行驶速度,并解决了速度时变条件... 本文在经典的带时间窗的车辆路径问题(VRPTW)的基础上,考虑不同时间段车辆行驶速度不同的情况,研究速度时变的带时间窗车辆路径问题(TDVRPTW),使问题更具实际意义。本文用分段函数表示不同时间段下的车辆行驶速度,并解决了速度时变条件下行驶时间计算的问题。针对模拟退火算法(SA)在求解VRPTW问题时易陷入局部最优解,变邻域搜索算法(VNS)在求解VRPTW问题时收敛速度慢的问题,本文将模拟退火算法以一定概率接受非最优解的思想和变邻域搜索算法系统地改变当前解的邻域结构以拓展搜索范围的思想结合起来,提出了一种改进的算法--变邻域模拟退火算法(SAVN),使算法在退火过程中一陷入局部最优解就改变邻域结构,更换搜索范围,以此提升算法跳出局部最优解的能力,加快收敛速度。通过在仿真实验中将SAVN算法的求解结果与VNS算法、SA算法进行对比,验证了SAVN算法确实能显著提升算法跳出局部最优解的能力。 展开更多

关键词 速度时变 车辆路径优化 改进模拟退火算法 变邻域搜索算法

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基于改进多目标水母算法的低碳柔性作业车间调度方法 被引量：5

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作者 张亮 王妮娅 +1 位作者 毛剑琳 李睿祺 《机电工程》 CAS 北大核心 2023年第7期1086-1092,共7页

针对柔性作业车间调度问题中多个目标之间相互冲突、难以求解的问题,设计了一种基于Pareto和改进多目标水母搜索算法的柔性作业车间调度方法。首先,建立了以最小化最大完工时间、最小能耗以及最小机器总负荷为优化目标的车间调度模型;其... 针对柔性作业车间调度问题中多个目标之间相互冲突、难以求解的问题,设计了一种基于Pareto和改进多目标水母搜索算法的柔性作业车间调度方法。首先,建立了以最小化最大完工时间、最小能耗以及最小机器总负荷为优化目标的车间调度模型;其次,使用了一种基于完工时间和机器负荷均匀分布的初始化方式,有效地提升了初始种群的质量;考虑到连续水母算法在求解离散问题时存在效率低等问题,设计了离散水母算法,提出了基于Pareto等级的被动运动方式,进一步提高了搜索效率,引入了学习的概念引导种群向Pareto前沿移动;最后,为了验证多目标改进水母算法在求解柔性作业车间调度的有效性,与NSGAII算法进行了仿真实验对比。实验结果表明:利用该算法求解MK06算例完工时间为76、机器负荷为424、能耗为565.8支配的NSGAII的结果,解的质量整体较高。研究结果表明:采用均匀分布初始化方式以及学习型引导的离散化水母算法,其初始种群分布均匀、收敛速度快、解的质量高,具有较强的寻优能力,能够有效地处理多目标柔性作业车间调度问题。 展开更多

关键词 柔性作业车间调度问题 改进多目标水母搜索算法 变邻域搜索 学习型水母算法 Pareto 时间控制函数

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考虑交通拥堵的众包取送货低碳路径优化

10

作者 吴雪 胡大伟 王茵 《交通运输系统工程与信息》 北大核心 2025年第1期188-201,共14页

依据不同交通拥堵状况下的车辆行驶时间计算方法,考虑众包配送车辆路径-速度的联合优化,本文提出时间依赖型众包取送货问题(the Time-Dependent Crowdshipping Pickup and Delivery Problem,TDCPDP),构建混合整数规划模型。设计一类嵌... 依据不同交通拥堵状况下的车辆行驶时间计算方法,考虑众包配送车辆路径-速度的联合优化,本文提出时间依赖型众包取送货问题(the Time-Dependent Crowdshipping Pickup and Delivery Problem,TDCPDP),构建混合整数规划模型。设计一类嵌套自由流速度优化机制的改进自适应大邻域搜索算法(the Improved Adaptive Large Neighborhood Search,IALNS)求解模型,以集成路径和速度决策。该算法采用一类回溯寻优的新策略避免陷入局部最优,提出几种移除-修复算子充分探索解空间,引入算子选择的自适应机制提升搜索效率。算法有效性验证部分,对比本文算法与基于扰动的算法、蚁群算法、变邻域搜索算法和自适应大邻域搜索算法,表明IALNS算法的优越性。灵敏度分析表明,相对于车辆以恒定高速或恒定低速行驶,自由流速度优化机制在维持碳排放较低的情况下使配送成本分别降低了3.97%和20.91%;配送成本和碳排放对车辆绕行和众包车补偿价值较为敏感,当众包车辆旅行时间限制和众包车单位时间补偿成本保持在合理范围内时,众包配送的碳排放和成本均维持在较低水平。 展开更多

关键词 系统工程 路径优化 改进自适应大邻域搜索算法 众包配送 拥堵 碳排放 速度优化

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装备联合配送路径优化及算法分析 被引量：2

11

作者 康文锋 汤光明 孙怡峰 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2017年第24期147-153,共7页

针对传统的装备配送模式存在着分区复杂、物资无法共享以及配送路径优化不合理等问题,提出了装备联合配送的方式,综合考虑配送时间、部队服务满意度和配送成本的目标,构建带时间窗的联合配送路径优化模型。并针对模型,提出了一种自适应... 针对传统的装备配送模式存在着分区复杂、物资无法共享以及配送路径优化不合理等问题,提出了装备联合配送的方式,综合考虑配送时间、部队服务满意度和配送成本的目标,构建带时间窗的联合配送路径优化模型。并针对模型,提出了一种自适应改进遗传算法。该算法利用PFIH算法构建初始解,采用新颖的变异算子和自适应的交叉变异概率,利用relocate和2-opt进行中间解的优化,加快算法收敛。多目标权重处理采用RCA算法进行量化。最后实验证明该算法性能优良,求解高效,能够应用于军用装备联合配送的实际场景。 展开更多

关键词 联合配送 时间窗 自适应改进遗传算法 自适应交叉变异概率 邻域搜索算法

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考虑众包场景的电动车动态需求车辆路径问题 被引量：2

12

作者 杜千 南丽君 陈彦如 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2024年第7期2588-2607,共20页

针对企业自有车辆和社会车辆共同取送货的场景,以及国家节能环保的政策背景,考虑分时电价、部分充电、软时间窗、以及动态需求等因素,以最小化配送总成本为目标,建立考虑众包场景的电动车动态需求车辆路径问题(EDDVRP-CD)的两阶段整数... 针对企业自有车辆和社会车辆共同取送货的场景,以及国家节能环保的政策背景,考虑分时电价、部分充电、软时间窗、以及动态需求等因素,以最小化配送总成本为目标,建立考虑众包场景的电动车动态需求车辆路径问题(EDDVRP-CD)的两阶段整数规划模型。考虑动态需求的时效性,设计了启发式算法——改进的禁忌自适应大规模邻域搜索算法(IALNS-TS),增加了新的删除算子和修复算子,同时提出了加速策略。分别与两种算法——自适应大规模邻域搜索算法(ALNS)以及禁忌搜索算法(TS)进行对比,通过大量算例验证了IALNS-TS算法能够快速响应动态需求,并有效降低总配送费用。 展开更多

关键词 众包模式 分时电价 电动车车辆路径问题 动态需求 改进的禁忌自适应大规模邻域搜索算法

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带投资约束且p不确定的推广p-中位问题 被引量：2

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作者 蒋建林 李雪 +2 位作者 ASSANI Saeed 吴仆 王璨璨 《运筹学学报》 CSCD 北大核心 2013年第4期69-79,共11页

p-中位问题是设施选址中的一个经典模型,在交通、物流等领域有着广泛应用.在经典p-中位问题的基础上提出一种p不确定的推广p-中位问题,并且加上总投资约束,使得此推广模型更加实用.针对此推广模型,提出三种启发式算法:简单启发式算法、... p-中位问题是设施选址中的一个经典模型,在交通、物流等领域有着广泛应用.在经典p-中位问题的基础上提出一种p不确定的推广p-中位问题,并且加上总投资约束,使得此推广模型更加实用.针对此推广模型,提出三种启发式算法:简单启发式算法、变邻域搜索算法和改进的遗传算法.数值实验结果表明变邻域搜索算法和改进的遗传算法在求解此推广模型时是有效的. 展开更多

关键词 运筹学 设施选址 推广p-中位问题 变邻域搜索算法 改进遗传算法

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基于NRS-ISSA-SVM的砂土液化判别模型 被引量：11

14

作者 姜礼涛 周爱红 +3 位作者 袁颖 刘育林 宁志杰 牛建广 《地震工程学报》 CSCD 北大核心 2022年第3期570-578,共9页

针对砂土液化判别中影响因素与砂土状态间映射关系的不确定性及模糊性等问题,在邻域粗糙集(Neighborhood Rough Set,NRS)因素约简的基础上,利用多策略融合的改进麻雀搜索算法(Improved Sparrow Search Algorithm,ISSA)优化支持向量机(Su... 针对砂土液化判别中影响因素与砂土状态间映射关系的不确定性及模糊性等问题,在邻域粗糙集(Neighborhood Rough Set,NRS)因素约简的基础上,利用多策略融合的改进麻雀搜索算法(Improved Sparrow Search Algorithm,ISSA)优化支持向量机(Support Vector Machine,SVM)参数C和g,构建了SVM砂土液化判别模型。以吉林松原地区的42组实例作为总体样本集,其中35组作为训练集,另外7组作为测试集,利用邻域粗糙集对9个影响因素约简得到4个因素,然后输入ISSA-SVM模型进行预测,并进行了约简得到的因素敏感性分析。结果表明:因素约简剔除了冗余属性,降低了模型复杂度;ISSA算法具有极强的探索性、收敛性和局部逃逸能力;相比于其他模型,NRS-ISSA-SVM砂土液化判别模型精度更高,泛化能力更强;建议要判别砂土的液化状态,需要准确查明水位埋深、地震烈度、标准贯入击数,非液化土层厚度这4个因素,尤其是前三个因素。通过易获取的影响因素建立NRS-ISSA-SVM砂土液化判别模型,不仅可准确地判断该区域其余未知点的砂土状态,还可为其他类似问题提供参考借鉴。 展开更多

关键词 砂土液化 预测模型 支持向量机 邻域粗糙集 多策略融合的改进麻雀搜索算法

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