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：30

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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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融合DRL的改进遗传算法求解众包车辆-公共交通协同配送问题

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作者 冯睿锋 陈彦如 《计算机工程》 北大核心 2025年第10期357-368,共12页

针对农村地区配送场景,提出一种车辆路径问题的变体——众包车辆-公共交通协同配送问题(VRPOD-SL)。该问题对参与配送的公交车辆及其服务的物流客户进行选择,同时需选择参与配送的众包车辆,并对众包车辆的行驶路径等进行决策。考虑众包... 针对农村地区配送场景,提出一种车辆路径问题的变体——众包车辆-公共交通协同配送问题(VRPOD-SL)。该问题对参与配送的公交车辆及其服务的物流客户进行选择,同时需选择参与配送的众包车辆,并对众包车辆的行驶路径等进行决策。考虑众包车辆的起终点、服务范围和最大载重,以及公交车辆的载货空间限制和按固定路线行驶等特点,以最小化配送总成本为优化目标,构建VRPOD-SL的整数规划模型。由于公交车辆提供物流服务的客户选择决策,影响到众包车辆的服务客户选择,进而需要不断求解众包车辆路径问题,导致问题的计算复杂度较高,因此设计一种基于深度强化学习(DRL)的启发式算法,即融合了注意力模型的遗传算法(GA-AM)。该算法将遗传算法(GA)的全局搜索特性和注意力模型(AM)的并行决策能力相结合,能够有效减少VRPOD-SL的求解时间。同时设计局部搜索算法,进一步提高解决方案的质量。数值实验结果表明,所提出的GA-AM在求解性能方面明显优于Gurobi求解器、自适应大邻域搜索(ALNS)算法和变邻域搜索(VNS)算法。此外,研究结果也验证了众包车辆-公共交通协同配送模式的有效性。 展开更多

关键词 车辆路径问题 深度强化学习 改进遗传算法 众包车辆-公共交通协同配送 自适应大邻域搜索算法

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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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校车路径问题的改进迭代局部搜索算法

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作者 侯彦娥 党兰学 +1 位作者 孔云峰 谢毅 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2016年第11期3255-3260,共6页

针对考虑站点服务时间、学生最大乘车时间约束的校车路径问题(SBRP),提出一种改进迭代局部搜索(ILS)算法以提升求解质量。该算法使用大规模邻域搜索(LNS)算法作为扰动算子;在解的破坏过程中,设计一组解的破坏因子并赋予一定的选择概率,... 针对考虑站点服务时间、学生最大乘车时间约束的校车路径问题(SBRP),提出一种改进迭代局部搜索(ILS)算法以提升求解质量。该算法使用大规模邻域搜索(LNS)算法作为扰动算子;在解的破坏过程中,设计一组解的破坏因子并赋予一定的选择概率,每隔若干次迭代后根据解的质量自适应更改破坏因子的选择概率,进而调整解的破坏程度。为提升ILS解的多样性,算法采用了基于偏差系数的邻域解接受准则。在国际基准测试案例上进行了测试,测试结果表明在ILS算法中使用自适应调整破坏程度的LNS扰动比常规扰动和其他破坏扰动的求解质量有大幅提升;与蚁群算法的比较结果进一步验证了改进算法的有效性。 展开更多

关键词 校车路径问题 迭代局部搜索 大规模邻域搜索 自适应选择

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贯通运营下市域铁路与地铁列车开行方案协同优化 被引量：3

6

作者 彭其渊 刘思源 +3 位作者 江山 冯涛 陈垚 张永祥 《交通运输系统工程与信息》 北大核心 2025年第2期36-47,共12页

区域多制式轨道交通贯通运营下列车开行方案的协同优化对于提升线网的整体运输效率具有重要意义。本文建立贯通运营下市域铁路与地铁列车开行方案编制和客流分配一体化优化模型,以最小化乘客出行费用与企业运营费用之和为目标,考虑通过... 区域多制式轨道交通贯通运营下列车开行方案的协同优化对于提升线网的整体运输效率具有重要意义。本文建立贯通运营下市域铁路与地铁列车开行方案编制和客流分配一体化优化模型,以最小化乘客出行费用与企业运营费用之和为目标,考虑通过能力和列车载客能力、车底资源以及列车服务数量等实际约束,同时设计改进的自适应大规模邻域搜索算法进行求解,确定全线的列车开行交路,以及各交路上的列车开行频率、编组类型和停站方案,并验证算法在不同客流需求水平案例下的有效性。研究结果表明:相较于两阶段法,改进的自适应大规模邻域搜索算法能以平均234 s的计算时间得到满意解,目标函数值平均下降3.6%;与独立运营相比,贯通运营后,企业运营费用平均降低了11.3%,全线乘客和跨线乘客出行费用分别平均降低了3.9%和10.7%,跨线乘客换乘次数平均减少了18.7%,车底使用数量平均减少了14.4%;与站站停模式相比,市域铁路本线和贯通列车采用灵活停站的运营模式后,全线乘客出行费用平均降低了4.2%。本文提出的方法能够为市域铁路与地铁贯通运营开行方案编制提供辅助决策支持。 展开更多

关键词 城市交通 贯通运营 改进自适应大规模邻域搜索 列车开行方案 市域铁路 地铁

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基于跨邻域搜索的连续域蚁群优化算法 被引量：6

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作者 夏媛 李俊 周虎 《武汉科技大学学报》 CAS 北大核心 2019年第3期212-219,共8页

针对连续域蚁群算法寻优能力差、容易产生局部最优的问题,提出了一种基于跨邻域搜索的改进蚁群算法。首先,通过自适应种群划分方式计算可行解和不可行解群体;然后,针对不可行解群体利用自主选择学习算子选择对象进行学习,目的是不断扩... 针对连续域蚁群算法寻优能力差、容易产生局部最优的问题,提出了一种基于跨邻域搜索的改进蚁群算法。首先,通过自适应种群划分方式计算可行解和不可行解群体;然后,针对不可行解群体利用自主选择学习算子选择对象进行学习,目的是不断扩大种群规模,避免算法陷入局部极值点,继而对可行解群体采取全局跨邻域搜索的方式,引导蚂蚁向全局最优解靠近,加快收敛速度;最后,基于全局最优解采用局部跨邻域的方式引导蚂蚁在小范围内进行细致搜索,提高收敛精度。通过与其他连续域蚁群优化算法针对CEC2017测试函数在低维和高维情况下的实验对比,证明本文算法具有较好的寻优能力和稳定性,能有效避免陷入局部最优。 展开更多

关键词 蚁群优化 算法改进 连续域 跨邻域搜索 自适应种群划分 自主选择学习 收敛精度

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基于改进灰狼优化算法的柔性作业车间分批调度问题研究 被引量：3

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作者 黎增灿 丁林山 管在林 《现代制造工程》 CSCD 北大核心 2024年第4期13-25,共13页

针对以最小化最大完工时间为目标的柔性作业车间分批调度问题(Flexible Job shop Batch Scheduling Problem,FJBSP),提出了一种改进灰狼优化(Improved Grey Wolf Optimization,IGWO)算法,优化对象为工件的分批方案。首次将流体模型应用... 针对以最小化最大完工时间为目标的柔性作业车间分批调度问题(Flexible Job shop Batch Scheduling Problem,FJBSP),提出了一种改进灰狼优化(Improved Grey Wolf Optimization,IGWO)算法,优化对象为工件的分批方案。首次将流体模型应用于FJBSP的求解,提出了一种基于流体模型的解码方法,用于获得更好的子批调度方案;然后改进了狼群的等级制度,避免了算法过早收敛;其次设计了一种全新的适应可变长编码的交叉方法,深入交流2个个体之间的分批信息,增强了算法的搜索能力和稳定性;再次,提出了能够动态更新个体游走率的自适应灰狼游走策略,兼顾了算法的搜索质量和收敛速度;此外,对领头狼使用自适应邻域搜索动态调整每种工件选择各邻域的概率,提高算法的局部搜索能力;最后,设计了9个算例和3组实验,验证了所提出的IGWO算法的有效性和优越性。 展开更多

关键词 柔性作业车间分批调度问题 改进灰狼优化算法 流体模型 自适应邻域搜索

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改进天鹰算法求解时间依赖型车辆路径问题 被引量：1

9

作者 石小娟 赵兴方 +2 位作者 闫龙 唐源 赵慧敏 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第4期355-365,共11页

针对速度时变的时间依赖型车辆路径问题,分析时间依赖型路网的行程时间计算方法,提出了一种改进天鹰优化(improved Aquila optimizer,IAO)算法。设计了一种天鹰位置-顾客序列(Aquila-customer,A-C)编解码方式,结合天鹰狩猎的拓展勘探、... 针对速度时变的时间依赖型车辆路径问题,分析时间依赖型路网的行程时间计算方法,提出了一种改进天鹰优化(improved Aquila optimizer,IAO)算法。设计了一种天鹰位置-顾客序列(Aquila-customer,A-C)编解码方式,结合天鹰狩猎的拓展勘探、缩小勘探范围、扩大开发范围以及缩小开发范围四种搜捕猎物的方式,重新定义其智能寻优行为,引入自适应大规模邻域搜索策略,设计多种邻域破坏算子与修复算子,并在算法中加入劣解接受准则,提出循环启发式扰动机制与精英解扰动机制两种停滞扰动策略。Solomon基准算例对比实验以及基于Figliozzi测试算例与遗传算法、粒子群算法、蚁群算法的仿真对比实验均验证了IAO算法的优化性能,同时实际案例的实验结果充分证明了IAO算法在收敛速度与求解质量上的优越性,表明其具备求解时间依赖型车辆路径问题的应用价值。 展开更多

关键词 车辆路径问题 时间依赖 天鹰优化算法 自适应大规模邻域搜索

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需求不确定下卡车-无人机协同的路径优化研究 被引量：2

10

作者 陈兆芳 李文静 黄文翰 《铁道运输与经济》 北大核心 2025年第10期60-72,共13页

针对突发事件发生后,部分受灾点的应急物资需求呈现波动性,为提高应急物资配送效率,对需求不确定下的卡车-无人机协同的路径优化问题进行研究。首先,引入需求不确定水平参数,建立卡车与无人机协同配送的鲁棒路径优化模型;其次,提出一种... 针对突发事件发生后,部分受灾点的应急物资需求呈现波动性,为提高应急物资配送效率,对需求不确定下的卡车-无人机协同的路径优化问题进行研究。首先,引入需求不确定水平参数,建立卡车与无人机协同配送的鲁棒路径优化模型;其次,提出一种改进的自适应大规模邻域搜索算法(IALNS),通过设计多样化的删除与修复算子以增强解的多样性,同时通过模拟退火过程更新解,保证解的收敛性;然后,利用Solomon算例验证算法的有效性,并与传统的遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO)进行比较,GA、PSO与IALNS算法的平均GAP分别为15.18%,12.91%,验证了算法的可靠性;最后,对需求不确定水平参数、无人机载重以及续航里程进行灵敏度分析。实验结果表明,鲁棒优化模型和IALNS算法可以保证受灾点在需求波动下卡车-无人机路径的可行性。 展开更多

关键词 路径优化 卡车-无人机协同 需求不确定 自适应大规模邻域搜索算法

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考虑交通拥堵的众包取送货低碳路径优化

11

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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需求不确定下多周期农产品预冷设施选址-路径优化

12

作者 吴暖 谭力旗 杜剑 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第18期336-346,共11页

针对传统固定式冷库成本高、灵活性差等问题,结合农产品周期性变化和不确定需求的特点,提出了综合应用预冷车和移动冷库的协调预冷机制,构建了以预冷模式、车场选址、相关车辆的车型与数量及路径等因素为变量,以系统成本最低为目标的多... 针对传统固定式冷库成本高、灵活性差等问题,结合农产品周期性变化和不确定需求的特点,提出了综合应用预冷车和移动冷库的协调预冷机制,构建了以预冷模式、车场选址、相关车辆的车型与数量及路径等因素为变量,以系统成本最低为目标的多周期农产品预冷设施选址-路径优化模型。求解时,利用k-means聚类算法完成了车场选址及客户群划分,并设计混合自适应大规模邻域搜索遗传算法(HALNS-GA)完成了路径优化。通过算例验证了模型和算法的有效性;通过不同预冷机制下的成本对比和重要参数的灵敏度分析,验证了提出的预冷机制的经济性。该研究可为我国农村预冷服务的布局规划和路径提供参考。 展开更多

关键词 预冷设施 遗传算法 自适应大规模邻域搜索算法 选址-路径优化 不确定需求

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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：3

13

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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基于星间链路的天基遥感中继联合调度方法 被引量：1

14

作者 杨志玺 伍国华 +3 位作者 叶淦华 李献斌 刘思力 杨俊 《南京航空航天大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第6期1104-1113,共10页

通过星间链路(Inter satellite link,ISL)实现遥感卫星和中继卫星互联互通,能将天基遥感数据及时落地,缩短遥感反应时间,故对卫星遥感与中继联合调度问题进行研究。在对上述问题进行描述和分析的基础上,以最大化总的任务优先级为目标函... 通过星间链路(Inter satellite link,ISL)实现遥感卫星和中继卫星互联互通,能将天基遥感数据及时落地,缩短遥感反应时间,故对卫星遥感与中继联合调度问题进行研究。在对上述问题进行描述和分析的基础上,以最大化总的任务优先级为目标函数,以可见时间窗、服务时间窗口以及唯一性等为约束条件构建遥感与中继联合调度规划模型。本文设计了基于自适应大规模邻域搜索框架的联合调度优化算法(Adaptive large‑scale neighborhood search based joint scheduling algorithmⅡ,ALNS‑JS‑Ⅱ)。该算法利用任务分配算子将多星调度分解成多个单星并行调度子问题,利用自适应的方法对所有算子进行选择,整个算法实现了遥感调度和中继调度间有效交互。为了验证ALNS‑JS‑Ⅱ算法的有效性,与遥感中继高耦合的自适应大规模邻域索算法(Adaptive large neighborhood search based highly coupled joint scheduling algorithmⅠ,ALNS‑JS‑Ⅰ)及基于自适应大规模邻域搜索的遥感中继分两阶段独立调度算法(Two stage ALNS,Ts‑ALNS)等在多种任务场景下进行对比实验。实验结果表明,ALNS‑JS‑Ⅱ算法相比ALNS‑JS‑Ⅰ算法以及Ts‑ALNS算法在算法求解收益上分别提高4.58%和1.48%,在求解效率上增加20%~30%。ALNS‑JS‑Ⅱ算法对遥感与中继资源联合调度问题有更好的求解能力。 展开更多

关键词 遥感卫星 中继卫星 星间链路 联合调度 自适应大规模邻域搜索

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需求可拆分半开放式成品油二次配送问题

15

作者 王文嘉 车阿大 《系统工程学报》 CSCD 北大核心 2024年第6期853-867,共15页

研究了半开放式成品油二次配送问题,即油罐车在行驶过程中可以选择任意油库进行补货或者结束配送,且加油站的需求可以被拆分配送.在实际配送中,油耗成本不仅与行驶距离相关,也与货物重量相关.考虑了车辆载重引起的油耗成本,以最小化车... 研究了半开放式成品油二次配送问题,即油罐车在行驶过程中可以选择任意油库进行补货或者结束配送,且加油站的需求可以被拆分配送.在实际配送中,油耗成本不仅与行驶距离相关,也与货物重量相关.考虑了车辆载重引起的油耗成本,以最小化车辆固定使用成本和油耗成本为目标,建立了混合整数线性规划模型.提出了自适应大规模邻域搜索算法进行求解,结合问题的特性设计了多个移除/插入算子,采用改进的贪婪插入算法生成初始解,并设计了需求再分配策略和油库调整策略.使用SDVRP基准算例和某成品油公司的实际配送数据进行了数值实验,并与变邻域搜索算法、改进模拟退火算法和混合遗传算法进行了对比.计算结果表明,自适应大规模邻域搜索算法在求解质量和求解效率上均有一定的优势.此外,相比公司实际配送方案,提出的模型和算法能够显著降低配送成本. 展开更多

关键词 成品油二次配送 半开放式 需求可拆分 货物权重 自适应大规模邻域搜索

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考虑真实场景动态事件的动态取送货问题 被引量：5

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作者 孙宝凤 杨悦 +1 位作者 史俊妍 郑黎黎 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第8期1604-1612,1644,共10页

实时城市配送决策高度依赖于环境的变化,须及时处理配送系统中由各种动态事件带来的需求和环境变化.综合考虑新请求逐渐出现、旧请求修改或取消、交通拥堵状况和车辆抛锚4种动态事件对车辆路径规划和配送服务的影响,重新建立考虑实时场... 实时城市配送决策高度依赖于环境的变化,须及时处理配送系统中由各种动态事件带来的需求和环境变化.综合考虑新请求逐渐出现、旧请求修改或取消、交通拥堵状况和车辆抛锚4种动态事件对车辆路径规划和配送服务的影响,重新建立考虑实时场景多项动态事件的取送货(DPDP-MDE)动态车辆路径规划模型.设计动态算法框架求解该模型,给出调度时域内静态子问题执行规则和计算规则;针对具体静态子问题,采用构造型启发式算法生成初始可行解,分别采用禁忌搜索算法和自适应大规模邻域搜索算法2种智能优化算法,改善初始可行解质量;在更新路径规划方案时,运用未固定动态插入法,解决处于规划中的未固定请求和新请求同步处理问题.数值实验表明,所提出的模型及设计的动态算法框架能有效解决带时间窗的动态取送货问题(DPDP-TW). 展开更多

关键词 动态取送货问题 动态算法框架 构造型算法 禁忌搜索算法 自适应大规模邻域搜索算法

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混合优化算法求解同时送取货车辆路径问题 被引量：24

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作者 李珺 段钰蓉 +1 位作者 郝丽艳 张维维 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2022年第7期1623-1632,共10页

为了给各物流企业在车辆配送路径规划方面提供合理有效的决策支持,针对单配送中心的配送模式,研究带时间窗约束的同时送取货车辆路径问题(VRPSDPTW),建立以总配送成本最小化为目标的数学模型。根据模型的特征,提出基于模拟退火(SA)与自... 为了给各物流企业在车辆配送路径规划方面提供合理有效的决策支持,针对单配送中心的配送模式,研究带时间窗约束的同时送取货车辆路径问题(VRPSDPTW),建立以总配送成本最小化为目标的数学模型。根据模型的特征,提出基于模拟退火(SA)与自适应大规模邻域搜索(ALNS)相结合的混合优化算法(SA-ALNS)。采用基于时间与距离加权的插入启发式算法构造问题的初始解;引入多种删除、插入算子,以自适应选择策略进行路径优化,并通过反馈机制,逐渐调整各操作算子被选择的概率,使算法更倾向于选择寻优效果较好的算子;使用模拟退火机制的Metropolis准则控制解的更新。仿真实验中测试了56个大规模算例,对比了p-SA算法、DCS算法和VNS-BSTS等其他智能优化算法并进行统计分析,结果证明该算法在求解带时间窗约束的同时送取货车辆路径问题的可行性和优越性,研究成果极大丰富了车辆路径问题(VRP)的相关研究。 展开更多

关键词 车辆路径问题(VRP) 同时送取货 模拟退火算法(SA) 自适应大规模邻域搜索算法(ALNS) 时间窗

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随机需求订单可拆分的多目标车辆路径问题 被引量：7

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作者 张得志 何亦扬 龚浩翔 《铁道科学与工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第5期1323-1332,共10页

考虑现实中需求随机,司机的工作量和收入可能受线路长度影响,研究基于需求随机订单可拆分的多目标车辆路径问题,添加司机工作线路长度均衡为目标,这种考虑需求随机和线路均衡的双目标模型比原来的单目标模型更具有现实应用意义。此外订... 考虑现实中需求随机,司机的工作量和收入可能受线路长度影响,研究基于需求随机订单可拆分的多目标车辆路径问题,添加司机工作线路长度均衡为目标,这种考虑需求随机和线路均衡的双目标模型比原来的单目标模型更具有现实应用意义。此外订单可拆分可提高车辆装载率,降低配送费用。基于以上考虑,本文构造考虑随机需求订单可拆分的双目标车辆路径问题模型,提出订单拆分车辆配对服务策略。针对本文研究问题特点,设计大规模邻域自适应搜索算法进行仿真实验,并通过修订的Solomon算例验证模型和算法的有效性。 展开更多

关键词 随机需求 需求可拆分 大规模邻域自适应搜索算法 路径均衡

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基于密度聚类构建物流配送问题的毁灭移除算法

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作者 阳旺 何国超 吴雁 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2017年第8期2387-2394,共8页

研究多车型大规模物流配送问题,针对企业配送门店规模大且聚集的特点,在自适应大规模邻域搜索(ALNS)框架下提出一种新的邻域映射方式:基于密度聚类的毁灭移除算法。ALNS包含毁灭与重建两个阶段,通过不断对当前解进行破坏和重建得到更好... 研究多车型大规模物流配送问题,针对企业配送门店规模大且聚集的特点,在自适应大规模邻域搜索(ALNS)框架下提出一种新的邻域映射方式:基于密度聚类的毁灭移除算法。ALNS包含毁灭与重建两个阶段,通过不断对当前解进行破坏和重建得到更好解。在毁灭阶段,随机选择一条路线进行密度聚类得到簇集合,然后按簇对路线上的门店进行移除;重建阶段随机选择贪婪插入法或Regret-2插入法将移除的门店插入到合适的路线上得到新配送方案。通过国际基准测试案例验证了所提算法的有效性,与已有算法对比,基于密度聚类的毁灭移除算法的ALNS算法求解结果比案例已知最优解平均误差更低,求解质量更优;应用于实际场景中,该算法能在有限时间内求得较好的配送方案。 展开更多

关键词 新零售 车辆路径问题 固定车辆数的多车型车辆路径问题 毁灭与重建 密度聚类 自适应大规模邻域搜索

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装备联合配送路径优化及算法分析 被引量：2

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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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