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题名混合文化基因算法求解带容量约束的电动车辆路径问题
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作者
骆维
陈仕军
吴华伟
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机构
湖北文理学院湖北隆中实验室
湖北文理学院纯电动汽车动力系统设计与测试湖北省重点实验室
湖北文理学院数学与统计学院
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出处
《现代电子技术》
北大核心
2025年第7期177-186,共10页
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基金
国家自然科学基金项目(71501064)
襄阳市科技计划湖北隆中实验室专项资助研究(2024KF⁃22)
+1 种基金
湖北文理学院科研能力培育基金科技创新团队项目(2020kypytd006)
湖北文理学院研究生创新计划项目(YCX202421)。
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文摘
针对带容量约束的电动车辆路径问题(CEVRP),以最小化总行驶里程为优化目标,提出一种混合文化基因求解算法。将原问题分解为两个子问题,即带容量约束的车辆路径问题和固定路径下的车辆充电问题。针对该问题设计双层解码,上层解码采用分割算法获得满足容量约束的路径,下层采用移除启发式算法获得可行的充电路径。首先,利用k最近邻算法获得多样性的编码个体,再采用双层解码获得优良初始种群;然后,对种群执行变邻域搜索改进个体的解质量;接着,使用精英保留策略对精英个体继续采用三种局部强化策略,对带容量约束的车辆路径进行局部搜索,对车辆路径中的充电站和客户点进行优化调整;最后,采用两种选择操作并使用顺序交叉在不同解之间共享信息。实验部分采用国际竞赛中的CEVRP测试数据集,将所提算法与对比算法进行比较,实验结果表明,所提算法在中小规模实例上优于对比算法,在大规模实例上也能得到满意解,并且具有良好的稳定性。
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关键词
电动车辆路径问题
混合文化基因算法
k最近邻
变邻域搜索
局部搜索
精英保留策略
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Keywords
electric vehicle routing problem
HMA
kNN
VNS
local search
elite retention strategy
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分类号
TN919-34
[电子电信—通信与信息系统]
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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