为了满足供应链物流的不同需求,考虑多种车型、车辆容量、车辆油耗、车辆最大配送距离等约束条件,以最小油耗、最短配送距离为目标,建立多车型供应链物流运输调度模型(Multi-Type Vehicle Routing Problem in Supply Chain,MTVRPSC),并...为了满足供应链物流的不同需求,考虑多种车型、车辆容量、车辆油耗、车辆最大配送距离等约束条件,以最小油耗、最短配送距离为目标,建立多车型供应链物流运输调度模型(Multi-Type Vehicle Routing Problem in Supply Chain,MTVRPSC),并提出一种混沌烟花算法求解该模型。该算法以烟花算法为核心,提出一种编解码策略实现连续空间到MTVRPSC离散空间的映射,重新定义算法的适应度函数、适应度值和适应度的比较方法,并采用混沌初始化策略和混沌搜索策略来增强算法收敛效果。实验结果表明,所提出的算法在求解MTVRPSC时具有较强的寻优能力和稳定性。展开更多
文摘为了满足供应链物流的不同需求,考虑多种车型、车辆容量、车辆油耗、车辆最大配送距离等约束条件,以最小油耗、最短配送距离为目标,建立多车型供应链物流运输调度模型(Multi-Type Vehicle Routing Problem in Supply Chain,MTVRPSC),并提出一种混沌烟花算法求解该模型。该算法以烟花算法为核心,提出一种编解码策略实现连续空间到MTVRPSC离散空间的映射,重新定义算法的适应度函数、适应度值和适应度的比较方法,并采用混沌初始化策略和混沌搜索策略来增强算法收敛效果。实验结果表明,所提出的算法在求解MTVRPSC时具有较强的寻优能力和稳定性。
