在经典车辆路径问题(vehicle routing problem,VRP)的基础上增加了客户要求访问的时间窗约束,以车辆行驶路径最短和使用车辆数最小为目标,建立了不确定车辆数的多约束车辆路径问题(multi-constraint vehicle routing problem with varia...在经典车辆路径问题(vehicle routing problem,VRP)的基础上增加了客户要求访问的时间窗约束,以车辆行驶路径最短和使用车辆数最小为目标,建立了不确定车辆数的多约束车辆路径问题(multi-constraint vehicle routing problem with variable fleets,MVRP-VF)的数学模型。引入遗传算法的交叉操作以及大规模邻域搜索算法中的破坏算子和修复算子,重新定义了基本灰狼优化算法(grey wolf optimizer,GWO)的操作算子,优化了GWO的寻优机制,从而设计出用于求解MVRP-VF问题的混合灰狼优化算法(hybrid grey wolf optimizer,HGWO)。通过仿真实验与其他参考文献中的算法求解结果进行比较,验证了HGWO求解该类问题的有效性与可行性。展开更多
文章针对软硬时间窗共存装卸一体化车辆路径问题(vehicle routing problem with simultaneous delivery and pickup under coexistence of soft and hard time windows,VRPSDPCSHTW)建立了包含车辆固定出行成本、运输成本和惩罚成本的...文章针对软硬时间窗共存装卸一体化车辆路径问题(vehicle routing problem with simultaneous delivery and pickup under coexistence of soft and hard time windows,VRPSDPCSHTW)建立了包含车辆固定出行成本、运输成本和惩罚成本的数学模型,提出了一种混合离散粒子群优化算法。针对基本离散粒子群算法容易早熟收敛而陷入局部最优等问题,内嵌一种变邻域下降局域搜索方法,并在一定概率下执行以加强种群搜索能力,最后通过3个算例的仿真分析进行了算法验证。展开更多
文摘在经典车辆路径问题(vehicle routing problem,VRP)的基础上增加了客户要求访问的时间窗约束,以车辆行驶路径最短和使用车辆数最小为目标,建立了不确定车辆数的多约束车辆路径问题(multi-constraint vehicle routing problem with variable fleets,MVRP-VF)的数学模型。引入遗传算法的交叉操作以及大规模邻域搜索算法中的破坏算子和修复算子,重新定义了基本灰狼优化算法(grey wolf optimizer,GWO)的操作算子,优化了GWO的寻优机制,从而设计出用于求解MVRP-VF问题的混合灰狼优化算法(hybrid grey wolf optimizer,HGWO)。通过仿真实验与其他参考文献中的算法求解结果进行比较,验证了HGWO求解该类问题的有效性与可行性。
文摘文章针对软硬时间窗共存装卸一体化车辆路径问题(vehicle routing problem with simultaneous delivery and pickup under coexistence of soft and hard time windows,VRPSDPCSHTW)建立了包含车辆固定出行成本、运输成本和惩罚成本的数学模型,提出了一种混合离散粒子群优化算法。针对基本离散粒子群算法容易早熟收敛而陷入局部最优等问题,内嵌一种变邻域下降局域搜索方法,并在一定概率下执行以加强种群搜索能力,最后通过3个算例的仿真分析进行了算法验证。
