时变路网下带混合时间窗的车辆路径问题

TP182; 针对时变路网下带混合时间窗的车辆路径问题,综合考虑多中心联合配送、混合时间窗、车辆行驶速度连续变化及车辆行驶速度、载重量对油耗的影响,以车辆派遣成本、油耗成本及时间窗惩罚成本之和最小为目标建立优化模型,并设计自适应遗传-大邻域搜索算法对其进行求解.该算法采用自适应交叉、变异以加快种群寻优速度,并引入时差插入法改进交叉算子和变异算子,嵌入移除算子和插入算子对可行解进行摧毁和重建以增加种群的多样性.通过多组算例验证算法的有效性,并分析了混合时间窗客户的比例变化及车辆行驶速度变化对车辆调度方案的影响,结果表明自适应遗传-大邻域搜索算法较基本算法有着更好的求解性能.该研究成果可丰富车辆路...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Published in计算机工程与应用 Vol. 58; no. 16; pp. 292 - 302
Main Authors 范厚明, 孙秀娜, 张跃光, 任晓雪, 田攀俊
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 大连海事大学 交通运输工程学院,辽宁 大连 116026 2022
Subjects
时变路网
自适应遗传-大邻域搜索算法
混合时间窗
多中心车辆路径问题
Online AccessGet full text
ISSN1002-8331
DOI10.3778/j.issn.1002-8331.2107-0463

Cover

More Information
Summary:TP182; 针对时变路网下带混合时间窗的车辆路径问题,综合考虑多中心联合配送、混合时间窗、车辆行驶速度连续变化及车辆行驶速度、载重量对油耗的影响,以车辆派遣成本、油耗成本及时间窗惩罚成本之和最小为目标建立优化模型,并设计自适应遗传-大邻域搜索算法对其进行求解.该算法采用自适应交叉、变异以加快种群寻优速度,并引入时差插入法改进交叉算子和变异算子,嵌入移除算子和插入算子对可行解进行摧毁和重建以增加种群的多样性.通过多组算例验证算法的有效性,并分析了混合时间窗客户的比例变化及车辆行驶速度变化对车辆调度方案的影响,结果表明自适应遗传-大邻域搜索算法较基本算法有着更好的求解性能.该研究成果可丰富车辆路径问题的相关研究,为物流企业优化决策配送方案提供理论依据.
ISSN:1002-8331
DOI:10.3778/j.issn.1002-8331.2107-0463