基于数据挖掘的VRPSD问题的研究与应用

在车辆路径问题中,由于配送过程中各种不确定状况的出现,使得随机VRP逐渐成为研究者关注的焦点。数据仓库和数据挖掘技术的出现,给解决随机VRP问题提供了技术支持。针对随机需求VRP问题构建了相应的数据库及数据挖掘模型,最后用启发式算法对给定数据用例进行了求解,取得良好的效果。

随机需求多车辆路径问题的重优化算法

针对随机需求的多车辆路径问题(MVRPSD),提出了一种简单有效的重优化新算法.该算法先用预优化策略给出一个预优化的单车辆路径,然后重复使用 rollout 算法对该路径进行进一步优化,将其划分为满足约束条件的多条子路径,不仅能满足实际需求,而且极大提高了优化性能.与现行方法对比实验结果表明,本算法可以对多车辆路径更为合理的优化,明显减少行驶费用,是求解随机需求的多车辆路径问题的一种有效算法.