针对实际运输中顾客对不同车型、同时集送货物的多样化需求,文章建立了异车型同时集送车辆路径模型(vehicle routing problem with heterogeneous fleet,simultaneouspickup and delivery,VRPHSPD),并构建了基于多属性标签的蚁群系统算...针对实际运输中顾客对不同车型、同时集送货物的多样化需求,文章建立了异车型同时集送车辆路径模型(vehicle routing problem with heterogeneous fleet,simultaneouspickup and delivery,VRPHSPD),并构建了基于多属性标签的蚁群系统算法(multi-label based ant colony system,MLACS)进行求解.该算法利用面向对象理念,分别对客户、车辆及其行驶路径构建多属性标签,首先用近邻法生成初始路径,再通过蚁群算法的搜索规则对客户和车辆标签进行匹配,从而得优化的结果.通过公开算例、实际应用案例的验证表明,MLACS算法能成功求解VRPHSPD问题,具有较高的求解质量、运算效率以及实际应用意义.展开更多
文摘针对实际运输中顾客对不同车型、同时集送货物的多样化需求,文章建立了异车型同时集送车辆路径模型(vehicle routing problem with heterogeneous fleet,simultaneouspickup and delivery,VRPHSPD),并构建了基于多属性标签的蚁群系统算法(multi-label based ant colony system,MLACS)进行求解.该算法利用面向对象理念,分别对客户、车辆及其行驶路径构建多属性标签,首先用近邻法生成初始路径,再通过蚁群算法的搜索规则对客户和车辆标签进行匹配,从而得优化的结果.通过公开算例、实际应用案例的验证表明,MLACS算法能成功求解VRPHSPD问题,具有较高的求解质量、运算效率以及实际应用意义.
