多目标同时取送货选址–路径问题的多起点变邻域搜索算法

为使同时取送货的选址–路径问题(LRPSPD)的总成本和各路径间最大长度差最小化,建立同时考虑车辆容量和行驶里程约束的LRPSPD双目标模型.采用多蚁群算法构造多个以信息素为关联的初始解,作为多目标变邻域搜索算法搜索的多个起点,构造四类邻域结构进行变邻域搜索,并根据最新获得的最优邻域解更新蚂蚁信息素,从而使蚁群算法产生的多个初始解间、以及初始解与变邻域搜索产生的解之间均存在正向影响关系.用该算法求得文献中4组共128个算例的近似Pareto解集,结果证明了最小化路径间最大长度差目标对于节点及需求分布不集中算例的重要意义.以绝对偏向最小化总成本的解与文献中仅最小化总成本的几种算法的算例结果进行比较,结果表明算法可在极短的运行时间里求得权衡各目标的Pareto解,并使最小总成本目标值具有竞争性.