多车场带时间窗车辆路径问题的改良自适应大邻域搜索算法

针对多车场带时间窗车辆路径问题(MDVRPTW),提出一种改良自适应大邻域搜索算法(IALNS)。首先,在构造初始解阶段改进一种路径分割算法;其次,在优化阶段利用设计的移除和修复启发式算子相互竞争择优选取算子,为各算子引入评分机制,采用轮盘赌方式选取启发式算子;同时,将迭代周期分段,动态调整各周期内的算子权重信息,有效避免算法陷入局部最优;最后,采取模拟退火机制作为解的接受准则。在Cordeau规范算例上进行实验,确定IALNS的相关参数,将所提算法求解结果与该领域其他代表性研究成果对比。实验结果表明,所提算法与变邻域搜索(VNS)算法的求解误差不超过0.8%,在某些算例上甚至更优;与多相位改进的蛙跳算法相比,算法的平均耗时减少12.8%,所提算法在绝大多数算例上运行时间更短。因此,验证了所提算法是求解MDVRPTW的有效算法。

求解带时间窗车辆路径问题的动态混合蚁群优化算法

为求解带时间窗车辆路径问题,针对传统蚂蚁遗传混合算法中参数静态设置、冗余迭代及收敛速度慢等缺点,提出一种动态混合蚁群优化算法(DHACO).该算法首先借助最大最小蚁群得到初始解,利用蚁群优化算法求解带时间窗车辆路径问题的基本可行解.然后采用遗传算法交叉和变异操作对局部解和全局最优解进行二次优化,从而得到最优解.最后利用蚂蚁遗传混合算法融合策略,动态交叉调用蚂蚁算法、遗传算法,根据云关联规则自适应控制蚁群算法参数.DHACO有效减少无效迭代次数,加快收敛速度.仿真结果表明,与其他相关的启发式算法相比,DHACO优于某些实例的已知最优解.

求解带时间窗车辆路径问题的改进粒子群算法

通过分析已有粒子群算法对有时间窗约束的车辆路径问题求解质量不高的原因,提出了一种基于粒子交换原理的整数粒子更新方法。采用构造的双层粒子进化算法分别对8个和20个任务点的有时间窗约束的车辆路径问题求解,数值实验结果表明算法的求解精度和耗时均优于已有算法。

基于Memetic算法的带时间窗车辆路径问题研究

提出一种模拟文化进化的Memetic算法求解带时间窗的车辆路径问题。设计了一种实数编码方案,将离散的问题转为连续优化问题。采用邻域搜索帮助具备一定学习能力的个体提高寻优速度;采用禁忌搜索帮助部分个体跳出局部最优点,增强全局寻优性能。实验结果表明,该算法可以更有效地求出优化解,是带时间窗车辆路径问题的一种有效求解算法。

带时间窗车辆路径问题的并行遗传算法

采用并行遗传算法研究了带时间窗限制的车辆路径问题。通过设计并行算法和交叉、变异等算子提高了算法的计算效率和性能。通过计算若干benchmark问题,验证了模型的有效性。

带时间窗车辆路径问题的混合改进型蚂蚁算法

带时间窗车辆路径问题(VRPTW)是VRP的一种重要扩展类型,在蚂蚁算法思想基础上,设计用于求解该问题的混合改进型算法并求解Solomon标准数据库中的大量实例。经过大量数据测试并与其他启发式算法所得结果进行比较,获得了较好的效果。

动态蚁群算法在带时间窗车辆路径问题中的应用

蚁群算法是近年来新出现的一种随机型搜索寻优算法。自从在旅行商等著名问题中得到富有成效的应用之后,已引起人们越来越多的关注和重视。将这种新型的生物优化思想扩展到物流管理中的带时间窗车辆路径问题,设计了一种动态蚁群算法,从数值计算上探索了这种新型蚁群算法的优化能力,获得了满意的效果。

一种求解带时间窗车辆路径问题的混合差分进化算法

对带时间窗的车辆路径问题进行研究,建立以最小化车辆数量和行驶路程为目标的多目标数学模型,提出一种结合改进差分进化算法和变邻域下降搜索的基于Pareto支配的混合差分进化算法。首先重新定义了个体的生成方式。其次,结合双种群策略和变邻域下降搜索技术来平衡算法的全局探索能力和局部开发能力,并在搜索过程中用随机个体替代种群中的重复个体,维持种群的多样性。然后引入Pareto支配的概念来评价个体的优劣性,并采用擂台法则构造非支配解集。最后对18个不同规模的Solomon算例的求解结果表明,算法在行驶路程和车辆数量上的求解质量比人工蜂群算法分别平均提高了2.04%和14.95%,且与已知最优解相比,在车辆数量的求解质量上平均提高了14.53%,验证了所提算法的有效性。

带时间窗车辆路径问题的分布式多agent蚁群算法

针对带时间窗车辆路径问题(VRPTW)算法在求解效率、求解复杂度、求解大规模问题方面存在的不足,提出一种改进的分布式多agent蚁群算法,以提高算法精度和速度为研究目的。本算法在传统蚁群算法的基础上,为提高算法精度,改进了状态转移规则,结合了邻域搜索算法;为提高算法速度,将本算法设计为分布式结构,利用多分布式agent系统实现了分布式求解VRPTW问题。针对国际标准算例设计了四个实验,结果表明,本算法在精度、速度、可靠性以及求解大规模问题方面具有明显优势。本研究为有效求解大规模、复杂VRPTW问题提供了一种新思路和可行的方法。

带时间窗车辆路径问题的最优解

带时间窗的车辆调度问题是物流配送系统的关键之关键,对它的研究越来越重视。本文将建立物流管理中的带时间窗车辆路径问题的模型,并得到此模型的最优解,有一定的实用意义。

基于改进遗传算法的带时间窗车辆路径问题研究

该文以最小化配送时间为目标,研究带时间窗的车辆路径问题,建立整数规划模型。为了加快遗传算法的收敛速度和寻优能力,提出一种改进遗法算法IGALS(Improved Genetic Algorithm with Local Search)。改进算法借用精英保留策略,采用点交叉和段交叉算子结合的交叉算子;提出路段允许延迟时间概念,并以此为依据使用局部搜索策略进一步提高解的质量。通过Solomon标准算例测试,验证了改进算法(IGALS)较简单遗传算法(GA)具有更好的全局寻优能力和更快的收敛速度。

求解带时间窗车辆路径问题的混合Memetic算法

为提高带时间窗车辆路径问题的求解精度和求解效率,设计了一种混合Memetic算法。采用基于时间窗升序排列的混合插入法构造初始种群,提高解质量的同时兼顾多样性,扩大搜索空间;任意选择组成父代种群,以维持搜索空间;运用简化的变邻域搜索进行局部开发,引入邻域半径减少策略提高开发效率,约束放松机制开放局部空间;以弧为对象,增加种群向当前最优解和全局最优解的后学习过程。实验结果表明,所提出的算法具有较好的寻优精度和稳定性,能搜索到更好的路径长度结果,更新了现有研究在最短路径长度的目标函数上的下限。

多车场带时间窗车辆路径问题的粒子群优化算法

针对粒子群算法解决多车场带时间窗车辆路径问题时产生不可行解较多的问题,设计了对不可行解根据个体极值进行调整的策略,优化不可行解的粒子群算法,并且引入变异算子,增强了粒子寻找最优解的能力.实验结果表明,该算法可以快速求得多车场带时间窗车辆路径问题的目前最优解,提高算法的精度,加快收敛速度,跳出局部最优.

开放式带时间窗车辆路径问题及变邻域搜索算法

针对配送服务中开放式带时间窗车辆路径问题,构建了最小化车辆行驶成本的集分割模型,并提出变邻域搜索算法进行求解。该算法包括抖动和邻域搜索两个阶段,其中,抖动阶段通过当前解与种群历史最优、与个体历史最优之间的路径重连来实现,邻域搜索阶段通过同一条路径内以及不同路径间的交换、插入、2-opt三个操作算子来实现。通过与已有文献进行对比,结果表明该算法在求解开放式带时间窗车辆路径问题时,能得到更高质量的解,而且算法的收敛性和稳定性均较好。由此验证了该算法的可行性和有效性。

基于Spark的改进蚁群算法对带时间窗车辆路径问题的求解

为应对大数据时代对带时间窗车辆路径问题(VRPTW)的实时求解要求,提出基于Spark平台的改进蚁群算法.在算法层面,利用改进的状态转移规则和轮盘赌选择机制构建初始解,结合k-opt邻域搜索进行路径构建优化,改进最大最小蚁群算法中的信息素更新策略;在实现层面,利用Spark提供的API对蚁群RDD进行操作,实现蚁群分布式并行求解.在标准算例Solomon benchmark和Gehring&Homberger benchmark的实验结果表明,该算法在大规模问题的求解精度和速度上有明显提升.

求解双目标带时间窗车辆路径问题的蚁群算法

针对运输网络为多重图的双目标带时间窗车辆路径问题设计了蚁群算法.首先,建立了多重图的双目标带时间窗车辆路径问题的数学模型,提出了针对该问题解的搜索空间构建方法,定义了一种综合考虑各优化目标、时间窗和信息素等启发信息的状态转移概率公式.为了对比说明该算法的有效性,同时设计基于NSGA-Ⅱ的多目标遗传算法.针对本文算例,对蚁群算法中的各参数进行了敏感性分析,根据分析结果设定算法参数,获得了算例的Pareto最优路径集,同时与NSGA-Ⅱ算法及相关文献算法针对运行时间、收敛性和群体多样性进行比较.结果显示,本文设计的蚁群算法在这3个指标上均明显优于NSGA-Ⅱ算法;在相同蚂蚁数量情况下,本文的算法在收敛性和群体多样性方面优于相关文献算法.

求解带时间窗车辆路径问题的混沌遗传算法

针对遗传算法随机性大、末成熟收敛等缺点,提出了将混沌搜索技术和遗传算法相耦合的混沌遗传算法来求解带时间窗的物流配送车辆路径问题(VRPTW)。该算法将混沌变量映射到优化变量的取值范围中,把得到的混沌变量进行编码生成初始种群,然后在遗传操作进行之后对优秀个体增加混沌扰动,促进种群的进化收敛速度,得到最优解。实例计算结果与其他算法比较表明,该算法在求解VRPTW问题时,搜索效率高,能以较快的速度收敛于全局最优解,为求解VRPTW问题提供了一种新方法。

带时间窗车辆路径问题的文化基因算法

针对物流配送中带时间窗的车辆路径问题(Vehicle Routing Problem with Time Windows,VRPTW),建立了数学模型,并设计了求解VRPTW的文化基因算法。种群搜索采用遗传算法的进化模式,局部搜索采用禁忌搜索机制,并结合可行邻域结构避免对不可行解的搜索,以提高搜索效率。与单纯的遗传算法和禁忌搜索算法进行对比实验,表明该算法是求解VRPTW的一种有效方法。

基于GA-ACO的带时间窗车辆路径问题研究

针对传统算法求解带时间窗的车辆路径问题时收敛速度慢、解的质量不高等缺点,借鉴其他改进混合算法的思路,提出了一种性能更优的求解VRPTW的混合算法。算法以改进蚁群算法为主体,插入遗传算法作为局部优化方法,在蚁群算法转移概率的改进中引入时间窗因素、节约距离因子,设置随机变量来优化算法的迭代过程,在信息素更新机制中,定义信息素为标量,构造信息素挥发因子的阶段函数,然后使用遗传算法中的交叉变异算子对蚁群算法得到的较优解进行下一步优化,达到加快算法收敛速度,提高解的质量的目的。仿真实验结果表明:对比相关文献的改进混合算法,该混合算法具有有效性与优越性。

带时间窗车辆路径问题的混合蚁群算法

为解决有时间窗的车辆路径问题,提出了一种基于进化规划和最大-最小蚁群算法相融合的混合蚁群算法,并与最大-最小蚁群算法作了比较.实验结果表明,混合蚁群算法可以快速有效求得带时间窗车辆路径问题的优化解,是求解带时间窗车辆路径问题的一个较好方案.