一类车辆路径问题建模及其时间惩罚系数研究

车辆路径问题(VRP)在数学及物流领域具有重要的理论价值与实践意义,属于典型的NP-Hard难题。在深人分析VRP的基础上,考虑实际企业运作车辆路径规划中存在的相吸、排斥以及时间约束现象,构建了更符合企业实际运作的VRP数学模型。借助蚁群算法探讨了时间惩罚系数与模型求解效果之间的关系,并用MATLAB编程仿真。算例实验结果表明:模型的求解效果与惩罚系数正相关,当时间惩罚系数大于1时,模型的求解效果基本保持不变,并且模型的求解结果随着惩罚系数的增大而趋于稳定。