提出一种新的蚁群算法(Multiple Ant Colonies Algorithm based on Sweep Algorithm, SbMACA)用以求解车辆路径问题(Capacitated Vehicle Routing Problem, CVRP)。该方法同以往蚁群算法的不同之处主要体现在两个方面:第一,首次将扫描...提出一种新的蚁群算法(Multiple Ant Colonies Algorithm based on Sweep Algorithm, SbMACA)用以求解车辆路径问题(Capacitated Vehicle Routing Problem, CVRP)。该方法同以往蚁群算法的不同之处主要体现在两个方面:第一,首次将扫描算法应用于蚁群算法,通过对蚂蚁所构造的初始解中的不同子回路之间的点进行交换优化,该算法可以有效地改进初始解的质量;第二,提出并采用了一种新的多蚁群技术,各个蚁群分别进行各自的搜索,在各个蚁群均停滞后,对蚁群之间的信息素进行交换与更新,以利于蚁群跳离局部最优值。实验结果表明,SbMACA算法具有很强的搜索能力,求取各CVRP的Benchmark问题所得解的质量同最好解相比较而言,平均仅有 0.28%的差距,是求解车辆路径问题的一种十分有效的方法。展开更多
针对推式配送模式和小容销比客户,将多次配送决策与车辆调度决策进行集成,提出了小容销比客户库存路径问题(inventory routing problem for customers with small capacity sales ratio, IRPSC),并分析了该问题的复杂性.在此基础上,针...针对推式配送模式和小容销比客户,将多次配送决策与车辆调度决策进行集成,提出了小容销比客户库存路径问题(inventory routing problem for customers with small capacity sales ratio, IRPSC),并分析了该问题的复杂性.在此基础上,针对加油站配送需求,提出了带隔舱、多行程的IRPSC (IRPSC-MM).以运输成本、卸油成本、缺货成本之和最小为目标建立了数学规划模型.设计了融合模拟退火的混合变邻域搜索算法(HVNS),并针对问题特点设计了五个新的邻域结构.采用HVNS求解不同规模算例以及实例.结果表明,与CPLEX和其它算法相比, HVNS能够高效地求解IRPSC-MM;从解的质量和运算时间来看,HVNS能够有效解决实际问题.展开更多
文摘提出一种新的蚁群算法(Multiple Ant Colonies Algorithm based on Sweep Algorithm, SbMACA)用以求解车辆路径问题(Capacitated Vehicle Routing Problem, CVRP)。该方法同以往蚁群算法的不同之处主要体现在两个方面:第一,首次将扫描算法应用于蚁群算法,通过对蚂蚁所构造的初始解中的不同子回路之间的点进行交换优化,该算法可以有效地改进初始解的质量;第二,提出并采用了一种新的多蚁群技术,各个蚁群分别进行各自的搜索,在各个蚁群均停滞后,对蚁群之间的信息素进行交换与更新,以利于蚁群跳离局部最优值。实验结果表明,SbMACA算法具有很强的搜索能力,求取各CVRP的Benchmark问题所得解的质量同最好解相比较而言,平均仅有 0.28%的差距,是求解车辆路径问题的一种十分有效的方法。
文摘针对推式配送模式和小容销比客户,将多次配送决策与车辆调度决策进行集成,提出了小容销比客户库存路径问题(inventory routing problem for customers with small capacity sales ratio, IRPSC),并分析了该问题的复杂性.在此基础上,针对加油站配送需求,提出了带隔舱、多行程的IRPSC (IRPSC-MM).以运输成本、卸油成本、缺货成本之和最小为目标建立了数学规划模型.设计了融合模拟退火的混合变邻域搜索算法(HVNS),并针对问题特点设计了五个新的邻域结构.采用HVNS求解不同规模算例以及实例.结果表明,与CPLEX和其它算法相比, HVNS能够高效地求解IRPSC-MM;从解的质量和运算时间来看,HVNS能够有效解决实际问题.
