对车辆路径规划问题(V eh icle R ou ting P rob lem,VRP)领域的研究进行综述,根据目前的研究状况对该问题进行分类;分析该问题的图模型和数学模型两大类模型各自的优缺点;分四大类讨论求解该问题的算法:精确算法(exact a lgorithm),构...对车辆路径规划问题(V eh icle R ou ting P rob lem,VRP)领域的研究进行综述,根据目前的研究状况对该问题进行分类;分析该问题的图模型和数学模型两大类模型各自的优缺点;分四大类讨论求解该问题的算法:精确算法(exact a lgorithm),构造启发式算法(constructive heuristic a lgorithm),改进启发式算法(im prov ing heuristic a lgorithm),和亚启发式算法(m eta-heuristic a lgorithm),评述各类算法适用的问题求解阶段以及各自的优缺点;探讨国内在VRP领域的研究成果。在此基础上,对求解该问题的方法进一步的研究方向做了展望。展开更多
有时间窗的车辆路径问题(Vehicle Routing Problem With Time Windows,VRFFW)属于NP-Hard问题,严格的时间约束使VRPTW非常复杂。应用蚁群算法(Ant Colony Algorithm,ACA)思想来解决VRPTW。对已有蚁群算法解决车辆路径优化问题(VRP)的模...有时间窗的车辆路径问题(Vehicle Routing Problem With Time Windows,VRFFW)属于NP-Hard问题,严格的时间约束使VRPTW非常复杂。应用蚁群算法(Ant Colony Algorithm,ACA)思想来解决VRPTW。对已有蚁群算法解决车辆路径优化问题(VRP)的模型进行改进,对算法中相应的转移规则和轨迹更新规则进行了重新设定,改进了算法转移策略和信息素更新策略。给出了算法的实现步骤。通过算例分析,将计算结果与遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO)作了比较,对模型和算法的正确性、高效性、适用性进行了验证。实验结果表明,ACA可以快速、有效求得VRPTW的优化解,是求解VRPTW的一个较好方案。展开更多
文摘对车辆路径规划问题(V eh icle R ou ting P rob lem,VRP)领域的研究进行综述,根据目前的研究状况对该问题进行分类;分析该问题的图模型和数学模型两大类模型各自的优缺点;分四大类讨论求解该问题的算法:精确算法(exact a lgorithm),构造启发式算法(constructive heuristic a lgorithm),改进启发式算法(im prov ing heuristic a lgorithm),和亚启发式算法(m eta-heuristic a lgorithm),评述各类算法适用的问题求解阶段以及各自的优缺点;探讨国内在VRP领域的研究成果。在此基础上,对求解该问题的方法进一步的研究方向做了展望。
文摘有时间窗的车辆路径问题(Vehicle Routing Problem With Time Windows,VRFFW)属于NP-Hard问题,严格的时间约束使VRPTW非常复杂。应用蚁群算法(Ant Colony Algorithm,ACA)思想来解决VRPTW。对已有蚁群算法解决车辆路径优化问题(VRP)的模型进行改进,对算法中相应的转移规则和轨迹更新规则进行了重新设定,改进了算法转移策略和信息素更新策略。给出了算法的实现步骤。通过算例分析,将计算结果与遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO)作了比较,对模型和算法的正确性、高效性、适用性进行了验证。实验结果表明,ACA可以快速、有效求得VRPTW的优化解,是求解VRPTW的一个较好方案。
