改进迭代局部搜索算法在MMTVRP中的应用

发布时间：2018-05-14 14:52

  本文选题：迭代局部搜索 + 多行程　； 参考：《计算机工程与应用》2017年07期

【摘要】：为了解决运送不相容货物的带时间窗的多行程车辆路径问题,需要制定一个明确的路径规划来服务一组客户,以满足客户运送不相容的大宗货物的需求。车辆在工作日期间允许执行多个行程,目的就是最大限度地减少使用车辆的数量。通过创建巨网结构并采用辅助分割过程和改进的迭代局部搜索算法获得解决方案,在多个相关约束条件限制下,车辆实现了以最少的数量、最短的行程在规定的时间窗内送达货物,并从车队不同规模的角度分别介绍了采用多行程方式送货的优势。最后通过典型的带时间窗的车辆路径问题的实例分析表明,该算法在某些情况下可以使车队规模减半,从而最大程度上减少了运行成本。
[Abstract]:In order to solve the problem of multi-trip vehicle routing with time windows to transport incompatible cargo, a clear path planning is needed to serve a group of customers to meet the customer's demand for the delivery of incompatible bulk goods. Vehicles are allowed multiple trips during the working day to minimize the number of vehicles in use. By creating the giant network structure and adopting the auxiliary segmentation process and the improved iterative local search algorithm, the solution is obtained. Under the constraints of multiple related constraints, the number of vehicles is minimized. The shortest journey is delivered within the specified time window, and the advantages of multi-stroke delivery are introduced from different scale of the fleet. Finally, the analysis of a typical vehicle routing problem with time windows shows that the proposed algorithm can halve the fleet size in some cases and reduce the running cost to the greatest extent.
【作者单位】： 广东理工学院信息工程系;
【基金】：河南省科技攻关项目(No.142102210231)
【分类号】：U116.2;TP301.6

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本文编号：1888345