基于标签算法的异车型混合集送多属性车辆路径问题研究

发布时间：2017-08-25 15:37

  本文关键词：基于标签算法的异车型混合集送多属性车辆路径问题研究

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【摘要】：文章对异车型混合集送的辆路径问题(Vehicle Routing Problem with heterogeneous fleet,backhaul and mixed-load,VRPHBM)进行研究,提出了一种基于多属性标签的蚁群系统算法(Multi-Label based Ant Colony System简称MLACS)。该算法利用面向对象理念,分别对客户、车辆及其行驶路径构建多属性标签,再通过蚁群算法的搜索规则对客户和车辆标签进行匹配,从而得出满意的车辆行驶路径。通过Solomon标准及其扩展算例和实际案例的验证表明,MLACS具有快速、灵活和稳定等特点,能够很好地解决VRPTW、VRPHBM以及多限制条件的实际应用问题。与本文列出的研究同类型问题文献的其他几种算法相比,MLACS算法在运算时间以及计算结果上明显具有优势,是求解该类问题的有效算法。
【作者单位】： 中山大学管理学院;湖北经济学院;
【关键词】： 车辆路径问题 多属性车辆路径问题 标签蚁群算法 异车型混合集送问题
【基金】：国家自然科学基金资助项目(71172162) 广东省自然科学基金资助项目(S2011020001188)
【分类号】：U116.2
【正文快照】： 0引言在实际的运作中,当我们解决车辆路径问题(VehicleRouting Problem,VRP)的时候,除了满足时间窗、车辆荷载等约束条件外,还要考虑到如车辆类型、回程以及驾驶员工作时间限制等一系列约束条件。这些约束的引入,往往使传统的车辆路径问题变得十分复杂,用一般的算法很难得到满

【参考文献】

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本文编号：737232