进化式超启发算法求解多车型低碳选址-路径问题

发布时间：2021-10-19 19:46

　　为了降低物流配送成本和减少CO2排放量,提出一种综合考虑多车型和同时取送货的低碳选址-路径问题,并构建三维指数混合整数规划模型.针对所提问题,设计一种进化式超启发式求解算法,即在超启发式算法框架下,采用进化式策略作为高层学习策略,以实时准确地监控底层算子的性能信息并选择合适的底层算子,包括量子选择、蚂蚁策略、蛙跳机制以及自然竞争等.同时,挖掘算子性能信息以构建自适应接收机制,引导全局搜索,加快算法收敛速度.通过对不同规模实例的仿真实验与对比分析,验证了4种进化式超启发式算法在求解物流配送多车型同时取送货低碳选址-路径问题模型上的有效性与鲁棒性. 

【文章来源】：控制与决策. 2020,35(02)北大核心EICSCD

【文章页数】：15 页

【参考文献】：
期刊论文
[1]求解带容量约束车辆路径问题的混合变邻域生物共栖搜索算法[J]. 李阳,范厚明.  控制与决策. 2018(07)
[2]多层级设施选址-路径规划问题建模及算法[J]. 黄凯明,卢才武,连民杰.  控制与决策. 2017(10)
[3]低碳定位——车辆路径问题[J]. 张春苗,赵燕伟,张景玲,冷龙龙,王海燕.  计算机集成制造系统. 2017(12)
[4]面向受灾差异的跨区域应急救援路径优化[J]. 朱莉,顾珺,马铮,徐逸水.  控制与决策. 2017(05)
[5]同时配集货定位—路线问题的变邻域分散搜索算法[J]. 张晓楠,范厚明,李剑锋.  计算机集成制造系统. 2015(09)
[6]考虑燃料消耗率的车辆路径问题模型与求解[J]. 吴丽荣,胡祥培,饶卫振.  系统工程学报. 2013(06)
[7]基于多尺度网格模型的物流配送中心选址候选集构建方法[J]. 谷淑娟,高学东,刘燕驰,武森.  控制与决策. 2011(08)
[8]三级物流网络选址-路径问题建模与求解算法研究[J]. 金莉,朱云龙,申海.  控制与决策. 2010(08)
[9]有能力约束车辆路径问题的量子进化算法[J]. 赵燕伟,彭典军,张景玲,吴斌.  系统工程理论与实践. 2009(02)
[10]定位-运输路线安排问题的两阶段启发式算法[J]. 张潜,高立群,刘雪梅,胡祥培.  控制与决策. 2004(07)



本文编号：3445496