带时间窗的同时取送货车辆路径问题建模及模因求解算法

发布时间：2021-11-06 12:05

　　为解决逆向物流背景下的带时间窗的同时取送货车辆路径问题（VRPSPDTW）,根据实际情况建立了相应的车辆路径问题模型,并采用模因算法进行求解。在模型的求解过程中使用引导弹射搜索（GES）生成初始种群,在种群进化的过程中采用边界组合交叉（EAX）产生子代,并采用多种邻域结构对子代进行修复、教育,以提高解的质量和算法的搜索效率。通过在Wang和Chen测试数据集上与遗传算法（GA）、并行模拟退火（p-SA）算法、离散布谷鸟（DCS）算法进行比较,实验结果显示:在小规模算例进行求解时,所提算法全部取得了当前最优解;对标准规模算例进行求解时,所提算法使70%的算例更新或获取了当前最优解,获得的最优求解算例结果与当前最优解相比有超过5%的提升,充分验证了所提算法求解VRPSPDTW的良好性能。 

【文章来源】：计算机应用. 2020,40(04)北大核心CSCD

【文章页数】：7 页

【部分图文】：

模因算法流程

编码结构

初始种群生成算法流程如图3所示。首先设定一个初始种群，种群大小设定为N，初始种群中不包含任何个体；随后通过一系列客户插入、路径压缩、客户弹出等操作生成可行初始解。逐个产生初始解，形成初始种群。

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于文化基因算法的开放车间调度问题研究[J]. 陈祥,朱传军,张超勇.  工业工程. 2018(06)
[2]基于离散布谷鸟算法求解带时间窗和同时取送货的车辆路径问题[J]. 王超,刘超,穆东,高扬.  计算机集成制造系统. 2018(03)



本文编号：3479803