基于Memetic算法的两级车辆路径优化

发布时间：2018-03-18 17:18

  本文选题：Q学习　切入点：差分进化　出处：《重庆大学学报》2017年03期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：针对传统两级车辆路径优化过程,存在的精度不高,收敛时间过长的问题,提出一种基于Q学习理论和差分进化的Memetic算法。首先,对两级车辆路径优化问题进行研究,利用最优分割法获得第一级配送方案,以此确定中转站配送数量,然后求解第二级多配送中心车辆路径问题配送方案,获得两级优化问题的总里程及总配送车辆数量;其次,针对第二级MDVRP配送方案求解,利用Q学习理论和差分进化算法,设计新的Memetic算法,来实现对多配送中心车辆路径问题配送方案的全局优化;最后,通过仿真验证了所提算法的有效性。
[Abstract]:Aiming at the problems of low precision and long convergence time in the traditional two-stage vehicle routing optimization process, a Memetic algorithm based on Q-learning theory and differential evolution is proposed. Firstly, the two-stage vehicle routing optimization problem is studied. The first stage distribution scheme is obtained by using the optimal partition method to determine the distribution quantity of the transfer station, and then the distribution scheme of the second stage multi-distribution center vehicle routing problem is solved to obtain the total mileage and the total distribution vehicle number of the two-level optimization problem. Secondly, Aiming at the solution of the second-level MDVRP distribution scheme, a new Memetic algorithm is designed by using Q-learning theory and differential evolution algorithm to realize the global optimization of the vehicle routing problem in multi-distribution centers. The effectiveness of the proposed algorithm is verified by simulation.
【作者单位】： 西南科技大学计算机科学与技术学院;西南交通大学信息科学与技术学院;江西师范大学软件学院;
【基金】：国家支撑计划课题资助项目(2012BAH20F01) 西南科技大学博士基金资助项目(16ZX7105) 四川省科技厅资助项目(2014GZX0009)~~
【分类号】：TP18

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本文编号：1630544