針對一類特殊的多車型車輛路徑問題(Heterogeneous Vehicle Routing Problems,HVRP),即冷鏈中帶時間窗與能量消耗的車輛路徑問題開展研究.將配送車輛分為了兩種:普通車輛與冷藏車輛,目標(biāo)是在考慮客戶滿意度的同時將運輸總成本最小化,為此建立了新的問題模型,采用了改進(jìn)的人工魚群算法對此類問題進(jìn)行求解.為了使算法更適用于求解離散化的優(yōu)化問題,對覓食行為和追尾行為進(jìn)行了改進(jìn),改進(jìn)的追尾行為在一定的概率范圍內(nèi)學(xué)習(xí)最優(yōu)解,具備了跳出局部最優(yōu)解的能力.同時,在改進(jìn)的人工魚群算法中結(jié)合變異算子和交叉算子,增強(qiáng)了局部搜索和全局搜索能力.最后通過大量的仿真實驗證明了該改進(jìn)算法的有效性. 

【文章來源】：聊城大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2020年05期

【文章頁數(shù)】：11 頁

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在經(jīng)典的AFS算法中，覓食行為用于為每個選擇的解生成鄰近解．然而，AFS算法中的覓食行為僅適用于連續(xù)優(yōu)化問題，為了使其適用于求解離散優(yōu)化問題，提出了一種改進(jìn)的覓食行為，具體如：Step 1：循環(huán)初始解集的每一個解xi，根據(jù)“可視范圍”確定解的鄰域解集．Step 2：如果當(dāng)前解xi在“可視范圍”內(nèi)隨機(jī)選擇一個解xj,xj如果的目標(biāo)值比xi優(yōu)秀，則xi向xj方向移動，即xi與xj進(jìn)行交叉操作．Step 3：在公告板更新最好解．Step 4：更新xi的嘗試次數(shù)Try＿number．在改進(jìn)的覓食行為中，對現(xiàn)有的人工魚xi采取兩種策略：（1）策略I.Step 1：為了生成鄰域解，隨機(jī)選擇一種車型，對所選車型隨機(jī)選擇一輛車，然后從中隨機(jī)選擇一個客戶，并將其在所選車輛中刪除．Step 2：將所選客戶插入到同類型的另一輛車中．在策略I中，將客戶插入到當(dāng)前解決方案的時間復(fù)雜度為O(n2），假設(shè)要重新插入的客戶數(shù)量為（1/r）×n，其中r為選擇的速率，則該策略的時間復(fù)雜度為O(n3).(2）策略Ⅱ．Step 1：為了生成鄰域解，與策略I相同，隨機(jī)選擇一輛車，然后從所選車輛中隨機(jī)選擇一定數(shù)量的客戶并將這些客戶從當(dāng)前車輛中刪除．Step 2：將選擇的客戶隨機(jī)插入到相同車型的其他車輛中．策略Ⅱ中的改進(jìn)的覓食行為過程如圖3．兩種覓食啟發(fā)式在該改進(jìn)算法中是隨機(jī)選擇使用的．3.4 改進(jìn)的追尾行為

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]帶時間窗車輛路徑問題的粒子群算法[J]. 李寧,鄒彤,孫德寶.  系統(tǒng)工程理論與實踐. 2004(04)

博士論文
[1]一種新型的智能優(yōu)化方法-人工魚群算法[D]. 李曉磊.浙江大學(xué) 2003



本文編號：2949181