為有效地協(xié)調(diào)正逆向物流,更好地體現(xiàn)城市物流配送速度時變的特點,降低物流配送成本,以時間依賴型同時取送貨車輛路徑問題為對象,建立其數(shù)學規(guī)劃模型;設計了基于禁忌搜索的超啟發(fā)式算法對其進行求解。在算法高層,設計了基于禁忌搜索評分制的選擇策略及模擬退火的接收準則,實時監(jiān)控底層啟發(fā)式算子的性能并選擇最優(yōu)算子。通過基準實例測試及實驗對比分析,表明了該算法能快速地找到滿意解,所設計高層策略能保證算法跳出局部最優(yōu)并快速收斂,從而證明了所提算法求解該問題的有效性。 

【文章來源】：計算機集成制造系統(tǒng). 2020,26(07)北大核心

【文章頁數(shù)】：13 頁

【文章目錄】：
0 引言
1 時間依賴型同時取送貨的車輛路徑問題
    1.1 問題描述
        （1）裝載量限制。
        （2）車輛路線約束。
        （3）節(jié)點約束。
        （4）配送車輛服務約束。
        （5）客戶點時間窗約束。
    1.2 時間依賴型路網(wǎng)
    1.3 數(shù)學模型
2 基于禁忌搜索的超啟發(fā)式算法設計
    2.1 初始解的構成
    2.2 底層啟發(fā)式算子設計
    2.3 解的接受準則及選擇策略設計
        2.3.1 接受準則
        2.3.2 選擇策略（Selection）
    2.4 算法框架設計
    2.4 基于禁忌搜索的超啟發(fā)式算法復雜度分析
3 數(shù)值實驗
    3.1 算法性能測試
    3.2 超啟發(fā)式算法求解TDVRPSDP標準算例
4 結束語


【參考文獻】：
期刊論文
[1]求解物流配送同時取送貨低碳選址—路徑問題的量子超啟發(fā)式算法[J]. 冷龍龍,趙燕偉,蔣海青,張春苗,王舜.  計算機集成制造系統(tǒng). 2020(03)
[2]基于離散布谷鳥算法求解帶時間窗和同時取送貨的車輛路徑問題[J]. 王超,劉超,穆東,高揚.  計算機集成制造系統(tǒng). 2018(03)
[3]基于并行模擬退火算法求解時間依賴型車輛路徑問題[J]. 穆東,王超,王勝春,周圣川.  計算機集成制造系統(tǒng). 2015(06)

碩士論文
[1]旅行商問題的基因片段插入算法研究[D]. 劉欣欣.閩南師范大學 2015



本文編號：2999727