發(fā)行數(shù)據(jù)稽核作為ETC稽核業(yè)務(wù)鏈的開端,高質(zhì)量的發(fā)行數(shù)據(jù)是降低高速公路參與方通行費(fèi)流失的重要途徑之一。文章以發(fā)行數(shù)據(jù)的車型差異、發(fā)行日期、發(fā)行渠道差異為約束,結(jié)合相應(yīng)稽核業(yè)務(wù)規(guī)程和稽核能力約束,以最小化車型差異為主要目標(biāo),以最小化稽核平均等待時(shí)間和最小化發(fā)行渠道差異為次要目標(biāo),構(gòu)建了基于變鄰域模擬退火算法的工作計(jì)劃問題模型,并將廣西ETC發(fā)行數(shù)據(jù)作為實(shí)驗(yàn)算例集,引入NS算法及VNS算法進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該ETC發(fā)行數(shù)據(jù)稽核工作計(jì)劃模型與求解算法可行且有效。 

【文章來源】：西部交通科技. 2020,(06)

【文章頁數(shù)】：5 頁

【部分圖文】：

算法流程圖

現(xiàn)將表2中第4組算例在算法迭代過程中的曲線變化情況進(jìn)行展示，其3個(gè)目標(biāo)的函數(shù)懲罰值變化曲線如圖2所示。VNS-SA算法迭代的綜合目標(biāo)函數(shù)懲罰值變化曲線如圖3所示，該曲線整體趨勢呈現(xiàn)為震蕩下行走勢，并最終趨于穩(wěn)定。由于算法中Metropolis準(zhǔn)則的嵌入，導(dǎo)致Gen=30代之前，曲線波動(dòng)劇烈，偶爾會(huì)出現(xiàn)短暫上行的現(xiàn)象。但隨著算法的迭代演進(jìn)，劣解逐漸難以被接受，算法也趨于穩(wěn)定。

VNS-SA算法迭代的綜合目標(biāo)函數(shù)懲罰值變化曲線如圖3所示，該曲線整體趨勢呈現(xiàn)為震蕩下行走勢，并最終趨于穩(wěn)定。由于算法中Metropolis準(zhǔn)則的嵌入，導(dǎo)致Gen=30代之前，曲線波動(dòng)劇烈，偶爾會(huì)出現(xiàn)短暫上行的現(xiàn)象。但隨著算法的迭代演進(jìn)，劣解逐漸難以被接受，算法也趨于穩(wěn)定。VNS-SA算法實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表3所示，算法在Gen=60代后漸趨于穩(wěn)定，并于Gen=120代后收斂至穩(wěn)定狀態(tài)。因此，算法設(shè)定演進(jìn)至Gen=150代時(shí)停止運(yùn)行是合理的。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號(hào)：3063419