需求可拆分車輛路徑問題放松了經(jīng)典車輛路徑問題中對(duì)每個(gè)客戶只訪問一次的約束。針對(duì)這一問題,提出了一種基于改進(jìn)掃描算法的兩階段方法。通過多重啟動(dòng)迭代掃描把客戶點(diǎn)按照車輛負(fù)載分成最少數(shù)量的組,每組的負(fù)荷需求和分裂點(diǎn)由負(fù)荷率和閾值系數(shù)進(jìn)行微調(diào)。采用禁忌搜索算法在每組中生成最優(yōu)路徑、最小化總行駛里程。為了驗(yàn)證該算法的可行性和有效性,在基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了案例研究。計(jì)算結(jié)果表明,該算法對(duì)于客戶地理位置分散分布的實(shí)例來(lái)說(shuō),在距離和計(jì)算時(shí)間方面獲得近優(yōu)解非常明顯;而對(duì)于客戶地理位置集群分布的實(shí)例來(lái)說(shuō),在"最大-最小距離"聚類方法執(zhí)行后所得到的各聚類上再執(zhí)行該兩階段算法,非常有效。 

【文章來(lái)源】：制造業(yè)自動(dòng)化. 2019,41(10)

【文章頁(yè)數(shù)】：7 頁(yè)

【文章目錄】：
0 引言
1 問題描述
2 提出的兩階段算法
    2.1 預(yù)處理
    2.2 MRISA
    2.3 路徑優(yōu)化
3 案例分析
    3.1 案例研究1
    3.2 案例研究2
4 結(jié)論


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]解決需求可拆分車輛路徑問題的先聚類后路徑方法[J]. 閔嘉寧,金成,陸俐君.  制造業(yè)自動(dòng)化. 2018(11)
[2]需求點(diǎn)隨機(jī)的分批配送VRP模型與算法研究[J]. 石建力,張錦.  控制與決策. 2017(02)
[3]求解需求可拆分車輛路徑問題的聚類算法[J]. 向婷,潘大志.  計(jì)算機(jī)應(yīng)用. 2016(11)
[4]需求可拆分車輛路徑問題的聚類求解算法[J]. 劉旺盛,楊帆,李茂青,陳培芝.  控制與決策. 2012(04)

碩士論文
[1]需求可拆分車輛路徑問題的迭代局部搜索算法研究[D]. 溫真真.北京交通大學(xué) 2015



本文編號(hào)：3084732