集貨需求隨機的同時配集貨車輛路徑問題（VRPSSPDD）是同時配集貨車輛路徑問題（VRPSPD）研究的進一步深化,由于該問題中集貨需求的不確定性,使其較確定型VRPSPD問題更為復雜.基于預優(yōu)化和重優(yōu)化策略,構建了兩階段VRPSSPDD模型,預優(yōu)化階段基于隨機機會約束機制以及車載量約束為客戶點分配車輛,生成預優(yōu)化方案;重優(yōu)化階段對失敗點及其后續(xù)客戶點進行線路調整.根據問題特征,結合變鄰域深度搜索算法的深度搜索能力以及遺傳算法的個體交流等優(yōu)點,設計混合變鄰域遺傳算法,采用分離配送網絡信息的編碼方式,提出自適應種群搜索范圍和自適應鄰域搜索次數策略平衡算法迭代中的搜索深度和搜索廣度的關系.通過多組算例以及企業(yè)配送實例驗證了本文模型及算法的有效性. 

【文章來源】：系統(tǒng)工程理論與實踐. 2019,39(10)北大核心CSSCIEICSCD

【文章頁數】：14 頁

【部分圖文】：

不同失敗點直優(yōu)化摘略對比圖

２６５６??系統(tǒng)工程理論與實踐??第３９卷??圖５給出相應的算例求解路徑圖．由于原文中僅給出客戶點間的距離矩陣．未給出確切的坐標，因此本文給??出的求解路徑圖為坐標的相對位置圖．??表５實驗２部分算例的求解路徑??算例??車輛行駛路線??總路程??０－４９－９－３－１１－１４－４３－２－０；?０－３７－２１－２３－８－１０－１９－２８－０；??ＳＣＡ８－１??０－１７－３９－５０－０：?０－４５－２９－４２－１６－１２－０：?０－４０－３５－３８－４－４８－２６－１３－４１－０：??０－２５－１８－１－６－７－３０－０：?０－３３－３６－１５－４６－２７－５－４７－０：?０－３４－３２－２０－４４－０：?０－２２－２４－３１－０??０－４０－１６－３０－３４－３２－２０－０；?０－１２－４４－３－４３－０：?０－５－１５－２７－０：??１０４９．６５??ＳＣＡ８－８??０－４９－２６－３９－４８－２３－０：?０－２５－２－４－３７－２９－２２－０；?０－１４－１１－３３－９－０：??０－１－１７－３６－３８－４２－７－４７－２４－２８－０；?０－４１－１０－１９－４５－８－３１－６－５０－１３－０：?０－１８－２１－４６－３５－０??１０７１．１８??ＳＣＡ８－１求解路ｆｔ圖?ＳＣＡ８－８求解路牦圖??圖５實驗２部分算例的求解路徑圖??由表４可以看出．在ＳＣＡ８、Ｃ０Ｎ８共２０個算例中，ＴＳ算法求得了其中的７個最優(yōu)解．最大偏差２．６５％，??平均偏差〇．７Ｇ％；?ＥＰＳＡ３算法求得其中１個最優(yōu)解．最大偏差５．５６％．平均偏差２．４５％；?ＳａｖＡｎｔ，算法求得??５個最優(yōu)解，最大偏差２．６９％，平均偏差０．５４％；?ＳＳ

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3443635