針對應(yīng)急前期運(yùn)輸商自有車輛不足的實(shí)際背景,采用自有車輛和第三方租用車輛共同配送的運(yùn)輸模式,對混合車輛路徑的組合優(yōu)化問題進(jìn)行研究。首先,考慮需求點(diǎn)和運(yùn)輸商的不同利益訴求,以系統(tǒng)滿意度最大、系統(tǒng)配送時(shí)間和總成本最小為優(yōu)化目標(biāo),建立帶軟時(shí)間窗的多目標(biāo)混合車輛路徑優(yōu)化模型。其次,考慮NSGA-Ⅱ算法在求解該類問題時(shí)收斂性差和Pareto前沿分布不均勻的缺點(diǎn),將蟻群算法的啟發(fā)式策略和信息素正反饋機(jī)制用于生成子代種群,非支配排序策略模型用于指導(dǎo)算法的多目標(biāo)擇優(yōu)過程,并引入變鄰域下降搜索以擴(kuò)大搜索空間,提出求解多目標(biāo)的非支配排序蟻群算法以突破原有算法瓶頸。算例表明:構(gòu)建的模型可對決策者在不同的情境下依據(jù)不同的優(yōu)化目標(biāo)選擇合理的路徑提供參考,提出的算法在求解不同規(guī)模的問題和不同分布類型的問題中均表現(xiàn)出較好的性能。

【文章頁數(shù)】：7 頁

【文章目錄】：
1 多目標(biāo)優(yōu)化模型
    1.1 問題描述
    1.2 模型參數(shù)及變量
    1.3 HVRPSTW模型建立
2 求解算法設(shè)計(jì)
    2.1 求解多目標(biāo)的NSACO算法
        2.1.1 非支配排序策略模型
        2.1.2 變鄰域下降搜索
        2.1.3 算法流程
        2.1.4 算法主要環(huán)節(jié)
3 數(shù)值實(shí)驗(yàn)及分析
    3.1 基礎(chǔ)算例實(shí)驗(yàn)
    3.2 算法性能分析
        3.2.1 基礎(chǔ)算例分析
        3.2.2 測試算例分析
4 結(jié)語



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