【摘要】：帶軟時間窗的多車場開放式車輛調(diào)度問題是在開放式車輛路徑問題的基礎(chǔ)上,考慮了多車場和客戶服務(wù)時間的約束,是一類典型的NP難解問題。針對該問題,提出了一種改進(jìn)的蟻群算法求解方案,并建立了相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型。首先通過設(shè)置一個虛擬車場將多車場VRP轉(zhuǎn)化為單車場VRP,然后利用參數(shù)控制的改進(jìn)蟻群算法與2-opt算法結(jié)合來對模型求解。算法先利用K-means與細(xì)菌覓食算法相結(jié)合的聚類技術(shù)判斷蟻群狀態(tài),進(jìn)而動態(tài)調(diào)整算法參數(shù),使其快速收斂到全局最優(yōu)解附近,再依據(jù)混沌理論的特點來調(diào)整參數(shù),使其跳出局部最優(yōu)。最后,再利用2-opt算法對最優(yōu)解進(jìn)行優(yōu)化。實驗結(jié)果驗證了該算法求解MDOVRPSTW問題的有效性。
[Abstract]:The open vehicle scheduling problem with soft time window is based on the open vehicle routing problem and considers the constraints of multi-yard and customer service time. It is a typical NP problem. In order to solve this problem, an improved ant colony algorithm is proposed, and the corresponding mathematical model is established. In this paper, the VRP of multi-yard is transformed into VRP, of single vehicle yard by setting up a virtual yard, and then the model is solved by using the improved ant colony algorithm and 2-opt algorithm of parameter control. The algorithm first uses the clustering technique of K-means and bacterial foraging algorithm to judge the ant colony state, then dynamically adjusts the parameters of the algorithm to the global optimal solution, and then adjusts the parameters according to the characteristics of chaos theory. Make it jump out of the local optimum. Finally, 2-opt algorithm is used to optimize the optimal solution. Experimental results show that the algorithm is effective in solving MDOVRPSTW problem.
【作者單位】： 合肥工業(yè)大學(xué)管理學(xué)院;合肥工業(yè)大學(xué)過程優(yōu)化與智能決策教育部重點實驗室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金重大項目(No.71490725);國家自然科學(xué)基金面上項目(No.71371062) “973”計劃項目(No.2013CB329603) 青年科學(xué)基金項目(No.71302064)
【分類號】：TP18

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：2221713