【摘要】：研究多車型大規(guī)模物流配送問題,針對(duì)企業(yè)配送門店規(guī)模大且聚集的特點(diǎn),在自適應(yīng)大規(guī)模鄰域搜索(ALNS)框架下提出一種新的鄰域映射方式:基于密度聚類的毀滅移除算法。ALNS包含毀滅與重建兩個(gè)階段,通過不斷對(duì)當(dāng)前解進(jìn)行破壞和重建得到更好解。在毀滅階段,隨機(jī)選擇一條路線進(jìn)行密度聚類得到簇集合,然后按簇對(duì)路線上的門店進(jìn)行移除;重建階段隨機(jī)選擇貪婪插入法或Regret-2插入法將移除的門店插入到合適的路線上得到新配送方案。通過國(guó)際基準(zhǔn)測(cè)試案例驗(yàn)證了所提算法的有效性,與已有算法對(duì)比,基于密度聚類的毀滅移除算法的ALNS算法求解結(jié)果比案例已知最優(yōu)解平均誤差更低,求解質(zhì)量更優(yōu);應(yīng)用于實(shí)際場(chǎng)景中,該算法能在有限時(shí)間內(nèi)求得較好的配送方案。
[Abstract]:This paper studies the problem of large-scale logistics distribution of multi-vehicle models, aiming at the characteristics of large scale and agglomeration of enterprise distribution stores. In the framework of adaptive large-scale neighborhood search (ALNS), a new neighborhood mapping method is proposed: the destruction removal algorithm based on density clustering. ALNS consists of two stages: destruction and reconstruction. A better solution is obtained by continuously destroying and rebuilding the current solution. In the destruction stage, a random route is chosen to cluster the clusters, and then the stores on the route are removed according to the cluster. In the reconstruction phase, the greedy insertion method or the Regret-2 insertion method are randomly selected to insert the removed stores into the appropriate route to obtain the new distribution scheme. The effectiveness of the proposed algorithm is verified by an international benchmark case. Compared with the existing algorithms, the ALNS algorithm based on density clustering has lower average error and better solution quality than the known optimal solution. The algorithm can get a better distribution scheme in a limited time.
【作者單位】： 中南大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家科技支撐計(jì)劃項(xiàng)目(2015BAH05F02)~~
【分類號(hào)】：TP301.6

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本文編號(hào)：2361671