本文選題：車輛路徑　切入點(diǎn)：模擬退火算法　出處：《系統(tǒng)仿真學(xué)報》2014年11期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：在經(jīng)典的車輛路徑優(yōu)化問題的基礎(chǔ)上,考慮顧客有同時取貨和送貨的需求,且每個顧客都有獨(dú)立的時間窗,研究帶時間窗和同時取送貨的車輛路徑問題(VRPSPDTW)。提出模擬退火算法求解該問題,算法使用Residual capacity and radial surcharge(RCRS)算法求得初始解,通過模擬退火過程和4種局部搜索方法(路徑內(nèi)搜索:2-opt法和or-opt法;路徑間搜索:swap/shift法和2-opt*法)進(jìn)行優(yōu)化,并選取Wang和Chen測試數(shù)據(jù)集中的15個算例對算法性能進(jìn)行測試。測試結(jié)果表明,提出的模擬退火算法優(yōu)于Wang和Chen的遺傳算法,能有效地求解VRPSPDTW問題,并且可以被靈活的擴(kuò)展解決其他車輛路徑問題和組合優(yōu)化問題。
[Abstract]:On the basis of the classical vehicle routing optimization problem, we consider that customers have the need to pick up goods and deliver goods at the same time, and each customer has an independent time window. The vehicle routing problem with time window and delivery at the same time is studied. A simulated annealing algorithm is proposed to solve the problem. The initial solution is obtained by using the Residual capacity and radial surcharge algorithm. By simulated annealing process and four local search methods (in-path search: 2-opt method and or-opt method; inter-path search method: W swap-shift method and 2-opt * method), Fifteen examples of Wang and Chen test data sets are selected to test the performance of the algorithm. The test results show that the proposed simulated annealing algorithm is superior to the genetic algorithm of Wang and Chen and can effectively solve the VRPSPDTW problem. And can be flexibly extended to solve other vehicle routing problems and combinatorial optimization problems.
【作者單位】： 北京交通大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金重點(diǎn)資助項(xiàng)目(71132008);國家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目(71473013) 國家留學(xué)基金委公派訪學(xué)項(xiàng)目(201207090034) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)專項(xiàng)基金(2012YJS034);
【分類號】：U492.22

【共引文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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本文編號：1600541