雙目標冷鏈物流車輛路徑問題及其遺傳蟻群求解
發(fā)布時間：2021-01-20 23:36
針對帶容量和軟時間窗約束的雙目標生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流車輛路徑問題,建立了以最小化總成本和最大化客戶滿意度為目標的雙目標優(yōu)化模型。為了求解問題,運用ε約束法處理雙目標模型,以蟻群算法為基礎,加入交叉與變異算子,設計了遺傳蟻群算法。算法求解過程中,螞蟻個體在進行狀態(tài)轉移時按照確定性選擇和偽隨機比例選擇相結合的方式,信息素總量采用分段函數(shù)進行優(yōu)化。為驗證模型與算法的有效性,對實際算例進行求解,并與遺傳算法、蟻群算法求得結果進行對比。結果表明所建模型符合實際需求,所設計的遺傳蟻群算法收斂速度和求解結果均優(yōu)于遺傳算法和蟻群算法。
【文章來源】：科學技術與工程. 2020,20(18)北大核心
【文章頁數(shù)】：9 頁
【部分圖文】：
懲罰成本與車輛到達時間關系
S(t i )={ 0, t i <A EΤi t i -A EΤi E Τi -A EΤi ×100%, A EΤi ≤t i <E Τi 100%, E Τi ≤t i ≤L Τi A LΤi -t i A LΤi -L Τi ×100%, L Τi <t i ≤A LΤi 0, t i >A LΤi ?????? ??? (10)總體客戶滿意度S依據(jù)每個客戶的需求量占整體的比重分配相應的權重:
在客戶滿意度為90%的情況下,三種算法不同迭代次數(shù)的求解結果如表4所示。表4 客戶滿意度為90%時三種算法不同迭代次數(shù)最優(yōu)解Table 4 Optimal results of three algorithms and iterations when customer satisfaction is 90% 迭代次數(shù) 最優(yōu)解 GA ACO GA-ACO 100 1 136.49 1 082.08 1 077.44 200 1 127.22 1 076.08 1 066.79 300 1 122.43 1 064.83 1 053.13 400 1 114.48 1 054.13 1 052.80 500 1 107.61 1 053.72 1 052.80 600 1 107.61 1 053.72 1 052.80
本文編號：2990000
【文章來源】：科學技術與工程. 2020,20(18)北大核心
【文章頁數(shù)】：9 頁
【部分圖文】：
懲罰成本與車輛到達時間關系
S(t i )={ 0, t i <A EΤi t i -A EΤi E Τi -A EΤi ×100%, A EΤi ≤t i <E Τi 100%, E Τi ≤t i ≤L Τi A LΤi -t i A LΤi -L Τi ×100%, L Τi <t i ≤A LΤi 0, t i >A LΤi ?????? ??? (10)總體客戶滿意度S依據(jù)每個客戶的需求量占整體的比重分配相應的權重:
在客戶滿意度為90%的情況下,三種算法不同迭代次數(shù)的求解結果如表4所示。表4 客戶滿意度為90%時三種算法不同迭代次數(shù)最優(yōu)解Table 4 Optimal results of three algorithms and iterations when customer satisfaction is 90% 迭代次數(shù) 最優(yōu)解 GA ACO GA-ACO 100 1 136.49 1 082.08 1 077.44 200 1 127.22 1 076.08 1 066.79 300 1 122.43 1 064.83 1 053.13 400 1 114.48 1 054.13 1 052.80 500 1 107.61 1 053.72 1 052.80 600 1 107.61 1 053.72 1 052.80
本文編號：2990000
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