為解決逆向物流背景下的帶時(shí)間窗的同時(shí)取送貨車輛路徑問題（VRPSPDTW）,根據(jù)實(shí)際情況建立了相應(yīng)的車輛路徑問題模型,并采用模因算法進(jìn)行求解。在模型的求解過(guò)程中使用引導(dǎo)彈射搜索（GES）生成初始種群,在種群進(jìn)化的過(guò)程中采用邊界組合交叉（EAX）產(chǎn)生子代,并采用多種鄰域結(jié)構(gòu)對(duì)子代進(jìn)行修復(fù)、教育,以提高解的質(zhì)量和算法的搜索效率。通過(guò)在Wang和Chen測(cè)試數(shù)據(jù)集上與遺傳算法（GA）、并行模擬退火（p-SA）算法、離散布谷鳥（DCS）算法進(jìn)行比較,實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示:在小規(guī)模算例進(jìn)行求解時(shí),所提算法全部取得了當(dāng)前最優(yōu)解;對(duì)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)模算例進(jìn)行求解時(shí),所提算法使70%的算例更新或獲取了當(dāng)前最優(yōu)解,獲得的最優(yōu)求解算例結(jié)果與當(dāng)前最優(yōu)解相比有超過(guò)5%的提升,充分驗(yàn)證了所提算法求解VRPSPDTW的良好性能。 

【文章來(lái)源】：計(jì)算機(jī)應(yīng)用. 2020,40(04)北大核心CSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：7 頁(yè)

【部分圖文】：

模因算法流程

編碼結(jié)構(gòu)

初始種群生成算法流程如圖3所示。首先設(shè)定一個(gè)初始種群，種群大小設(shè)定為N，初始種群中不包含任何個(gè)體；隨后通過(guò)一系列客戶插入、路徑壓縮、客戶彈出等操作生成可行初始解。逐個(gè)產(chǎn)生初始解，形成初始種群。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于文化基因算法的開放車間調(diào)度問題研究[J]. 陳祥,朱傳軍,張超勇.  工業(yè)工程. 2018(06)
[2]基于離散布谷鳥算法求解帶時(shí)間窗和同時(shí)取送貨的車輛路徑問題[J]. 王超,劉超,穆東,高揚(yáng).  計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng). 2018(03)



本文編號(hào)：3479803