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带时间窗车辆路径问题的量子蚁群算法

系统工程理论与实践 2013年第5期33卷 1255-1261页

作者：何小锋马良上海理工大学管理学院上海200093

带时间窗的车辆路径问题(VRPTW)是VRP的一种重要扩展类型,是组合优化中的一个NP难题,针对蚁群算法在求解VRPTW问题时易陷入局部最优和收敛速度慢的问题,本文结合量子计算提出一种求解VRPTW的量子蚁群算法(QACA).通过定义人工蚂蚁的转移... 详细信息

带时间窗的车辆路径问题(VRPTW)是VRP的一种重要扩展类型,是组合优化中的一个NP难题,针对蚁群算法在求解VRPTW问题时易陷入局部最优和收敛速度慢的问题,本文结合量子计算提出一种求解VRPTW的量子蚁群算法(QACA).通过定义人工蚂蚁的转移概率,增加量子比特启发式因子,以及用量子旋转门实现信息素更新,从而提高算法的全局搜索能力,有效避免了算法陷入局部最优.经一系列VRPTW的仿真实验表明,量子蚁群算法较蚁群算法在求解VRPTW问题上具有更好的性能,通过与其他算法的比较,进一步说明量子蚁群算法是可行有效的.

关键词：带时间窗的车辆路径问题蚁群算法量子计算量子蚁群算法

基于改进粒子群优化算法求解带时间窗的车辆路径问题研究

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广西师范学院学报（自然科学版） 2011年第4期28卷 98-102页

作者：杨虎林闭应洲王仁民刘阿宁邹鹏广西师范学院计算机与信息工程学院广西南宁530023

针对粒子群优化算法易出现早熟收敛、陷入局部最优的问题,提出了在粒子群搜索解的过程中监控粒子健康度的方法,对健康度低的粒子进行交叉操作。该方法既保证了健康粒子继续搜索最优解,又有效地改变了非健康粒子的状态,提高了粒子群的寻... 详细信息

针对粒子群优化算法易出现早熟收敛、陷入局部最优的问题,提出了在粒子群搜索解的过程中监控粒子健康度的方法,对健康度低的粒子进行交叉操作。该方法既保证了健康粒子继续搜索最优解,又有效地改变了非健康粒子的状态,提高了粒子群的寻优能力以及跳出局部最优解的能力。最后通过实验数据集验证了新算法,实验结果表明与标准粒子群算法相比新算法在探索潜在最优解、保持种群多样性方面具有良好的效果。

关键词：带时间窗的车辆路径问题粒子群算法粒子健康度

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遗传算法求解带时间窗的车辆路径问题

中国储运 2023年第1期 100-101页

作者：周景欣重庆交通大学经济与管理学院

引言随着互联网的进步,电子商务业的飞速发展,人们的生活愈发信息化,车辆路径问题的客户已经从以前的大型超市、生产基地等更多的落地到如家庭、个人等小而精的客户身上。带时间窗的车辆路径问题(VRPTW)更加贴切现在和未来对于车辆路径... 详细信息

引言随着互联网的进步,电子商务业的飞速发展,人们的生活愈发信息化,车辆路径问题的客户已经从以前的大型超市、生产基地等更多的落地到如家庭、个人等小而精的客户身上。带时间窗的车辆路径问题(VRPTW)更加贴切现在和未来对于车辆路径问题的描述。VRPTW是VRP问题的一种常见的变体,配送车辆容量有限,每一个客户都拥有一个特定的交付时间窗口所限定,车队运输需要在客户的时间窗内抵达客户所在位置为客户服务,否则将受到一定的惩罚。VRPTW也被认为是NP-hard[1],精确算法求解车辆路径问题仅仅适用于规模较小的问题,而面对现实世界中大型的VRPTW时,启发式和元启发式通常更加适合[2]。模拟退火(SA)、禁忌搜索(TS)[6]、蚁群优化(ACO)[4]、遗传算法(GA)[3]、粒子群优化(PSO)[5]等算法已被证明可有效解决复杂的多目标问题,在求解车辆路径问题上取得了显著的成果。本文以最小化物流配送成本为目标,研究带时间窗的车辆路径问题,建立数学模型;为克服遗传算法收敛速度慢的缺陷,设计并采用了自适应大邻域算法中的破坏算子,通过局部搜索策略,保留较优解。通过实际算例测试表明,改进的遗传算法较简单遗传算法有较好的局部寻优能力,验证了本文算法的有效性。

关键词：带时间窗的车辆路径问题局部搜索策略简单遗传算法多目标问题精确算法大型超市交付时间客户服务

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求解双目标带时间窗车辆路径问题的蚁群算法

交通运输系统工程与信息 2018年第4期18卷 156-162页

作者：柴获何瑞春苏江省宋宇博代存杰马昌喜兰州交通大学机电技术研究所兰州730070 兰州交通大学交通运输学院兰州730070

针对运输网络为多重图的双目标带时间窗车辆路径问题设计了蚁群算法.首先,建立了多重图的双目标带时间窗车辆路径问题的数学模型,提出了针对该问题解的搜索空间构建方法,定义了一种综合考虑各优化目标、时间窗和信息素等启发信息的状态... 详细信息

针对运输网络为多重图的双目标带时间窗车辆路径问题设计了蚁群算法.首先,建立了多重图的双目标带时间窗车辆路径问题的数学模型,提出了针对该问题解的搜索空间构建方法,定义了一种综合考虑各优化目标、时间窗和信息素等启发信息的状态转移概率公式.为了对比说明该算法的有效性,同时设计基于NSGA-Ⅱ的多目标遗传算法.针对本文算例,对蚁群算法中的各参数进行了敏感性分析,根据分析结果设定算法参数,获得了算例的Pareto最优路径集,同时与NSGA-Ⅱ算法及相关文献算法针对运行时间、收敛性和群体多样性进行比较.结果显示,本文设计的蚁群算法在这3个指标上均明显优于NSGA-Ⅱ算法;在相同蚂蚁数量情况下,本文的算法在收敛性和群体多样性方面优于相关文献算法.

关键词：交通工程带时间窗的车辆路径问题多目标优化蚁群算法 NSGA-II 状态转移概率多重图

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带时间窗车辆路径问题的多目标文化基因算法

计算机工程与科学 2013年第1期35卷 124-129页

作者：王君天津财经大学商学院天津300222

针对物流配送中带时间窗的车辆路径问题,以最小化车辆使用数和行驶距离为目标,建立了多目标数学模型,提出了一种求解该问题的多目标文化基因算法。种群搜索采用遗传算法的进化模式和Pareto排序的选择方式,局部搜索采用禁忌搜索机制和存... 详细信息

针对物流配送中带时间窗的车辆路径问题,以最小化车辆使用数和行驶距离为目标,建立了多目标数学模型,提出了一种求解该问题的多目标文化基因算法。种群搜索采用遗传算法的进化模式和Pareto排序的选择方式,局部搜索采用禁忌搜索机制和存储池的结构,协调两者得到的Pareto非占优解的关系。与不带局部搜索的多目标遗传算法和单目标文化基因算法的对比实验表明,本文算法的求解质量较高。

关键词：带时间窗的车辆路径问题文化基因算法多目标优化禁忌搜索

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求解带时间窗车辆路径问题的混沌遗传算法

计算机应用研究 2012年第7期29卷 2422-2425,2456页

作者：王永锋杨育顾永明吴彩明重庆大学机械传动国家重点实验室重庆400030 重庆长安铃木汽车有限公司技术中心重庆401321 重庆邮电大学光电工程学院重庆400065

针对遗传算法随机性大、末成熟收敛等缺点,提出了将混沌搜索技术和遗传算法相耦合的混沌遗传算法来求解带时间窗的物流配送车辆路径问题(VRPTW)。该算法将混沌变量映射到优化变量的取值范围中,把得到的混沌变量进行编码生成初始种群,然... 详细信息

针对遗传算法随机性大、末成熟收敛等缺点,提出了将混沌搜索技术和遗传算法相耦合的混沌遗传算法来求解带时间窗的物流配送车辆路径问题(VRPTW)。该算法将混沌变量映射到优化变量的取值范围中,把得到的混沌变量进行编码生成初始种群,然后在遗传操作进行之后对优秀个体增加混沌扰动,促进种群的进化收敛速度,得到最优解。实例计算结果与其他算法比较表明,该算法在求解VRPTW问题时,搜索效率高,能以较快的速度收敛于全局最优解,为求解VRPTW问题提供了一种新方法。

关键词：混沌搜索技术混沌遗传算法带时间窗的车辆路径问题

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带时间窗车辆路径问题的文化基因算法

计算机工程与应用 2012年第7期48卷 26-29页

作者：王君李波天津大学管理与经济学部天津300072

针对物流配送中带时间窗的车辆路径问题(Vehicle Routing Problem with Time Windows,VRPTW),建立了数学模型,并设计了求解VRPTW的文化基因算法。种群搜索采用遗传算法的进化模式,局部搜索采用禁忌搜索机制,并结合可行邻域结构避免对不... 详细信息

针对物流配送中带时间窗的车辆路径问题(Vehicle Routing Problem with Time Windows,VRPTW),建立了数学模型,并设计了求解VRPTW的文化基因算法。种群搜索采用遗传算法的进化模式,局部搜索采用禁忌搜索机制,并结合可行邻域结构避免对不可行解的搜索,以提高搜索效率。与单纯的遗传算法和禁忌搜索算法进行对比实验,表明该算法是求解VRPTW的一种有效方法。

关键词：带时间窗的车辆路径问题文化基因算法局部搜索禁忌搜索

基于GA-ACO的带时间窗车辆路径问题研究

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物流技术 2019年第2期38卷 53-60页

作者：辜勇张列李志远郑阳阳武汉理工大学湖北武汉430063

针对传统算法求解带时间窗的车辆路径问题时收敛速度慢、解的质量不高等缺点,借鉴其他改进混合算法的思路,提出了一种性能更优的求解VRPTW的混合算法。算法以改进蚁群算法为主体,插入遗传算法作为局部优化方法,在蚁群算法转移概率的改... 详细信息

针对传统算法求解带时间窗的车辆路径问题时收敛速度慢、解的质量不高等缺点,借鉴其他改进混合算法的思路,提出了一种性能更优的求解VRPTW的混合算法。算法以改进蚁群算法为主体,插入遗传算法作为局部优化方法,在蚁群算法转移概率的改进中引入时间窗因素、节约距离因子,设置随机变量来优化算法的迭代过程,在信息素更新机制中,定义信息素为标量,构造信息素挥发因子的阶段函数,然后使用遗传算法中的交叉变异算子对蚁群算法得到的较优解进行下一步优化,达到加快算法收敛速度,提高解的质量的目的。仿真实验结果表明:对比相关文献的改进混合算法,该混合算法具有有效性与优越性。

关键词：带时间窗的车辆路径问题蚁群算法遗传算法混合算法

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带时间窗车辆路径问题的混合量子粒子群算法

物流科技 2009年第6期32卷 35-37页

作者：叶伟上海理工大学上海200093

针对带时间窗的车辆路径问题,采用混合量子粒子群算法对该问题进行了求解,该算法将量子粒子群算法与模拟退火算法相结合,充分发挥量子粒子群算法全局寻优能力强以及模拟退火算法局部寻优能力强的特点,从而能有效地避免早熟。仿真结果表... 详细信息

针对带时间窗的车辆路径问题,采用混合量子粒子群算法对该问题进行了求解,该算法将量子粒子群算法与模拟退火算法相结合,充分发挥量子粒子群算法全局寻优能力强以及模拟退火算法局部寻优能力强的特点,从而能有效地避免早熟。仿真结果表明,该算法不仅收敛速度快,而且还具有较高的求解质量。

关键词：混合量子粒子群算法量子粒子群算法带时间窗的车辆路径问题模拟退火算法