求解多目标带软时间窗VRP的混合蚁群算法研究

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合理规划车辆路径问题(Vehicle Routing Problem,VRP)是优化物流调度一系列复杂问题的根源,客户允许有可容忍时间窗的VRP为带软时间窗车辆路径问题(Vehicle Routing Problem with Soft Time Window,VRPSTW),本文为了解决现实生活中不同场景VRP,对开放式带软时间窗车辆路径问题(Open Vehicle Routing Problem with Soft Time Window,OVRPSTW)和封闭式带软时间窗车辆路径问题(VRPSTW)两个VRP扩展类别进行求解,具体研究工作如下:(1)针对求解开放式多目标VRPSTW,提出了一种PACO混合蚁群算法,此算法首先对粒子群算法(PSO)的惯性权重和社会、学习认知因子分别进行非线性调整策略和自适应策略的改进,然后将改进后的PSO算法与ACO算法混合应用在开放式多目标VRPSTW模型中,实验算例覆盖Solomon的三大类型,采用费效比与平均客户满意度等多方面来衡量实验结果,得出平均费效比2.18,平均满意度0.95的优化结果,同时验证了求解开放式多目标VRPSTW的高效性。(2)针对求解封闭式多目标VRPSTW,提出了一种MACO混合蚁群算法,此算法在基本蚁群算法状态转移概率公式加入了客户满意度因子、优化信息素更新公式,以及采用了挥发参数自适应策略的方法,与变异操作进行混合,增加解的多样性,并采用适应度公式进一步进行解的评估,筛选出精英解,同时选用不同类别和客户规模的标准Solomon算例集进行仿真,对比传统蚁群算法,成本优化比至少提升10%、车辆优化减少1-4辆等,与已知最优解结果相比,路程优化比最大提升了 1.7%,并且客户满意度值有效增大。仿真实验结果表明,所提出的两种不同的混合蚁群算法分别能够高效求解开放式和封闭式两种不同的多目标VRPSTW,在保证最小化总运输成本前提下,同时满足最大化客户满意度的需求,验证了本文提出的PACO、MACO混合蚁群算法的精确性和适用性。图[33]表[10]参[71]
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