【摘 要】
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研究包含时间窗、多车场因素的二维装箱车辆路径问题,建立相应的数学模型,并提出求解该问题的一种新的混合算法,混合算法由量子粒子群算法和引导式局部搜索算法组成。其中,量
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研究包含时间窗、多车场因素的二维装箱车辆路径问题,建立相应的数学模型,并提出求解该问题的一种新的混合算法,混合算法由量子粒子群算法和引导式局部搜索算法组成。其中,量子粒子群算法用于求解车辆路径问题,引导式局部搜索算法用于求解可行装箱方案。在引导式局部搜索算法中,提出一种基于最小浪费原则的启发式装箱规则,以灵活确定待装货物和装货空间之间的匹配关系,减少重复确定装箱方案所消耗的时间。设计了两组数值试验:第一组基于标准算例库,并将混合算法计算结果与已有文献中的结果进行对比;第二组基于随机生成的新算例,新算例给出多车场和时间窗数据,用于演示混合算法对新模型的计算过程和计算结果。两组数值试验的结果表明,混合算法在效率和性能方面均有较好的表现,计算结果和计算时间均优于已有文献,且混合算法能够较好的求解包含时间窗、多车场因素的二维装箱车辆路径问题模型。
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