混合禁忌搜索算法解决市内集送货问题的研究

本文档深入探讨了"市内集送货问题的混合禁忌搜索算法"，针对单程多次装卸的实际物流配送需求，提出了一种优化策略。研究者首先构建了一个数学模型，该模型考虑了车辆的载重、容量限制以及实际路网结构，目标是寻找最低总成本的车辆路径，包括车辆里程成本、车辆成本和多次装卸成本。问题的关键在于如何设计一个高效的算法来解决这个问题。 算法的核心部分结合了Clarke-Wright节约算法和2-opt邻域搜索算法。Clarke-Wright节约算法是一种经典的优化方法，它通过迭代过程逐步改进路径，以降低总成本。而2-opt操作则是通过交换两个边对来重新排列路径，旨在找到局部最优解。通过混合这两种算法，研究者设计了一种混合禁忌搜索算法，这是一种启发式搜索技术，能够避免陷入局部最优，寻求全局最优解。 文章详细介绍了算法的初始可行解生成策略，即如何初始化路径和装载方案，确保算法的起点。同时，提出了候选集构造方法，即如何构建和筛选可能的路径修改方案。在算法的运行过程中，还引入了基于均衡原理的特赦准则，即当遇到局部问题时，允许一定程度的偏离最优，但需要在后续搜索中逐渐恢复平衡。此外，动态的禁忌长度选取策略也被纳入，这有助于调整算法的搜索强度，使其在不同阶段更加灵活。 通过一系列计算实例，研究者展示了混合禁忌搜索算法在解决市内集送货问题上的有效性。这些实例验证了算法在实际问题中的应用潜力，证明了其在复杂情况下能寻找到接近或达到最优的解决方案。 这篇论文对于物流配送领域的实践者和技术人员具有重要的参考价值，它提供了一种创新的混合搜索策略，为解决单程多次装卸的市内集送货问题提供了实用的工具和技术指导。