随机车辆路径问题模型与算法：遗传、禁忌与混合方法

“不确定车数的随机车辆路径问题模型及算法 (2007年)”是关于物流领域的一个研究，主要探讨了一类具有时间约束且车辆数量不确定的随机车辆路径问题。该研究构建了问题的随机规划数学模型，并提出了三种求解算法：遗传算法、禁忌搜索算法以及遗传-禁忌混合算法。 在物流管理中，车辆路径问题（Vehicle Routing Problem, VRP）是一个经典的优化问题，通常涉及如何有效地分配车辆来服务一组客户，同时最小化总行驶距离或成本。在这个特定的研究中，问题增加了时间窗口约束，这意味着每个客户必须在特定的时间范围内被服务。此外，车辆的数量也是随机的，这增加了问题的复杂性。 研究者们建立了一个随机规划模型来描述这个问题，这是一种处理不确定性决策问题的方法，通过概率分布来描述变量。模型的目标可能是最小化总的行驶距离、时间或成本，同时考虑到车辆数量的随机性和时间窗口的限制。 为了解决这个随机规划模型，他们设计了三种算法。首先，遗传算法是一种基于生物进化原理的全局优化算法，通过模拟自然选择和遗传过程来搜索最优解。其次，禁忌搜索算法是一种局部搜索策略，通过避免重复已探索的解来防止陷入局部最优。在这项研究中，采用了双层禁忌策略，分别对车辆-顾客的分配结构和解的路径顺序进行禁忌，以提高全局搜索性能并减少计算时间。最后，将禁忌搜索算法作为遗传算法的变异操作符，形成了一种混合算法，这种混合策略结合了两种算法的优点，旨在增强搜索效率和解的质量。 计算示例和算法比较分析是验证这些方法有效性的关键步骤。通过实际案例，研究者能够评估各种算法在解决不确定车数的随机车辆路径问题时的表现，包括它们的收敛速度、找到的解的质量以及对不同规模问题的适应性。 关键词涵盖了物流管理、随机车辆路径问题、随机规划、遗传算法和禁忌搜索算法，表明该研究的核心内容涉及到这些技术在处理复杂物流优化问题中的应用。根据中图分类号和文献标识码，可以推断这是一篇工程技术领域的学术论文，发表于2007年的《工业工程》期刊上，对物流和运输领域的理论研究与实践具有指导意义。