CVRP问题求解：快速迭代局部搜索算法(FILS)

"求解CVRP问题的快速迭代局部搜索算法 .pdf" 本文重点探讨了车辆路径问题（Capacitated Vehicle Routing Problem, CVRP），这是一种经典的优化问题，涉及到如何有效地规划配送车辆的路线，以便在满足车辆载重量限制的情况下，最小化总的运输成本。CVRP在物流、供应链管理和交通规划等领域有着广泛的应用。 作者刘万峰和李霞提出了一种名为Fast Iterated Local Search (FILS)的算法，用于解决CVRP问题。FILS算法是对传统局部搜索算法的改进，它引入了“前载重”和“后载重”的概念，这两个概念旨在更高效地计算相邻解决方案的适应度值，从而降低了计算复杂度，提升了算法的执行效率。 在FILS算法中，"前载重"指的是车辆在访问某个客户之前的总载重量，而"后载重"则指车辆访问该客户之后的总载重量。利用这些概念，算法能够更快速地评估不同路径方案的优劣，减少了在搜索过程中的计算时间。同时，该算法还将派车成本转化为运输成本，使得原本多目标优化的CVRP问题简化为单一目标优化，使得求解过程更为直接和有效。 实验结果显示，FILS算法相比其他相关算法能更快地找到满意解，具有很高的实用性。这意味着在实际应用中，该算法可以显著减少物流公司的运营成本，提高服务质量和效率。关键词包括车辆路径问题、迭代局部搜索以及启发式算法，这表明FILS算法是基于这些理论基础发展出的一种创新求解策略。 这篇论文贡献了一种针对CVRP问题的高效算法，不仅优化了计算效率，还简化了解决问题的复杂度，对于物流和运输行业的决策支持具有重要价值。其研究成果对于后续在智能计算和优化领域的研究提供了新的思路和方法。