混合禁忌搜索算法解决市内集送货问题

"市内集送货问题的混合禁忌搜索算法" 本文主要探讨的是在城市物流配送和集货业务中遇到的单程多次装卸的市内集送货问题，并提出了一种混合禁忌搜索算法来解决这个问题。市内集送货问题不同于传统的车辆路径问题（VRPB），它取消了车辆必须“先送后取”的限制，同时考虑了因车厢整理导致的多次装卸成本。目标是在满足车辆载重、容量限制以及实际路网结构的情况下，最小化车辆里程成本、车辆成本和多次装卸成本的总和。 混合禁忌搜索算法是结合了Clarke-Wright节约算法和2-opt邻域搜索算法的一种优化策略。首先，文章介绍了算法的基本结构和步骤。在算法初始阶段，需要生成一个可行解，这通常涉及到一种策略，如贪心算法或随机生成方法。接着，利用Clarke-Wright节约算法来初步优化路线，这是一种基于节省距离的启发式方法，可以有效减少总的行驶距离。然后，2-opt邻域搜索算法被用于进一步改进解的质量，它通过交换路径上的两个部分来寻找局部最优解。 在禁忌搜索算法中，候选集构造方法是关键，它决定了搜索空间的探索方式。文章提到了一种候选集构造方法，但具体细节未详述。此外，特赦准则和禁忌长度选取策略也是算法的重要组成部分。特赦准则基于均衡原则，允许在一定条件下违反禁忌，以避免过早陷入局部最优。动态禁忌长度选取策略可以根据搜索过程中的信息调整禁忌表的大小，以平衡探索和开发之间的关系。 文章通过计算实例验证了混合禁忌搜索算法的有效性，这些实例可能包含了不同规模和复杂性的市内集送货问题。结果显示，该算法能够在解决这类问题时提供高效且接近全局最优的解决方案。 关键词涉及的主要概念包括：集送货问题、禁忌搜索算法和节约算法。这些关键词揭示了研究的核心内容，即利用混合算法解决物流领域中的实际问题。 这篇论文提供了一个用于解决市内集送货问题的实用工具，其混合禁忌搜索算法结合了两种经典的优化策略，提高了求解效率和解的质量，对于物流管理和优化具有重要的理论和实践价值。