禁忌搜索算法解决集散货物路线问题

"一类集散货物路线问题的禁忌搜索算法设计" 本文主要研究的是一个特殊的车辆路线问题（Vehicle Routing Problem, VRP），即集散货物路线问题（Vehicle Routing Problem with Simultaneous Deliveries and Pickups, VRPSDP）。在VRPSDP中，车辆不仅要向客户送货，还要在同一行程中从同一客户处收集货物，这种情况在实际物流操作中非常常见。作者针对此问题的特点，设计了一种结合空间填充曲线法（Spacefilling Curves, SFC）和禁忌搜索算法（Tabu Search Algorithm, TS）的混合优化策略，名为SFC-TS算法。 首先，论文考虑了配送中心车辆的固定费用和可变费用之和作为目标函数，这在实际运营中是非常重要的成本考虑因素。目标是通过优化路线来最小化这些费用，从而提高物流效率和降低成本。 SFC-TS算法的运作机制如下：首先，利用空间填充曲线法生成初始解。空间填充曲线是一种在二维或多维空间中均匀分布点的方法，它可以帮助生成初始的车辆路径，使得各个客户点被高效地覆盖。接着，引入禁忌搜索法对生成的初始解进行迭代优化。禁忌搜索是一种全局优化算法，它通过维护一个短期记忆（tabu列表）来避免早熟收敛，确保算法能在解决方案空间中探索更多的区域，寻找更好的解。 在实验部分，作者应用算例验证了SFC-TS算法的效果。结果显示，在处理包含20个点的小规模问题时，SFC-TS算法相比于已有的VRPSDP算法具有更好的性能。这表明，结合空间填充曲线法的禁忌搜索算法在解决此类问题时能够提供更优的路线规划，对于实际物流管理和优化具有重要的指导价值。 关键词：车辆路线问题，集散货物路线问题，空间填充曲线法，禁忌搜索法 中图分类号：U4（交通运输、邮电通信） 文献标志码：A 这篇论文为解决集散货物路线问题提供了一个新的优化方法，通过结合经典的空间填充曲线和禁忌搜索算法，提高了路线规划的效率和准确性，对于物流行业的路线优化有显著的理论和实践意义。