最优切割与全路径匹配交叉优化2E-VRP算法研究

"最优切割与全路径匹配交叉的2E-VRP优化算法 (2015年)" 本文主要探讨的是一个针对双层次车辆路径问题（2E-VRP）的优化算法，即最优切割算法（Optimal Cutting）与全路径匹配交叉的Memetic算法（OCFM-2E-VRP）。这个问题属于NP组合优化问题，传统方法在解决此类问题时通常精度不高。作者提出的新算法旨在提高求解效率和精度。 首先，最优切割算法被用来一次性解决一级中转站的配送容量问题，找到次优解。这一算法考虑了一级配送与二级客户配送之间的耦合特点，通过对整个配送网络进行切割，能够有效地分配中转站的配送容量，为后续的客户配送优化提供基础。 接着，为了进一步提升算法的性能，文章引入了全路径匹配交叉算子来改进传统的Memetic算法。这种交叉操作能够更有效地探索解决方案空间，增强算法的全局搜索能力。同时，结合爬山法进行局部搜索，可以在找到局部最优解后继续寻找全局最优解，确保算法的收敛性。 算法的设计思路是将最优切割算法和全路径匹配交叉的Memetic算法顺序执行。这样，一级中转站的容量优化和二级客户的配送优化可以同步进行，从而实现整体优化。通过仿真对比，OCFM-2E-VRP算法与Branch-and-Cut和Multi-start等经典算法相比，显示出了更高的收敛性和更快的收敛速度，证明了其在解决2E-VRP问题上的优越性。 关键词涉及到的关键概念包括最优切割（Optimal Cutting）、全路径匹配交叉（Full Path Matching Crossover）、Memetic算法（一种结合遗传算法和局部搜索的优化算法）、多层次优化问题（Hierarchical Optimization）以及车辆路径问题（Vehicle Routing Problem）的扩展形式——2E-VRP。这些技术在物流、供应链管理和运输规划等领域有着广泛的应用。