迭代局域搜索优化算法在车辆调度问题中的应用研究

"基于迭代局域搜索的智能优化算法求解车辆调度问题研究，通过节约法和迭代局域搜索算法，解决车辆调度问题(VRP)，提高解决方案的质量。" 车辆调度问题（Vehicle Routing Problem, VRP）是物流和运输领域的一个核心问题，涉及到如何有效地规划车辆的行驶路线，以满足客户需求，同时最小化总行驶距离或成本。在这个问题中，通常有一组固定的车辆和多个客户点，每个客户需要被服务一次，而车辆有载重和容量限制。VRP的复杂性在于寻找最优路径的同时，还要考虑车辆的利用率和效率。 该研究提出了两种混合策略来解决VRP。第一种策略运用节约法，这是一种经典的启发式方法，用于对客户进行聚类，减少总的行驶距离。节约法基于两个原则：越近的客户点越有可能被分配到同一辆车上，以及尽量避免回程空驶。这种方法可以有效地生成初步的调度方案。 第二种策略引入了改进的动态搜索算法（Dynasearch）和基于随机kick的迭代局部搜索算法。动态搜索算法是一种全局搜索策略，能够在庞大的解空间中快速探索，而迭代局部搜索算法则专注于在局部最优解附近寻找可能的全局最优解。通过结合这两种算法，形成了迭代 dynasearch 算法，它能在保持全局搜索能力的同时增强算法对局部最优解的跳出能力，从而提高解决方案的质量。 随机kick是一种扰动策略，用于打破算法陷入局部最优的困境。在迭代过程中，算法会随机选择一部分已分配的客户，并尝试重新分配，以寻找更好的解决方案。这种策略增加了算法的探索性和灵活性，有助于发现更优的车辆调度。 实验结果表明，这些混合策略在很大程度上改进了解的质量，提高了车辆调度的效率和经济性，对于物流和配送行业的实际应用具有重要的参考价值。文献标志码A表示该研究具有较高的学术价值，中图分类号F2则表明其属于经济管理领域的研究。 这篇研究通过创新性的混合策略，结合了多种优化算法，为解决车辆调度问题提供了有效的方法，对于物流优化、运输规划等领域有着深远的影响。