混合启发式算法优化大规模车辆路径问题研究

"混合超启发式法求解大规模VRP的优化研究 (2011年)，杜玲玲，华东交通大学信息工程学院" 本文主要探讨的是如何应用混合超启发式算法来解决大规模的车辆路径问题（Vehicle Routing Problem，VRP）。车辆路径问题属于NP完全问题，具有很高的理论和实践价值，尤其是在物流分配、交通运输等多个领域有广泛应用。针对带有容量约束的VRP，作者杜玲玲提出了一种结合最近邻搜索法（Nearest Neighbor Search）与禁忌搜索法（Tabu Search）的混合超启发式算法。 首先，该算法利用最近邻搜索法快速构建初步的车辆路线。这一方法基于贪心策略，每次选择距离当前节点最近的未访问节点添加到路径中，直至所有节点都被覆盖，形成一个初步的解决方案。然而，最近邻搜索法可能会陷入局部最优，无法得到全局最优解。 接着，为了优化这些初步路线并跳出局部最优，算法引入了禁忌搜索法。禁忌搜索通过维持一个短期记忆（即禁忌列表）来避免在近期已经探索过的解附近重复搜索，从而鼓励算法探索新的解决方案。在优化过程中，算法不仅考虑内部线路的改进，还处理线路之间的互跨优化，以进一步减少总行驶里程。 通过实证分析，该算法在标准数据集和包含6772个烟草客户的实际数据集上进行了验证。结果显示，新算法在减少总路程方面表现优秀，表明其对于大规模车辆路径问题有显著的优化效果，为这类问题的求解提供了新的策略和思路。 此外，该研究也指出，传统的精确算法由于计算复杂性，在面对大规模问题时效率低下，因此元启发式算法如混合超启发式算法成为解决此类问题的首选。尽管国内外已有多种元启发式算法用于解决VRP，但本文提出的混合算法展现了其在处理复杂性和规模上的优势。 这篇论文贡献了一种新的混合超启发式算法，有效结合了两种启发式策略，对于解决大规模带容量约束的车辆路径问题提供了有效的求解工具，并通过实际案例证明了其优越性。这对于物流管理和运输规划等领域具有重要的实践指导意义。