禁忌搜索算法解决多站点定位-运输路线问题

"基于禁忌搜索算法求解定位－运输路线安排问题" 本文主要探讨了如何运用禁忌搜索算法（Tabu Search）解决多站点定位-运输路线安排问题（Multi-Depot Location Routing Problems, MDLRP）。MDLRP是物流系统设计中的一个复杂优化问题，涉及到设施选址、运输路线规划以及两者之间的协调，旨在最小化总成本，包括设施建设成本和运输成本。 在MDLRP中，设施定位问题（Location Allocation Problem, LAP）和车辆路线问题（Vehicle Routing Problem, VRP）是两个子问题。通常情况下，LAP先被解决以确定设施的最佳位置，然后这些位置作为输入用于解决VRP，确定每辆车辆的行驶路径。然而，这种方法可能会导致非全局最优解，因为最佳的LAP解决方案可能并非与最佳VRP解兼容。 为了克服这个问题，文章采用了禁忌搜索算法，这是一种启发式搜索策略，能够避免早熟收敛到局部最优解。首先，利用Lingo软件验证了对于小规模问题的数学模型。接着，TS算法分别应用于LAP和每个设施对应的VRP。LAP的解作为VRP的输入，然后将VRP的结果反馈到LAP，形成一个迭代过程，不断优化LAP和VRP的解，直至达到MDLRP的满意解。 通过这种方法，对于较大规模的测试数据进行了仿真实验，结果显示，禁忌搜索算法在求解一定规模的MDLRP时表现出高效性。这种方法不仅考虑了设施定位与运输路线的相互影响，而且通过迭代优化，提高了寻找全局最优解的可能性，这对于实际物流系统的成本控制和效率提升具有重要意义。 关键词涉及的主要概念包括：定位-运输路线安排问题，定位-配给问题，车辆路线问题，以及禁忌搜索算法。这些关键词揭示了研究的核心内容，即在物流系统优化背景下，如何结合经典优化算法来解决实际问题，以实现更有效的物流网络设计。