变邻域人工蜂群算法解决两级定位-路径问题

"这篇论文研究了两级定位-路径问题，并提出了一种结合变邻域搜索的人工蜂群算法来解决这一复杂优化问题。在物流行业中，由于城市配送的挑战，企业倾向于建立中转站以提高配送效率，这导致了两级物流网络的出现。2E-LRP问题涉及配送中心、中转站的位置选择、任务分配和车辆路径规划。由于问题的复杂性，研究主要聚焦于启发式算法。论文引用了多种先前的研究，包括大规模邻域搜索、禁忌搜索和人工蜂群算法的应用。作者陈久梅和龚英提出的新颖算法通过引入变邻域搜索策略，旨在克服传统人工蜂群算法的早熟收敛问题，从而更有效地求解两级定位-路径问题。通过仿真比较，证明了变邻域人工蜂群算法的有效性。" 本文的研究重点在于两级定位-路径问题（2E-LRP），这是一个在物流和运输领域常见的复杂优化问题。该问题涉及到在多级物流网络中确定配送中心和中转站的最佳位置，同时优化车辆的路径以最小化成本和提高效率。由于2E-LRP问题属于NP-Hard类别，传统的精确算法在处理大规模问题时往往计算量过大，因此研究者通常采用启发式算法来寻找接近最优解的解决方案。 论文中提到，Jacobsen等人早期的研究主要关注单配送中心且具有异质车队的情况，Ambrosino等人则运用大规模邻域搜索算法和重新定位机制来解决类似问题，而Sterle等人则针对有容量限制的设施点建立了整数规划模型并采用禁忌搜索算法。Jin等人则进一步研究了变邻域人工蜂群算法，这是一种受到蜜蜂采蜜行为启发的全局优化算法。 陈久梅和龚英在此基础上，针对人工蜂群算法容易早熟收敛的问题，提出了三种变邻域搜索策略。这些策略被整合到人工蜂群算法中，以增强算法的探索能力和避免过早收敛到局部最优解。通过对比实验，变邻域人工蜂群算法在求解2E-LRP问题时表现出了优越性，这为实际物流系统的规划提供了有力的工具。 这篇论文展示了变邻域搜索在改进人工蜂群算法上的潜力，有助于解决物流配送中的关键问题，提高配送效率和降低成本。这种方法的创新性和实用性对物流和供应链管理领域的研究和实践具有重要意义。