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食物链算法优化回收车辆路径: CVRP问题的创新解决方案
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更新于2024-09-05
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本文主要探讨了"有能力约束回收车辆路径问题的食物链算法"这一主题,它在论文研究领域具有重要意义。随着环保法规的日益严格和消费者对可持续性的关注增加,逆向物流在制造业中扮演着关键角色,成为企业提升竞争力和效率的重要策略。逆向物流的研究主要包括战略层面和运作层面,其中回收车辆路径问题作为运作层面的关键问题,是CVRP(Capacitated Vehicle Routing Problem,能力约束车辆路线问题)的一个具体实例,已被证明是NP-hard问题。 CVRP是一个经典问题,其解决通常依赖于传统的启发式算法,如遗传算法、粒子群算法和量子进化算法。然而,这些算法常常面临收敛速度慢、搜索空间有限和易早熟等问题。为克服这些问题,本文引入了食物链算法(Food Chain Algorithm,FCA),一种模仿生态系统食物链现象的人工智能算法。食物链算法以其较强的鲁棒性、并行处理的优势,在供应链计划、分销网络优化等领域取得了显著效果。 作者针对有能力约束的逆向物流回收车辆路径问题设计了一种食物链算法,通过选取文献中的典型算例进行仿真求解和对比分析,结果显示,该食物链算法在性能上超越了传统的遗传算法、粒子群算法和量子进化算法,证明了其在解决此类问题上的有效性。因此,这项研究不仅提供了新的求解策略,还展示了食物链算法在优化逆向物流管理中的潜力,为未来该领域的研究和实践提供了有价值的新视角。
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2013,49(20)
C omputer Engineering and Applications 计算机工程与应用
1 引言
由于受到国家环保法律法规的约束,消费者质量意识
的增强以及可观成本节约的刺激等因素的影响,逆向物流
已成为众多制造企业响应客户需求,发展差异化竞争优势
和提高整体绩效的战略手段
[1-2]
。逆向物流的理论研究大
致包括两个层面:战略层面和运作层面。其中,回收车辆
路径 问 题即是逆 向 物流运作 管 理的重要 研 究内容之 一 。
Min 研 究 了 同 时 送 取 货 的 逆 向 物 流 回 收 车 辆路 径 问 题
(Vehicle R outing Problem with Simultaneous Pickup and
Delivery,VRPSPD),提 出 了基于先聚类 后 路 径 优化思想
的启 发式算法
[3]
。谢 如鹤等针 对 逆向物流 车辆路径 问题
(Vehicle R outing Problem,VRP),改进了运输距离插入准
则
[4]
。Kim 等考察了韩国废旧电子产 品 逆 向 物 流 的 回 收
车辆路径问题,运用禁忌搜索算法进行了求解
[5]
。本文研
究较 为常 见 的 有 能 力 约 束 逆 向 物 流 回 收 车 辆 路 径 问 题
(C apacitated Vehicle Routing Problem,CVRP)。
C VRP 业已证明是 N P-hard 问题,各种传统启发式算法
是解决该问题的常用方法,但大多数传统启发式算法存在
着收敛速度较慢,搜索空间较窄以及早熟等局限性
[6]
。食
物链算法(Food Chain Algorithm,FCA)是模 拟 生 态 系 统
中食物链现象而提出的一种新型人工生命算法,通过人工
生命的觅食、新陈代谢等仿真行为来达到优化的目的。同
传统启发式算法相比,食物链算法具有鲁棒性强,易于并
行处理等优点,已在供应链计划
[7]
、分销网络优化
[8]
等问题
中得到了成功应用。
本文设计了有能力约束逆向物流回收车辆路径问题
的食物链算法,通过算例分析,证明了该算法是求解有能
力约束逆向物流回收车辆路径问题的有效算法。
2 问题描述
逆向物流是指回流品及其相关信息从产品消费处到产
品制造商的反向的物流活动
[9]
。根据逆向物流活动执行主体
的不同,可将逆向物流回收模式大体分为制造商回收模式
(Manufacturer Take-back,MT)和第三方回收 模式(Third-
Party Take-back,TPT)
[10 ]
(如图1)。而无论是MT模式还是TPT
模式,均存在着处理中心定期派出多辆具有容量限制的回收
车辆前往各初始回收点收集回流品的运输过程,这便形成
了逆向物流中较为常见的有能力约束回收车辆路径问题。
有能力约束回收车辆路径问题的食物链算法
陈可嘉,于先康
CHEN Kej ia, YU Xiankang
福州大学 管理学院,福州 350108
School of Management, Fuzhou University, Fuzhou 350108, China
CHEN Kejia, YU Xiankang. Food chain algorithm for capacitated vehic le routi ng problem in reverse logistics. Computer
E ngineering and Applications, 2013, 49(20):26 7-270.
Abs tract:The capacitated vehicle rou ting problem in reverse logistics is introduced. The fo od chain algorithm for the capacitated
vehicle routing problem in re verse logist ics is designed. A representative example is selected to conduct simulation and comparison.
Numerical results show that the performance of the food chain algorithm is better than genetic algorith m, particle swarm optimi-
zation as well as quantum evolutionary algorithm.
Key words:reverse logistics; capacitated vehicle routing problem; food chain algorithm
摘 要:介绍了有能力约束逆向物流回收车辆路径问题,设计了求解有能力约束逆向物流回收车辆路径问题的食物链算
法;选取文献典型算例进行了仿真求解及比较分析,结果表明设计的食物链算法性能优于遗传算法、粒子群算法和量子进
化算法。
关键词:逆向物流;有能力约束车辆路径问题;食物链算法
文献标志码:A 中图分类号:TP1 8 doi:10.3778/j.issn.1002-8331.1206-0109
基金项目:国家自然科学基金(No.70901021);教育部新世纪优秀人才支持计划(No.NCET-11-090 3);福建省高校杰出青年科研人才培育
计划(No.JA10023S)。
作者简介:陈可嘉(1978—),男,博士,副教授,研究领域为系统工程。E-mail:kjchen@fzu.edu.cn
收稿日期:2012-06-07 修回日期:2012-08-17 文章编号:1002-8331(2013)20-0267-04
CNKI 出版日期:2012-09-25 http://www.cnki.net/kcms/detail/11.2127.TP.20120925.1001.0 37.html
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