狼群算法求解多配送中心车辆路径问题：有效性与对比分析

本文研究了一种针对多配送中心的复杂优化问题——车辆路径问题，通过建立数学模型来最小化总的路径长度。多配送中心车辆路径问题（MDVRP）是一种典型的问题，它涉及到在多个配送中心之间有效地分配车辆，考虑到动态启用的配送中心以及合理的运输路线选择，以提高物流效率和降低成本。 论文首先构建了一个数学模型，以总路径长度作为优化目标，考虑了各个配送中心的启用情况、车辆容量约束以及客户服务需求。这个模型旨在解决实际运营中的动态性和不确定性，对物流规划具有重要意义。 为了有效求解这个问题，作者借鉴了自然界中狼群的狩猎行为，设计了一种基于狼群算法的求解策略。狼群算法是一种群体智能优化方法，它模拟了狼群的觅食行为，包括领导者的决策、协作、竞争和信息共享等特性。通过模拟这些机制，算法能够在搜索过程中不断进化，寻找最优解。 接下来，研究人员将狼群算法应用于一系列测试案例中，这些案例反映了现实生活中的多种多配送中心场景。然后，他们将狼群算法的结果与常见的智能优化算法，如遗传算法、粒子群优化等进行了对比分析。通过比较，论文验证了狼群算法在解决MDVRP上的优越性，证明了其在处理动态性和复杂性方面的可行性与有效性。 作者团队由叶勇和张惠珍组成，前者是硕士研究生，主要研究方向是智能优化，后者是副教授且担任硕导，专注于运筹学和智能优化领域。他们的合作展示了理论与实践的结合，为多配送中心车辆路径问题提供了新颖而实用的解决方案。 这篇论文不仅贡献了一个新的求解MDVRP的算法，还通过实证研究证明了狼群算法在解决此类问题上的潜力，为物流领域的决策支持系统提供了有价值的方法论支持。这对于提升物流行业的运营效率，降低运输成本，具有重要的理论和实际意义。