混沌遗传模拟退火算法解决开放式多中心需求拆分VRP

"开放式多中心需求可拆分VRP及混沌遗传模拟退火算法" 文章主要探讨了在物流配送领域中的一个复杂问题——开放式多中心需求可拆分车辆路径问题（Open Multi-depot Split Delivery Vehicle Routing Problem, OMDSVRP）。在实际的配送场景中，常常遇到客户的需求量可以被拆分、配送系统由多个配送中心构成，并允许车辆在完成任务后返回最近的配送中心的情况。这种问题的解决对于降低配送成本、提高效率至关重要。 为了应对这个问题，作者们构建了一个目标函数，该函数旨在最小化配送中心的日均建设成本、车辆派遣成本、理货成本以及油耗成本之和。这是一个典型的优化问题，需要在满足一系列约束条件下找到最优解决方案。 为了解决OMDSVRP，文章提出了混沌遗传模拟退火算法（Chaos Genetic Simulated Annealing Algorithm）。遗传算法是一种基于生物进化原理的全局优化方法，通过模拟自然选择和遗传过程来搜索最优解。而模拟退火算法则是借鉴了固体冷却过程中退火现象，以概率接受非最优解，从而避免早熟收敛，有助于全局搜索。混沌元素的引入则能增加算法的探索性和跳出局部最优的能力。 在实验部分，研究人员对不同规模和类型的问题实例进行了测试，以验证所提算法的性能。实验结果证明，混沌遗传模拟退火算法能够有效地求解OMDSVRP，表现出良好的求解质量和效率。 关键词：车辆路径问题、多中心开放式、需求可拆分、混沌遗传算法、模拟退火算法。这些关键词揭示了研究的核心内容和技术手段。N945和TP301.6的中图分类号表明该研究属于交通运输管理和计算机科学的交叉领域，文章标识码A则表示这是一篇应用型的科研论文。 这篇文章提出了一个针对复杂物流配送问题的优化算法，通过混沌遗传模拟退火算法解决了在多中心、需求可拆分情况下的车辆调度问题，对于物流管理、交通规划等领域有重要的理论和实践价值。