新禁忌搜索算法优化大规模集散货物路线问题

大规模同时集散货物路线问题的新禁忌搜索算法设计是一篇发表于2009年10月《西南交通大学学报》的文章，由李建、鲁植雄和高谋荣共同撰写。论文针对复杂的物流问题，即大规模车辆路线问题（Vehicle Routing Problem, VRP）中的同时集散货物（simultaneous deliveries and pickups）调度挑战，提出了创新的算法解决方案。 传统的车辆路线问题旨在找到最有效的车辆分配和路径规划，以便在满足特定约束条件下，如时间限制和货物容量，最大限度地减少运输成本或行驶里程。然而，大规模同时处理集散任务的情况增加了问题的复杂性，因为需要平衡多个目的地和起点的需求，还要考虑车辆之间的协同工作。 本文的新禁忌搜索算法（New Tabu Search Algorithm, NSA）主要特点包括： 1. **邻域搜索方法集成**：该算法结合了多种邻域搜索策略，这是禁忌搜索的一个关键组成部分，通过探索周围解空间，寻找潜在的改进方案。 2. **线路集合分解策略**：将整个复杂的路线问题分解为较小的、相互独立的子集合，每个子集合包含一部分路线，这样可以简化搜索过程，提高效率。 3. **重起和扰动策略**：当搜索陷入局部最优时，通过重新初始化（restart）策略跳出困境，同时引入扰动策略来随机改变部分路线，增加搜索的多样性，避免陷入局部最优解。 4. **求解子集路线**：对每个子集合应用禁忌搜索法，找到各自的最优解，然后将这些子集合的最优路线组合形成新的整体解。 5. **性能评估**：在14组测试数据中，新算法显示出显著的优势，相比于记录更新法和传统禁忌搜索算法，它获得了8个新的最佳目标值，其余结果的误差控制在2.41%以内，甚至在某些情况下，车辆数量得以减少，节省了资源。 这篇论文在解决大规模车辆路线问题上的贡献在于提供了一个高效且具有创新性的算法框架，这对于实际物流管理系统的优化具有重要的理论和实践价值。研究者们通过这种方法展示了禁忌搜索在复杂优化问题中的潜力，为进一步研究和实际应用提供了新的思路和技术支持。