自适应局部搜索算法解决CARPSD问题

"求解带有随机需求的弧路径规划问题(CARPSD)的自适应局部搜索算法" 在本文中，作者王立斌和林丹提出了一个创新的解决方案，针对Capacitated Arc-routing Problem with Stochastic Demand (CARPSD)问题，即带有容量限制的弧路径规划问题，其中需求是随机的。CARPSD问题在物流、运输和配送等领域具有广泛的应用，其目标是在满足车辆容量限制的同时，优化服务点的路径，以降低运营成本并提高效率。 为了解决这个问题，作者设计了一种自适应局部搜索算法。首先，他们利用随机路径扫描算法（SPS）生成初始种群，这是一种策略性的方法，可以有效地探索可能的解空间。SPS算法能够随机地生成路径，有助于避免陷入局部最优，从而增加找到全局最优解的可能性。 在生成初始种群后，算法会选择最优的个体作为初始解。接下来，算法的核心部分是自适应局部搜索机制。这种机制可以根据当前搜索状态动态调整搜索范围和策略，以更高效地寻找更好的解。作者设计了两种不同的局部搜索机制，这些机制可能包括交换、插入、删除等操作，以优化路径并确保车辆负载的平衡。 实验结果显示，与传统的自适应大邻域搜索算法相比，提出的自适应局部搜索算法在找到更优解方面表现更出色。平均而言，它能在减少60%的运行时间的同时，改进最优解的质量。这表明，该算法在处理CARPSD问题时具有更高的计算效率和解决方案的优化能力。 此外，文章还强调了算法的自适应性和对随机需求的处理能力，这是解决实际问题的关键，因为现实世界中的需求往往是不确定和变化的。通过引入自适应性，算法能够更好地应对这种不确定性，提高了其在实际应用中的适应性。 这篇论文提出了一种针对带有随机需求的弧路径规划问题的有效算法，通过自适应局部搜索策略，实现了更快的收敛速度和更优的解质量，为解决此类复杂优化问题提供了新的思路。