三阶段禁忌算法求解需求可拆分车辆路径问题

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"这篇论文研究了需求可拆分车辆路径问题(SDVRP)并提出了一种三阶段禁忌算法的解决方案。SDVRP是车辆路径问题(VRP)的一个分支,其特点在于客户需求可以被分割成多个部分,由不同的车辆完成配送。与传统的不可拆分需求的VRP相比,SDVRP的求解策略更为复杂。 论文首先定义了目标函数,即大旅行商问题(TSP)路径成本加上切割增加的路径成本,构建了SDVRP的双层规划数学模型。双层规划模型考虑了车辆路径和客户需求分割的相互影响。接着,作者提出了一个三阶段的禁忌启发式算法来解决这个问题: 1. 第一阶段:求解包含车场和所有顾客的大TSP路径。这是基础路径,用于后续的切割和拆分操作。 2. 第二阶段:对大TSP路径进行切割和拆分。这一阶段的目标是根据客户需求的拆分情况,将大路径拆分成多个子路径,确保每个车辆能处理一部分需求。 3. 第三阶段:对生成的备选子路径进行优化,进一步降低总成本。这可能涉及到调整车辆路径,以减少行驶距离或满足其他约束条件。 通过实验仿真,该三阶段禁忌算法与其他已有的算法进行了对比,结果显示该算法在求解SDVRP时能有效找到优化解,证明了其在解决需求可拆分车辆路径问题上的有效性。论文的贡献在于为SDVRP提供了一个新颖且实用的求解策略,对于物流管理和运输优化等领域具有重要的理论与实践价值。"