随机时变车辆路径问题的多目标鲁棒优化方法

论文摘要

车辆路径问题（vehicle routing problem,VRP）是物流配送的核心问题之一,为了提高物流配送的时效性,在传统VRP模型的基础上,同时考虑了路网交通状态的时变性和随机性,基于最小最大准则,提出了一种带硬时间窗的随机时变车辆路径问题（stochastic time-dependent vehicle routing problem,STDVRP）的多目标鲁棒优化模型.设计了一种非支配排序蚁群算法（non-dominated sorting ant colony optimisation,NSACO）,求解STDVRP多目标优化模型;通过测试算例,对比分析了NSACO算法与改进型非支配排序遗传算法（non-dominated sorting genetic algorithm II,NSGA-II）.研究结果表明:对于车辆数最小的Pareto边界解,NSACO算法的平均车辆数比NSGA-II算法小3.33%;对于最坏行程时间最小的Pareto边界解,NSACO算法的平均最坏行程时间比NSGAII算法小17.49%.

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 段征宇,雷曾翔,孙硕,杨东援

关键词: 车辆路径问题,随机时变路网,鲁棒优化,多目标优化,蚁群算法

来源: 西南交通大学学报 2019年03期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑

专业: 公路与水路运输

单位: 同济大学道路与交通工程教育部重点实验室,上海市城市规划设计研究院

基金: 国家自然科学基金资助项目(71001079)

分类号: U491

页码: 565-572

总页数: 8

文件大小: 1087K

下载量: 673

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标签：车辆路径问题论文;  随机时变路网论文;  鲁棒优化论文;  多目标优化论文;  蚁群算法论文;