带时间窗取送货问题的混合算法

U492.2+2; 为解决带时间窗的取送货问题,建立了集合划分模型,设计列生成算法与启发式规则相结合的CGA混合算法进行求解.首先,放松约束构建主问题及受限主问题,运用单纯形法与分支定界进行求解;其次,建立时空网络以构建子问题,基于修正的Dijkstra's算法,设计包含算法A、B1、B2的求解算法;最后,通过启发式算法解决节点重复覆盖问题.为验证算法有效性,进一步构建了OPT近似最优解算法;并基于CGA提出三种求解策略C1、C2、C3,做单因素方差分析,采用算例分析算法的性能.实验结果表明,对于客户点数量小于30的小规模算例,CGA与OPT所得结果相近,但CGA求解效率更显著;针对...

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Veröffentlicht in:运筹与管理 2020, Vol.29 (2), p.97-107
Hauptverfasser: 边展, 张倩, 徐奇, 靳志宏
Format: Artikel
Sprache:chi
Online-Zugang:Volltext
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Beschreibung
Zusammenfassung:U492.2+2; 为解决带时间窗的取送货问题,建立了集合划分模型,设计列生成算法与启发式规则相结合的CGA混合算法进行求解.首先,放松约束构建主问题及受限主问题,运用单纯形法与分支定界进行求解;其次,建立时空网络以构建子问题,基于修正的Dijkstra's算法,设计包含算法A、B1、B2的求解算法;最后,通过启发式算法解决节点重复覆盖问题.为验证算法有效性,进一步构建了OPT近似最优解算法;并基于CGA提出三种求解策略C1、C2、C3,做单因素方差分析,采用算例分析算法的性能.实验结果表明,对于客户点数量小于30的小规模算例,CGA与OPT所得结果相近,但CGA求解效率更显著;针对客户点数量为600的大规模算例,CGA至多在20分钟内求得结果,可见本文算法的精度和效率较高.而针对不同类型及规模的客户点的单因素方差分析结果显示,C1、C2、C3在"平均行驶距离成本"、"平均车辆数"、"平均求解时间"三个维度上差异性显著,经营者可根据实际需求进行策略选择.
ISSN:1007-3221
DOI:10.12005/orms.2020.0039