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求解需求可拆分车辆路径问题的人工蜂群算法
  • ISSN号:1000-386X
  • 期刊名称:《计算机应用与软件》
  • 时间:0
  • 分类:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]安徽经济管理学院信息工程系,合肥230059, [2]合肥工业大学管理学院,合肥230009
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(71271071); 安徽省哲学社科规划项目(AHSKY2015D71); 安徽省社科创新发展研究课题(A2015020)
作者: 姜婷[1,2]
中文摘要:

研究了需求可拆分的车辆路径问题(SDVRP)的基本数据模型,分析了相关解的基本特点,提出了一种改进的人工蜂群算法进行求解。首先,在不考虑车辆容量和拆分需求的前提下,求出TSP大路径;然后,对TSP大路径进行切割,在切割的地方对客户点的需求进行拆分;最后,在前述操作基础上形成初始解,采用改进人工蜂群算法进行优化。在人工蜂群阶段,三种蜜蜂在全局和邻域范围内不断优化当前解。通过仿真实验与其它算法对比,验证了提出的算法在有效性和稳定性上,具有良好的效果。

英文摘要:

Basic data model of split delivery vehicle routing problem (SDVRP) is studied. Based on the analysis of the basic characteristics of the related solutions, an improved artificial bee colony algorithm is proposed to solve the problem. First, the big TSP path is sought out in the premise without considering the capacity of the vehicle and the requirements of split. Second,the big TSP path is split, meanwhile the customer~ needs is cut. Finally, the initial solution is formed on the basis of the above operations. In the phase of artificial bee colony, the current solution is continuously optimized by three kinds of bees in the global scale and neighborhood. Compared with other algorithms, the simulation results show that the proposed algorithm is effective and stable.

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期刊信息
  • 《计算机应用与软件》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:上海科学院
  • 主办单位:上海市计算技术研究所 上海计算机软件技术开发中心
  • 主编:朱三元
  • 地址:上海市愚园路546号
  • 邮编:200040
  • 邮箱:cas@sict.stc.sh.cn
  • 电话:021-62254715 62520070-505
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-386X
  • 国内统一刊号:ISSN:31-1260/TP
  • 邮发代号:4-379
  • 获奖情况:
  • 全国计算机类中文核心期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 波兰哥白尼索引,美国剑桥科学文摘,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:27463