基于密度峰值聚类的VRPTW问题研究
吴斌
宋琰
程晶
董敏
南京工业大学经济与管理学院,江苏南京211816
摘要：提出一种密度峰值聚类(density peak clustering,DPC)与遗传算法(genetic algorithm,GA)相结合的新型混合算法(density peak clustering with genetic algorithm,DGA),求解带时间窗的车辆路径问题.首先应用DPC对客户进行聚类以缩减问题规模,再将聚类后的客户用GA进行线路优化.结果 表明:DGA在9个数据集上的平均值比模拟退火(simulated annealing,SA)和禁忌搜索(Tabu)分别提高了13.41％和4.7％,单个数据集最大提高了26.4％.这证明了该算法是求解车辆调度问题的高效算法.
关键词：密度峰值聚类VRPTW问题车辆调度遗传算法
分类号：TP391.9(计算技术、计算机技术)
资助基金：国家自然科学基金(71671089)江苏省社会科学基金(18GLD005)
论文发表日期：2020-10-28
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：10( 58-66,74 )
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