基于高维多目标优化的多车场车辆路径问题
毕志升
郑炯彬
蔡桂艳
1.广州医科大学基础学院 广州5114362.广州医科大学基础学院 广州5114363.广州医科大学基础学院 广州511436
摘要：车辆路径问题是运筹学中著名的NP问题,在运输领域中具有重要的现实意义.多车场车辆路径问题是其中的一个重要分支,作为单目标优化问题和低维多目标优化问题被广泛研究.然而,多车场车辆路径问题本质上是一个高维多目标优化问题.因此,论文针对问题的本质,从物流企业和客户两个不同的角度考察四个优化目标,提出了基于高维多目标优化的多车场车辆路径问题,构造了相应的框架MO-MDVRP,并运用NSGA-Ⅲ和Ⅰ-DBEA得到了两个算法实例MD-VRP-NSGAⅢ和MDVRP-IDBEA.在六个Cordeau数据集上进行仿真实验,实验表明,运用MDVRP-NSGAⅢ和MDVRP-ID-BEA求解MO-MDVRP是可行的,MDVRP-NSGAⅢ的效果显著优于MDVRP-IDBEA.
关键词：车辆路径问题多车场高维多目标优化
分类号：TP391(计算技术、计算机技术)
资助基金：国家自然科学基金(61603106)浙江工业职业技术学院校科研项目(1201630320)广州市教育科学规划课题(1201553242)广州医科大学科学研究项目(L135042)
论文发表日期：2017-01-01
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：8( 1298-1304,1317 )
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