车辆路径问题的轻鲁棒优化模型与算法
孙亮1
潘全科2
邹温强2
王亚敏3
1.上海大学机电工程与自动化学院,上海200072;山东理工大学交通与车辆工程学院,山东淄博2550492.上海大学机电工程与自动化学院,上海2000723.南京审计大学信息工程学院,江苏南京211815
摘要：针对不确定旅行时间下的车辆路径问题,以总变动成本最小为优化目标,建立了一种轻鲁棒优化模型,提出了一种针对问题特征的超启发式粒子群算法.在算法中,利用基于图论中深度优先搜索的初始化策略加快算法的早期收敛速度,引入基于均衡策略的启发式规则变换方式来提高算法的寻优能力,重新设计的粒子更新公式确保生成低层构造算法的有效性.实验结果表明:所提算法能有效地求解不确定旅行时间下的车辆路径问题.
关键词：鲁棒优化超启发式算法车辆路径问题粒子群算法
资助基金：国家自然科学基金(61973203)国家自然科学基金(51575212)
论文发表日期：2021-02-28
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：7( 206-212 )
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