彭勇;高淑涵;于，丹尼斯;肖云鹏;罗伊娟 基于数据驱动方法的随机运输时间多式联运路径问题的多目标优化。 （英语） Zbl 1521.90027号 RAIRO，运营。物件。 57，第4期，1745-1765（2023）. 摘要：我们研究了一个随机多式联运网络的多目标优化模型，该模型考虑了运输成本、时间和运输方式安排等关键影响因素，同时最小化总运输成本和运输时间。在本研究中，我们应用蒙特卡罗模拟来处理网络中的随机运输时间，并提出了一种数据驱动的方法，将历史数据与数据挖掘算法生成的数据集相结合，以加速在模拟中搜索非支配解。为了验证所提出的数据驱动多目标仿真蚁群算法（DD-MSAC）的有效性，我们比较了非支配排序遗传算法II（NSGA-II）和多目标仿真蚂蚁群算法（MSAC）的寻优性能和运行时间消耗。然后，以MSAC算法为基准，对所提出的DD-MSAC算法的求解性能进行了比较研究。在我们的数值示例中，我们在不同网络规模下进行了30次模拟运行，以表明DD-MSAC算法在寻找非支配解方面与非数据驱动的MSAC算法同样有效，因为平均误差不超过5%。同时，我们分析了不同的数据驱动方法，包括数据池和支持向量机，对解决方案质量和运行时间的影响。最后，我们以中国“一带一路”倡议为例验证了所提算法的有效性。 MSC公司： 90B06型 运输、物流和供应链管理 90C29型 多目标规划 90B35型 运筹学中的确定性调度理论 90 C59 数学规划中的近似方法和启发式 关键词：随机运输时间;多式联运;数据驱动的;蚁群算法;仿真优化 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{Y.Peng}等人，RAIRO，Oper。第57号决议，第4号，1745-1765（2023年；兹bl 1521.90027） 全文： DOI程序 OA许可证