Modified Ant Colony Optimization with Route Elimination and Pheromone Reset for Multiple Pickup and Multiple Delivery Vehicle Routing Problem with Time Window

Chiabwoot Ratanavilisagul

doi:10.20965/jaciii.2022.p0959

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JACIII第26卷第6期，第959-964页

doi:10.20965/jaciii.2022.p0959

(2022)

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带时间窗的多提货多配送车辆路径问题的改进蚁群算法

Chiabwoot Ratanavilisagul公司

曼谷北部蒙古特国王理工大学应用科学计算机与信息科学系
泰国曼谷10800 Bang Sue区Wong Sawang街道Pracharat 1路1518号

收到：

2022年1月7日

认可的：

2022年7月1日

出版：

2022年11月20日

关键词：

车辆路径问题，蚁群优化，优化，局部优化

摘要

车辆路径问题（VRP）在货物配送和货物运输中有许多应用。如今，许多公司都要求在适当的时间内多次提货和多次交货的VRP。该问题称为带时间窗的多提货多配送车辆路径问题（PDPTW）。PDPTW有很多约束条件，尽管蚁群算法产生了太多不可行路径，但它还是被用来求解。此外，它经常陷入局部最优。为了解决这些问题，本文利用路由消除技术和信息素重置技术提出了一种改进的蚁群算法。采用路由消除技术的ACO已被证明可以提高性能来解决PDPTW问题。该方法在Li&Lim的PDPTW基准问题的数据集上进行了测试，与其他ACO方法相比，其结果更令人满意。

引用本文为：

C.Ratanavilisagul，“带时间窗的多提货和多配送车辆路径问题的改进蚁群优化（带路径消除和信息素重置），”高级计算杂志。因特尔。因特尔。通知。第26卷第6期，第959-964页，2022年。

数据文件：

工具书类

[1] G.B.Dantzig和J.H.Ramser，“卡车调度问题”，《管理科学》，第6卷第1期，第80-91199页。
[2] P.Toth和D.Vigo，“车辆路径问题”，第1版，工业和应用数学学会，第385-3862002页。
[3] H.Min，“同时交货和提货点的多车辆路径问题”，《运输研究A部分：概述》，第23卷，第5期，第377-386页，1989年。
[4] B.Wang，“带时间窗的同时提货和交货的车辆路径问题研究”，Proc。RSU国际研究会议，第1885-1892页，2020年。
[5] Z.-G.Wang和G.-J.Li，“基于遗传算法的取送车辆路径问题研究”，《计算机工程与应用》，第1卷，第208-211页，2006年。
[6] K.Kamsopa、K.Sethanan、T.Jamrus和L.Czwajda，“具有时间窗口、异构车队、持续时间和休息区的混合接送多周期车辆路径问题的混合遗传算法”，Eng.J.，第25卷，第10期，第71-862021页。
[7] M.F.Ibrahim、M.M.Putri、D.Farista和D.Utama，“带时间窗的车辆路径问题取送的改进遗传算法”，Jurnal Teknik Industri，第22卷，第1期，第1-172021页。
[8] M.F.Ibrahim、F.R.Nurhakiki、D.M.Utama和A.A.Rizaki，“带时间窗的车辆路径问题的优化遗传算法交叉和变异阶段”，Proc。《国际先进科学技术大会》，第1-7页，2020年。
[9] K.-S.Hung、S.-F.Su和Z.-J.Lee，“改进蚁群优化算法以解决旅行推销员问题”，J.Adv.Compute。因特尔。因特尔。通知。，第11卷，第4期，第433-442页，2007年。
[10] Y.Chenxiao、S.Zuiyi和L.Pengfei，“基于改进蚁群算法的水产品运输路线优化”，J.Adv.Compute。因特尔。因特尔。通知。，第24卷，第4期，第488-4932020页。
[11] Z.Huizhen、Z.Qinwan、M.Liang、Z.Ziying和L.Yun，“具有灵活时间窗口的多目标车辆路径问题的混合蚁群优化算法”，《信息科学》，第490卷，第166-190页，2019年。
[12] E.H.-C.Lu、Y.-W.Yang和Z.L.-T.Su，“提取和交付物流路线规划的蚁群优化解决方案”，Proc。2016年IEEE系统、人和控制论国际会议，第808-813页，2016年。
[13] B.Catay，“蚁群优化及其在车辆路径问题中的应用”，R.Chiong和S.Dhakal（编辑），“调度、规划和包装问题的自然智能：计算智能研究”，第219-244页，Springer出版社，2009年。
[14] M.Sayyah、H.Larki和M.Yousefikhoshbakht，“通过有效的蚁群优化解决同时取货和配送的车辆路径问题”，《工业工程与管理研究杂志》，第3卷，第1期，第15-38页，2016年。
[15] P.K.N.Phan和T.P.L.Nguyen，“具有时间窗口和异构车队的多辆皮卡和多辆交付车辆路线问题的蚁群优化”，《物流》，第5卷，第2期，第5-282021页。
[16] B.Bullnheimer、R.F.Hartl和C.Strauss，“车辆路径问题的改进蚂蚁系统算法”，《运筹学年鉴》，第89卷，第319-328页，1999年。
[17] B.Yu、Z.Z.Yang和B.Z.Yao，“车辆路径问题的改进蚁群优化”，《欧洲运筹学杂志》，第196卷，第1期，第171-176页，2009年。
[18] A.Colorni、M.Dorigo和V.Maniezzo，《蚁群分布式优化》，Proc。《欧洲人工生命会议》，第134-1421991页。
[19] M.Dorigo和L.M.Gambardella，“蚁群系统：旅行推销员问题的合作学习方法”，IEEE Trans。进化计算，第1卷，第53-66页，1997年。
[20] V.Selvi和R.Umarani，“蚁群和粒子群优化技术的比较分析”，《计算机应用国际期刊》，第5卷，第1-6页，2010年。
[21]M.Dorigo和L.M.Gambardella，“Ant-Q的一些特性研究”，Proc。第44届国际自然并行问题解决大会，第656-665页，1996年。
[22]利林基准，https://www.sintef.no/projectweb/top/pdptw/li-lim-benchmark网站[于2022年3月3日访问]。
[23]C.Ratanavilisagul，“通过领导者更新信息素和针对旅行推销员问题重新初始化信息素的改进蚁群优化”，《工程、应用科学和技术国际会议》，第1-4页，2018年。
[24]C.Ratanavilisagul和B.Kruatrachue，“带突变和重新定位的改进粒子群优化”，《创新计算、信息和控制国际期刊》，第10卷，第2127-2142页，2014年。

本文发表于Creative Commons Attribution-NoDerivatives 4.0国际许可证。

[1] [1] G.B.Dantzig和J.H.Ramser，“卡车调度问题”，《管理科学》，第6卷第1期，第80-91199页。

[2] [2] P.Toth和D.Vigo，“车辆路径问题”，第1版，工业和应用数学学会，第385-3862002页。

[3] [3] H.Min，“同时交货和提货点的多车辆路径问题”，《运输研究A部分：概述》，第23卷，第5期，第377-386页，1989年。

[4] [4] B.Wang，“带时间窗的同时提货和交货的车辆路径问题研究”，Proc。RSU国际研究会议，第1885-1892页，2020年。

[5] [5] Z.-G.Wang和G.-J.Li，“基于遗传算法的取送车辆路径问题研究”，《计算机工程与应用》，第1卷，第208-211页，2006年。

[6] [6] K.Kamsopa、K.Sethanan、T.Jamrus和L.Czwajda，“具有时间窗口、异构车队、持续时间和休息区的混合接送多周期车辆路径问题的混合遗传算法”，Eng.J.，第25卷，第10期，第71-862021页。

[7] [7] M.F.Ibrahim、M.M.Putri、D.Farista和D.Utama，“带时间窗的车辆路径问题取送的改进遗传算法”，Jurnal Teknik Industri，第22卷，第1期，第1-172021页。

[8] [8] M.F.Ibrahim、F.R.Nurhakiki、D.M.Utama和A.A.Rizaki，“带时间窗的车辆路径问题的优化遗传算法交叉和变异阶段”，Proc。《国际先进科学技术大会》，第1-7页，2020年。

[9] [9] K.-S.Hung、S.-F.Su和Z.-J.Lee，“改进蚁群优化算法以解决旅行推销员问题”，J.Adv.Compute。因特尔。因特尔。通知。，第11卷，第4期，第433-442页，2007年。

[10] [10] Y.Chenxiao、S.Zuiyi和L.Pengfei，“基于改进蚁群算法的水产品运输路线优化”，J.Adv.Compute。因特尔。因特尔。通知。，第24卷，第4期，第488-4932020页。

[11] [11] Z.Huizhen、Z.Qinwan、M.Liang、Z.Ziying和L.Yun，“具有灵活时间窗口的多目标车辆路径问题的混合蚁群优化算法”，《信息科学》，第490卷，第166-190页，2019年。

[12] [12] E.H.-C.Lu、Y.-W.Yang和Z.L.-T.Su，“提取和交付物流路线规划的蚁群优化解决方案”，Proc。2016年IEEE系统、人和控制论国际会议，第808-813页，2016年。

[13] [13] B.Catay，“蚁群优化及其在车辆路径问题中的应用”，R.Chiong和S.Dhakal（编辑），“调度、规划和包装问题的自然智能：计算智能研究”，第219-244页，Springer出版社，2009年。

[14] [14] M.Sayyah、H.Larki和M.Yousefikhoshbakht，“通过有效的蚁群优化解决同时取货和配送的车辆路径问题”，《工业工程与管理研究杂志》，第3卷，第1期，第15-38页，2016年。

[15] [15] P.K.N.Phan和T.P.L.Nguyen，“具有时间窗口和异构车队的多辆皮卡和多辆交付车辆路线问题的蚁群优化”，《物流》，第5卷，第2期，第5-282021页。

[16] [16] B.Bullnheimer、R.F.Hartl和C.Strauss，“车辆路径问题的改进蚂蚁系统算法”，《运筹学年鉴》，第89卷，第319-328页，1999年。

[17] [17] B.Yu、Z.Z.Yang和B.Z.Yao，“车辆路径问题的改进蚁群优化”，《欧洲运筹学杂志》，第196卷，第1期，第171-176页，2009年。

[18] [18] A.Colorni、M.Dorigo和V.Maniezzo，《蚁群分布式优化》，Proc。《欧洲人工生命会议》，第134-1421991页。

[19] [19] M.Dorigo和L.M.Gambardella，“蚁群系统：旅行推销员问题的合作学习方法”，IEEE Trans。进化计算，第1卷，第53-66页，1997年。

[20] [20] V.Selvi和R.Umarani，“蚁群和粒子群优化技术的比较分析”，《计算机应用国际期刊》，第5卷，第1-6页，2010年。

[21] [21]M.Dorigo和L.M.Gambardella，“Ant-Q的一些特性研究”，Proc。第44届国际自然并行问题解决大会，第656-665页，1996年。

[22] [22]利林基准，https://www.sintef.no/projectweb/top/pdptw/li-lim-benchmark网站[于2022年3月3日访问]。

[23] [23]C.Ratanavilisagul，“通过领导者更新信息素和针对旅行推销员问题重新初始化信息素的改进蚁群优化”，《工程、应用科学和技术国际会议》，第1-4页，2018年。

[24] [24]C.Ratanavilisagul和B.Kruatrachue，“带突变和重新定位的改进粒子群优化”，《创新计算、信息和控制国际期刊》，第10卷，第2127-2142页，2014年。