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诺鲁齐，纳尔热;Sadegh Amalnick，莫森;塔瓦科利·莫哈达姆（Reza Tavakkoli-Moghaddam）

时间相关车辆路径问题中的改进粒子群优化：最小化油耗。 （英语） Zbl 1373.90141号

最佳方案。莱特。 11，编号121-134（2017）.
摘要：本文介绍了一种新的含时车辆路径问题（TDVRP）数学模型，作为绿色VRP领域的子问题之一。该模型通过最小化旅行时间来减少碳排放，同时避免了拥挤的路线，并以优化的速度在一天的时间为客户提供服务。因此，本文提出了一种新的双目标数学模型，通过考虑空气阻力、道路物理条件、每辆车的物理特性以及车辆的重量和负载，使总行驶时间和总油耗在与时间相关的情况下最小化。为了解决这一难题，提出了一种基于改进粒子群优化（PSO）算法的新方法，并将其结果与标准PSO在恒速和时变速度的著名基准问题上的结果进行了比较。结果表明，所提出的优化算法能够处理此问题。

引用于7文件

MSC公司：

90C29型 多目标规划
90 C59 数学规划中的近似方法和启发式
90磅06 运输、物流和供应链管理

关键词：

优化;数学建模;车辆路径问题;运输;改进粒子群算法;燃油消耗量
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{N.Norouzi}等人，Optim。莱特。11，第1号，121--134（2017；Zbl 1373.90141）
全文： 内政部

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