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尼古拉斯·基里亚卡基斯。;玛格达莱娜·马里纳基;Yannis Marinakis

针对累积容量受限的车辆路径问题，提出了一种混合蚁群优化-可变邻域下降方法。 （英语） Zbl 1511.90055号

计算。操作。物件。 134，文章ID 105397，20 p.（2021）.
摘要：本文提出了两种群智能算法来求解累积容量车辆路径问题。特别是，已经实现了蚁群优化家族的两种混合算法，即蚁群系统可变邻域下降和最大最小蚁群系统变量邻域下降。在这种新的实现中，两种算法中的反解种群都是通过对由蚂蚁转移规则生成的单个解应用局部搜索算子生成的。将这种生成种群的方法与传统的ACO种群生成方法进行了比较。针对文献中众所周知的基准实例测试了它们的有效性，并将结果与其他方法进行了比较。Ant Colony System-Variable Neighborhood Decent在两个实现版本中提供了最好的结果，并且能够为两个实例找到新的最知名的解决方案。总的来说，在112个测试实例中，有92个获得了最知名的解决方案。在20个尚未达到最佳解决方案的实例中，有19个实例拥有超过220个客户。在这些情况下，与最佳已知解决方案的平均差距为0.35%，最大差距为0.98%。

引用于三文件

理学硕士：

90B06型 运输、物流和供应链管理
90 C59 数学规划中的近似方法和启发式

关键词：

累积容量受限的车辆路径问题;蚁群优化;蚁群算法;蚁群系统;可变邻里体面

软件：

VRP公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{N.A.Kyriakakis}等人，计算。操作。第134号决议，文章编号105397，20页（2021；Zbl 1511.90055）
全文： 内政部

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