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姚宝珍;于斌;胡萍;高俊杰;张明恒

一种改进的粒子群优化算法求解带集散站的纸箱异类车辆路径问题。 （英语） Zbl 1350.90014号

安·Oper。物件。 242，第2号，303-320（2016）.
摘要：本文提出了一个带有收货仓库的纸箱异类车辆路径问题，该问题可以通过使用异类车队，将多个纸箱工厂的纸箱协同拣选到一个收货仓库，然后再从仓库中拣选到相应的客户。由于带集散站的纸箱异类车辆路径问题是一个非常复杂的问题，本文采用粒子群优化算法（PSO）求解该问题。为了提高粒子群算法的性能，使用了自适应惯性权重和局部搜索策略。最后，通过两个测试实例对模型和算法进行了说明。结果表明，所提出的粒子群算法是解决多仓库车辆路径问题和带集散仓库的纸箱异构车辆路径问题的有效方法。此外，该模型是可行的，总交付成本节省约28%，与实际情况相比，可以明显减少所需的车辆数量。

引用于14文件

MSC公司：

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：

纸箱;带有集散站的异构车辆路径问题;粒子群优化;本地搜索;自适应惯性权重
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\文本{B.Yao}等人，Ann.Oper。第242号决议第2、303--320号（2016年；Zbl 1350.90014）
全文： 内政部

参考文献：

[1] Ai，T.J.和Kachitvichyanukul，V.（2009年）。同时取送的车辆路径问题的粒子群优化算法。计算机与运筹学，36（5），1693-1702·Zbl 1179.90068号 ·doi:10.1016/j.cor.2008.04.003
[2] Athanasopoulos，T.和Minis，L.（2013）。分支和价格框架内带时间窗的多周期车辆路径问题的有效技术。运筹学年鉴，206（1），1-22·Zbl 1271.90010号 ·doi:10.1007/s10479-013-1366-8
[3] Bell，J.E.和McMullen，P.R.（2004）。车辆路径问题的蚁群优化技术。高级工程信息学，1（8），41-48·doi:10.1016/j.aei.2004.07.001
[4] Chao，M.I.、Golden，B.L.和Wasil，E.A.（1993年）。针对多仓库车辆路径问题的一种新的启发式算法，改进了已知的解决方案。美国数学与管理科学杂志，13，371-406·兹比尔0808.90061 ·doi:10.1080/01966324.1993.10737363
[5] Chatterjee，A.和Siarry，P.（2006年）。粒子群优化中动态自适应的非线性惯性权重变化。计算机与运筹学，33（3），859-871·Zbl 1114.90159号 ·doi:10.1016/j.cor.2004.08.012
[6] Chen，B.Y.、Lam，W.H.K.、Sumalee，A.和Li，Z.L.（2012）。具有空间相关链路旅行时间的随机网络中可靠的最短路径搜索。国际地理信息科学杂志，26365-386·网址：10.1080/13658816.2011.598133
[7] Chen，B.Y.、Lam，W.H.K.、Sumalee，A.、Li，Q.Q.、Shao，H.和Fang，Z.X.（2013a）。在不确定条件下寻找路网中可靠的最短路径。网络与空间经济学，13，123-148·Zbl 1332.90032号 ·doi:10.1007/s11067-012-9175-1
[8] Chen，B.Y.、Lam，W.H.K.、Li，Q.Q.、Sumalee，A.和Yan，K.（2013）。具有随机先进先出特性的随机时间依赖道路网络中的最短路径搜索问题。IEEE智能运输系统汇刊，14（4），1907-1917·Zbl 1332.90032号
[9] Christofides，N.和Eilon，S.（1969年）。车辆调度问题的一种算法。运筹学学会杂志，20309-318·doi:10.1057/jors.1969.75
[10] Cordeau，J.F.和GendreauMand Laporte，G.（1997）。一种禁忌搜索启发式算法，用于求解周期性和多站点车辆路径问题。网络，30，105-119·Zbl 0885.90037号 ·doi:10.1002/（SICI）1097-0037（199709）30:2<105:：AID-NET5>3.0.CO；2-G型
[11] Crevier，B.、Cordeau，J.F.和Laporte，G.（2007年）。具有跨库路径的多库车辆路径问题。欧洲运筹学杂志。，176(2), 756-773. ·Zbl 1103.90032号 ·doi:10.1016/j.ejor.2005.08.015
[12] Eberhart，R.C.和Shi，Y.H.（2001）。使用粒子群跟踪和优化动态系统。进化计算大会，韩国，194-100。
[13] Duan，Q.Y.、Gupta，V.K.和Sorooshian，S.（1993）。杂乱的复杂进化方法实现了有效和高效的最小化。优化理论与应用杂志，76（3），501-521·Zbl 0792.90065号 ·doi:10.1007/BF00939380
[14] Gillett，B.E.和Johnson，J.G.（1976年）。多终端车辆调度算法。欧米茄，4711-718·doi:10.1016/0305-0483（76）90097-9
[15] Goncalves，G.M.、Gouveia，L.和Pato，M.V.（2014）。一种改进的基于分解的启发式算法，用于灌溉系统配水网络的设计。运筹学年鉴，219（1），141-167·Zbl 1301.90009号 ·doi:10.1007/s10479-011-1036-7
[16] Imran，A.、Salhi，S.和Wassan，N.A.（2009年）。基于可变邻域的启发式算法求解异构车队车辆路径问题。欧洲运筹学杂志，197（2），509-518·Zbl 1159.90525号 ·doi:10.1016/j.ejor.2008.07.022
[17] Kennedy，J.和Eberhart，R.（1995年）。粒子群优化。1995年IEEE神经网络国际会议论文集。珀斯，艾斯特拉利亚（第1942-1948页）。
[18] Lin，T.L.、Hong，S.J.、Kao，T.W.、Chen，Y.H.、Run，R.S.、Chen、R.J.等人（2010年）。一种基于粒子群优化的高效job-shop调度算法。应用专家系统，372629-2636·doi:10.1016/j.eswa.2009.08.015
[19] Liu，X.F.和Chen，S.（2008）。普通配送的利润分配研究。服务运营和物流以及信息学。IEEE/SOLI，第21505-1508页。
[20] Mohemmed，A.W.、Sahoo，N.C.和Geok，T.K.（2008）。用粒子群算法求解最短路径问题。应用软计算，8（4），1643-1653·doi:10.1016/j.asoc.2008.01.002
[21] Mu，Q.X.，&Eglese，R.W.（2013）。具有订单发布延迟的中断容量受限车辆路径问题。《运筹学年鉴》，207（1），201-216·Zbl 1272.90007 ·doi:10.1007/s10479-011-0947-7
[22] Nickabadi，A.、Ebadzadeh，M.M.和Safabakhsh，R.（2011年）。一种新的具有自适应惯性权重的粒子群优化算法。应用软计算，11（4），3658-3670·doi:10.1016/j.asoc.2011.01.037
[23] Nelder，J.A.和Mead，R.（1965年）。函数最小化的单纯形方法。《计算机杂志》，7（4），308-313·Zbl 0229.65053号 ·doi:10.1093/comjnl/7.4.308
[24] Renaud，J.、Laporte，G.和Boctor，F.F.（1996）。针对多仓库车辆路径问题的禁忌搜索启发式算法。计算机与运筹学，23（3），229-235·Zbl 0855.90055号 ·doi:10.1016/0305-0548（95）O0026-P
[25] Shi，Y.和Eberhart，R.（2001）。模糊自适应粒子群优化算法。在韩国首尔举行的进化计算大会上·Zbl 1103.90032号
[26] Yao，B.Z.、Hu，P.、Lu，X.H.、Gao，J.J.和Zhang，M.H.（2014a）。基于行程时间可靠性的公交网络设计。交通研究C部分，43，233-248。
[27] Yao，B.Z.、Hu，P.、Zhang，M.H.和Jin，M.Q.（2014年B）。基于支持向量机和禁忌搜索算法的高速公路事件检测。国际应用数学与计算机科学杂志，24（2），397-404·兹比尔1293.93529
[28] Yao，B.Z.、Hu，P.、Zhang，M.H.和Wang，S.（2013）。周期性车辆路径问题的带扫描策略的人工蜂群算法。模拟：国际建模与仿真学会学报，89（6），762-770·doi:10.1177/0037549713481503
[29] Yao，Q.Z.，Zhu，X.Y.，&Kuo，W.（2014c）。基于Birnbaum重要性的遗传局部搜索算法求解元件分配问题。《运筹学年鉴》，212（1），185-200·Zbl 1286.90087号
[30] Yu，B.，&Yang，Z.Z.（2011）。蚁群优化模型：带时间窗的周期车辆路径问题。运输研究E部分，47（2），166-181·doi:10.1016/j.tre.2010.09.010
[31] Yu，B.，Yang，Z.Z.，Sun，X.S.，Yao，B.Z.，Zeng，Q.C.，&Jeppesen，E.（2011年a）。公交线路车头时距优化的并行遗传算法。应用软计算，11（8），5081-5091。
[32] 于斌、杨振中、谢建新（2011b）。多仓库车辆路径问题的并行改进蚁群优化算法。运筹学学会杂志，62（1），183-188·Zbl 0792.90065号
[33] Yu，B.，Yang，Z.Z.，&Yao，B.Z.（2009）。一种改进的蚁群算法求解车辆路径问题。欧洲运筹学杂志，196（1），171-176·Zbl 1156.90434号 ·doi:10.1016/j.ejor.2008.02.028
[34] Yu，B.、Zhu，H.B.、Cai，W.J.、Ma，N.和Yao，B.Z.（2013）。公交枢纽选址的两阶段优化方法——以大连市为例。《运输地理学杂志》，33，62-71·doi:10.1016/j.jtrangeo.2013.09.008
[35] Yue，M.和Sun，W.（2011年）。电液执行器仿真模型的具有可变自适应率的非线性自适应控制器。机械工程师学会会刊，第一部分：系统与控制工程杂志，225（5），603-609。
[36] Zachariadis，E.E.、Tarantilis，C.D.和Kiranoudis，C.T.（2010年）。一种用于同时提货和交货的车辆路径问题的自适应记忆方法。欧洲运筹学杂志，202（2），401-411·Zbl 1175.90345号 ·doi:10.1016/j.ejor.2009.05.015
[37] Zhang，R.H.和Luo，G.R.（2008）。基于Shapley值的共同分配的收益。《武汉理工大学学报》，第30期，第50-54页。
[38] Zhang，T.、Chaovalitwingse，W.A.和Zhang、Y.J.（2012）。离散搜索求解同时提货和交货的随机旅行时间车辆路径问题。计算机与运筹学，39（10），2277-2290·Zbl 1251.90065号 ·doi:10.1016/j.cor.2011.11.021
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