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蒂鲍特·维达尔;特奥多尔·加布里埃尔（Teodor Gabriel Crainic）;米歇尔·根德劳;普林斯，克里斯蒂安

多属性车辆路径问题的启发式：调查与综合。 （英语） 兹比尔1317.90006

欧洲药典。物件。 231，编号1，1-21（2013）.
概述：车辆路径问题的属性是旨在更好地考虑实际应用的特殊性的附加特征或约束。由此形成的变体得到了成熟文献的支持，包括各种各样的启发式。本文首先回顾了主要的属性类，综述了多属性车辆路径问题（MAVRP）的启发式和元神经方法。然后，我们进一步研究了64个卓越的元神经理论的概念，这些概念是根据它们在15个不同属性的经典MAVRP上的杰出表现而被客观挑选出来的。这种交叉分析导致在为MAVRP设计有效的启发式时确定“获胜策略”。这是开发通用且高效的解决方案方法以处理大范围车辆路线变体的重要一步。

引用于59文件

MSC公司：

90-02 与运筹学和数学规划有关的研究博览会（专著、调查文章）
90B06型 运输、物流和供应链管理
90B10型 运筹学中的确定性网络模型
90 C59 数学规划中的近似方法和启发式

关键词：

车辆路线;多属性问题;启发式;启发式算法;调查;分析

软件：

分散搜索;禁忌搜索;VRP公司;METSlib公司;EVE-OPT公司
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\textit{T.Vidal}等人，《欧洲药典》。第231号决议，第1、1-21号（2013年；Zbl 1317.90006）
全文： 内政部 链接

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